在3D打印领域，省道技术被视为提升材料利用率、降低成本的关键策略，如何在保证打印件质量的同时，有效实施省道策略，仍是一个待解的难题，传统方法往往侧重于简单的路径规划，忽略了打印过程中的动态变化和材料特性，导致省道效果有限。
为解决这一问题，我们提出了一种基于机器学习和实时监控的省道优化算法，该算法通过分析打印过程中的数据，如喷头移动轨迹、材料挤出量等，动态调整省道路径，确保在保证打印精度的同时，最大限度地减少材料浪费，我们还引入了可变省道宽度设计，根据不同层高的需求调整省道宽度，进一步提升材料利用率。
实践证明，这一优化策略在多种3D打印材料和复杂模型上均表现出色，有效提升了材料利用率15%以上，为3D打印的可持续发展提供了新的思路。
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