优化增材制造中的过程参数

1.本发明涉及一种用于优化增材制造系统中的过程参数的系统和方法。


背景技术：

2.在增材制造(am)系统中，制造参数和参数的量级决定了am产品的性能。文献中报道的am系统的参数有100多种，其中有10多种参数被推荐为关键参数。这些参数的量级可能很大，一个参数量级的微小变化就会导致制造出来的零件的性能出现重大差异。由于p参数的n量级水平将形成大小为n
p
的搜索空间，因此对于优化am参数组合来说，全搜索方法可能成为一项令人望而却步的任务。因此，参数优化越来越具有挑战性。此外，所有的制造过程都是动态的，因此在过去不可能在时域内对n
p
搜索空间进行优化。
3.另一方面，可能使用试错法或响应面法(rsm)在小范围内研究有限的参数组合。然而，这些方法对于不同打印机和材料并不是完全可移植的。这是由在am过程中的不稳定延迟效应引起的。在基于粉末的am系统中，在金属粉末在特定层中或在特定扫描点熔化或烧结后，局部温度将从熔化温度快速下降到打印机室温度。特定层以及先前层的微观结构可以通过动态热传递速率来改变。因此，来自am过程的零件的微观结构是制造过程中延迟效应的结果。
4.此外，这种快速的凝固过程会因液态熔池和凝固零件的热膨胀系数不匹配而引起残余应力。同样，残余应力也会受到热传递速率的影响。残余应力发生在高温源被移除之后，因此是延迟问题。此外，在单一金属或合金零件的热处理中，成分和微观结构的分布取决于材料移出炉后的冷却速率。因此，am零件后加工热处理的效率与延迟有关。am系统中的这些延迟效应显著影响终端产品的性能和产量，但该问题无法通过仅基于终端产品的过程优化方法来解决。
5.因此，显然关于当前am参数优化方法存在几个主要障碍。例如，虽然可以通过使用rsm优化am参数，但这是一种仅针对终端产品的优化方法，并且由于无法在制造期间动态地优化过程而受到限制。
6.试错法只能在稳定情况下针对终端产品，并且需要大量的实验，通常只能定位次优条件，从而导致次优最终产品。
7.此外，即使使用了相同的参数集，来自不同设备制造商的能量输送系统、冷却系统和粉末输送系统的质量的变化可导致不同的熔化和固化速率。当在不同的打印机上使用相同的参数时，这可能会导致零件的不可重复性。
8.最后但并非最不重要的是，产品性能严重依赖于原材料，尤其是am系统中使用的原材料粉末。性能特性从一个批次的粉末到另一个批次的粉末发生变化是很常见的。这对于工业上大批量生产是主要问题。原材料特性不像操作参数，在制造过程中无法控制。事实上，当添加新的粉末时，甚至当粉末被回收时，最优印刷参数会发生变化。现有的参数优化方法不能解决该问题。
9.希望克服或减轻一个或多个上述困难，或至少提供一种有用的替代方案。


技术实现要素：

10.本发明涉及一种确定一个或多个过程参数的最优值的方法，该过程参数用于通过增材制造打印零件，零件具有设计，该方法包括以下步骤：
11.(i)获得针对一个或多个过程参数的多组测试值；
12.(ii)使增材制造系统根据该设计和该多组测试值至少部分地生成多个测试样本；
13.(iii)在多个样本的生成期间或之后，获得测试数据，该测试数据指示针对相应组测试值对测试样本的至少一种特性的相应测量；
14.(iv)将测试数据拟合至二阶函数，二阶函数将至少一种特性与一个或多个过程参数相关联以确定一个或多个过程参数的系数；以及
15.(v)基于二阶函数和系数，确定针对一个或多个过程参数的最优值，该最优值导致针对至少一种特性的全局最优。
16.在一些实施例中，该方法针对单一批次的原材料执行。因此，在开始生产运行之前，可以在每个批次的基础上获得最优参数，从而考虑批次间的可变性。每次获得新的一批原材料，可以重新执行优化方法，以获得针对新一批次的新一组最优过程参数。
17.在一些实施例中，步骤(ii)包括部分地生成测试样本之一，并且步骤(iii)包括获得针对部分生成的测试样本的测试数据，使得在完成测试样本的生成之前获得全局最优。
18.在一些实施例中，部分地生成测试样本之一包括打印测试样本的一层或几层；并且获得测试数据包括测量部分生成的测试样本的温度分布。
19.在一些实施例中，在不同的相应时间生成多个测试样本。
20.在一些实施例中，至少一种特性包括如下中的一者或多者：孔隙率、残余应力、机械特性、表面性质、电子或磁性相关的特性。
21.在一些实施例中，机械特性包括如下中的一者或多者：屈服应力和压缩应力；和/或其中，所述表面特性包括表面粗糙度。
22.在一些实施例中，至少一个过程参数包括如下中的一者或多者：激光功率、扫描速度、粉末床温度、孵化距离、层厚度、后加工热处理时间和温度。
23.在一些实施例中，使用3d表面图来确定最优值。
24.在一些实施例中，增材制造系统是基于粉末的。
25.在一些实施例中，二阶函数是：其中e(c，t)是至少一种特性，ci，c
ii
，和c
ij
是一个或多个参数，并且x0，xi，x
ii
，和x
ij
是系数；并且t是时间。
26.在一些实施例中，多组测试值由正交阵列复合设计(oacd)获得。
27.本技术还涉及一种用于优化过程参数的系统，过程参数用于通过增材制造来打印零件，零件具有设计，该系统包括：
28.至少一个处理器，与增材制造系统通信；和
29.与至少一个处理器通信的存储器，存储器包括指令，指令在由至少一个处理器执行时使至少一个处理器：
30.根据设计和一个或多个过程参数的多组测试值获得至少部分地由增材制造系统生成的样本的测试数据，其中，测试数据指示在测试样本的生成期间的一个或多个时间针对相应组测试值对测试样本的至少一种特性的相应测量；
31.将测试数据拟合至二阶函数，二阶函数将至少一种特性与一个或多个过程参数相关联以确定一个或多个过程参数的系数；以及
32.基于二阶函数和系数，确定用于一个或多个过程参数的最优值，最优值导致针对至少一种特性的全局最优。
33.该系统的一些实施例还包括增材制造系统。
34.在一些实施例中，存储器包括用于使至少一个处理器使增材制造系统根据设计和针对一个或多个过程参数的最优值打印零件的指令。
35.本技术还涉及一种通过增材制造系统打印零件的方法，零件具有设计，该方法包括：根据在此公开的方法确定用于增材制造系统的一个或多个过程参数的最优值；使得增材制造系统使用该过程参数的最优值根据该设计打印零件。
36.本技术还涉及一种非暂时性计算机可读存储器，包括用于使至少一个处理器执行在此公开的方法的计算机可执行指令。
附图说明
37.现在将参考附图以非限制性示例的方式描述本发明的实施例，其中：
38.图1是用于优化增材制造过程的过程参数的示例方法的流程图。
39.图2示出作为三个过程参数(激光功率、扫描速度和温度)的函数的屈服应力的示例3d表面图和等高线图。
40.图3是用于优化增材制造的过程参数的示例系统的框图。
具体实施方式
41.本发明的一些实施例特别适用于基于粉末的增材制造过程的优化，但并不限于此。在基于粉末的增材制造过程中，由于粉末的熔化/烧结温度通常高于1000℃，所以在加工期间总是会出现高温。零件密度、热应力、机械性能，例如屈服强度、断裂应变和疲劳强度是温度和温度历史变化的函数，其非线性并动态地取决于多个因素，包括但不限于如下因素：瞬时温度梯度、冷却速率、设计零件的几何形状、成品零件和周围粉末材料的导热性和支承结构。
42.现有方法，如rsm方法，不能处理动态am过程中的延迟效应，因为系数根据时间和参数本身而变化。
43.因此，本技术的实施例涉及一种确定用于增材制造系统的一个或多个过程参数的最优值的方法，其中，增材制造系统根据针对一个或多个过程参数的多组测试值生成多个测试样本。对于测试样品中的每个，测量指示一种或多种特性的测试数据，例如表面粗糙度、屈服应力或打印零件的质量的其他测量。然后将测试数据拟合到一个或多个过程参数的二阶函数，以确定一个或多个过程参数的系数。最后，基于系数和二阶函数确定针对一个或多个过程参数的最优值。最优值导致至少一种特性的全局最优。
44.在一些实施例中，二阶函数(在此也称为抛物线响应面prs函数)如下：
45.46.在此，e是待优化的特性，并且ci，c
ii
，和c
ij
是一个或多个过程参数。如从函数(1)可以看出，系数x0，xi，x
ii
和x
ij
每个都是非常数，其中，一般来说，它们取决于过程参数本身的值和时间t。通过结合这种相关性，可以考虑延迟效应，以及增材制造过程期间过程参数之间复杂的相互作用。
47.应当理解，如果多于一个特性待被优化，则函数(1)可以相应地修改，然后将数量e写为ek，系数x0写为x
0k
，xi写为x
ik
等，索引k从1写为特性的数量。
48.现在将参考附图1描述与本技术的实施例一致的方法200的一个示例。如在图1中示出，参数优化方法200可以包括首先确定需要优化的特性(201)。这些特性可以是任何可定量测量的特性，例如孔隙率、机械性质、表面性质、电子或磁性相关特性等。
49.一旦确定了特性，可以根据astm/iso或其他基于应用的测试设计来设计测试样本cad文件(202)。例如，可以根据astm e8和e9设计拉伸和压缩试验样品。如果需要特定特性，可以相应地设计适当的测试cad文件。测试设计可以对应于通过增材制造系统打印的特定零件的设计。
50.接着，基于对过程-微观结构-特性关系的理解，确定可能影响特性的参数(203)。例如，众所周知，印刷零件中的孔隙率和强度强力取决于激光功率、扫描速度、粉末床温度、孵化距离、层厚度、后加工热处理时间和温度等。因此，这些关键参数可以作为获得所需孔隙率和强度的候选变量。
51.然后可以基于参数的选择和其量级设计正交阵列复合设计(oacd)测试打印矩阵(204)。oacd将提供测试的数量和针对每个测试组合的每个参数的量级。
52.一旦根据oacd矩阵设计的测试样本至少部分打印完成(205)，则可根据astm/iso或其他基于应用的设计使用适当的设备测量待优化的特性(206)。
53.例如，在一个实施例中，根据设计，按照相应组测试参数，可以(按顺序或者基本上同时地)完全打印所有测试样本。然后可以测量完成的测试样本的一种或多种特性，例如屈服应力或表面粗糙度。
54.在另一个实施例中，测试样本的一个或多个可以按照相应组测试参数，根据设计来部分地打印。例如，在步骤205，可以打印一层或几层(例如2，3，4，或者5，6，7，8，9，或者10层)。然后，在步骤206，可以通过非破坏性技术测量部分打印的测试样本的一种或多种特性。例如，由于温度分布与熔池图像的强度(或者像素的亮度)相关，因此可以使用相机间接地确定各个部分打印的测试样本的温度分布。基于通过相机捕捉的熔池的光强度，可以通过本领域技术人员已知的方法计算温度。在另一示例中，x射线、声波或超声波可用于测量部分打印的测试样本的一种或多种特性，例如(作为非限制性示例)孔隙率和残余应力。
55.为了确定优化的参数，将函数(1)的右侧的抛物线响应面(prs)函数拟合到测量数据，以确定prs函数的系数。然后可以使用prs函数绘制每种特性的3d表面(207)，例如如在图2中示出的。这可以使用市售的分析和绘图软件，例如python，r和matlab来执行。
56.一旦绘制，可以确定3d景观图上的最优可实现特性和相应的过程参数(208)。
57.一旦确定了最优过程参数，它们可以用于使用增材制造系统根据设计打印期望的零件。
58.在测试样本完全打印之后确定最优参数的实施例中，这可以在打印大量零件副本之前进行。因此，参数优化过程是“动态”的，因为增材制造系统的最优参数可能自上一次运
行(例如，用于不同批次或使用不同批次的原材料)以来发生了变化。这对于工业规模的制造可能是期望的，因为在打印大量将消耗大量材料的零件之前，可以仅使用少量测试样本(例如，对于三个过程参数仅使用10个测试样本)来执行参数优化过程。
59.在最优参数值是在测试样本的打印期间(而不是在之后)确定的实施例中，可以在零件的打印期间对增材制造系统使用的过程参数进行调整。在这样的实施例中，参数优化过程可以被认为是动态的，因此其可以实时地执行，从而能够使过程参数实时调整以优化最终打印的零件，同时避免由于(例如)过度热应力引起的变形导致的打印失败。这可能适用于难以打印、打印数量较少或用于特殊目的的更专业的零件。
60.在一些实施例中，可以使用实验数据来训练prs函数以确定一种或多种特性与相应的过程参数之间的关系。然后，可以从prs函数计算最优特性，并且可以通过从特性参数表面图中读取来定位相应的最优参数。最优特征可以包含但不限于最小表面粗糙度、最高屈服强度和最优疲劳强度。
61.在步骤204生成的校准测试的数量取决于过程参数例如制造参数的数量。在下表1中，将使用常规实验设计(doe)方法进行参数优化所需的最小测试数量与本方法进行比较，假设p个过程参数，每个参数在其有效范围内具有十个级别。
62.表1：常规doe方法与当前方法之间的比较：
[0063][0064][0065]
可以看出，通过应用函数(1)可以节省工作量、时间和成本的数量级。常规方法通常需要大量测试来对p维空间进行采样，然后才能选择与最优结果相对应的最优参数。另一方面，仅少量测试需要与本发明(prs与oacd相结合)方法的实施例一起使用。正交阵列复合设计(oacd)方法基于每个参数的范围内的值的近似均匀采样，战略性地选择测试位置。这些组合允许确定每个过程参数之间和二次效应和相互作用效应，从而确定p维表面中的prs的最优表示。
[0066]
一旦打印了测试样本并且测量了待优化的特性，则如上文关于步骤207所述，prs函数(1)就可用于拟合结果数据。prs是p维空间中的卷积面。结果表面可用于确定测量特性的最优参数和最优结果。例如，如在图2中示出的，可以通过控制功率、打印速度和温度来优
化屈服应力。
[0067]
在图2中，prs表面相对于测量数据的r平方值为0.925，表示实验数据支持prs方法。平滑的prs 3-d图为使用prs方法拟合实验数据提供了额外的支持。然后可以从prs 3-d图(如在图2中在250，255和260示出)确定最优参数(v、p和t)以及最优结果(最大屈服应力)。此外，prs函数(函数1)可用于通过计算针对每个参数的量级范围上的最小值来在数学上确定优化结果的最优参数。
[0068]
在每个校准测试的不同时间点进行的几个中间测试可用于动态优化。
[0069]
在替代的实施例中，函数(1)可以写成如下所示的积分函数形式：
[0070][0071]
在上述积分函数形式中，(t-t0)是测量待优化的特性的时间增量，其中t应足够长，使得该特性的变化大于噪声。
[0072]
在基于粉末的am的情况下，激光功率和扫描速度是两个独立的过程参数。然而，熔化/凝固速度和热应力取决于传热速率，其控制函数取决于边界条件。
[0073]
用于p参数组合的函数(1)中的系数数量为[1+(p2+3p)/2]，其量级级小于n
p
。换句话说，本技术方法仅需要执行[1+(p2+ap)/2]测试来求解函数(1)的系数，而不是搜索n
p
空间中的所有情况。因此，可以节省测试量级级、时间和成本。此外，本方法的实施与潜在的物理、化学和生物机制无关。因此，其也可以应用于针对任何材料的am制造参数的优化。
[0074]
在该过程中，函数(1)中的xi(ci，t)，x
ii
(c
ii
，t)，x
ij
(c
ij
，t)的非常数系数是如下特征的函数：1)熔池特征，2)熔池、打印室、打印/固化层和粉末床之间的温度梯度，3)基材、粉末和打印层的导热性，4)固化层的几何形状，5)原材料中的杂质水平，6)动态效应，例如熔化和固化过程的延迟。
[0075]
用于优化过程参数的系统
[0076]
图3示出了用于优化增材制造的过程参数的系统300的示例架构。参数优化系统300与增材制造系统360通信。在一些实施例中，增材制造系统360可以形成参数优化系统300的一部分。增材制造系统可以是例如粉末床聚变系统。
[0077]
参数优化系统300可以作为一个或多个计算设备实施。计算设备的组件可以以各种方式构成。该组件可以完全由在标准计算机服务器硬件上执行的软件来实现，该标准计算机服务器可以包括一个硬件单元或分布在不同位置的不同计算机硬件单元，这些硬件单元可以通过网络进行通信。一些组件或其部分也可以通过专用基成电路(asic)或现场可编程门阵列来实现。
[0078]
在如图3中示出的示例中，计算设备300是基于32位或64位intel架构的可商用服务器计算机系统，并且通过计算机设备300执行的过程和/或方法是以存储在与计算设备300相关的非易失性(例如，硬盘)计算机可读存储324上的一个或多个软件组件或模块340，342，344，346的编程指令的形式来实现。软件模块的至少一部分可以替代性地实现为一个或多个专用硬件组件，例如专用集成电路(asic)和/或现场可编程门阵列(fpga)。
[0079]
计算设备300包含至少一个下列标准的商用计算机组件，所有这些组件通过总线335互连：随机存取存储器(ram)326；至少一个计算机处理器328，以及网络接口连接器
(nic)330，其将计算机设备300连接至数据通信网络和/或外部设备，例如增材制造系统。
[0080]
计算设备300包含多个标准软件模块，所述标准软件模块包含操作系统(os)336(例如，linux或microsoft windows)。标准软件模块还可以包含标准数学建模或统计软件，例如r或matlab。
[0081]
计算设备300还可以包含具有特定功能的若干软件模块或组件。
[0082]
例如，计算设备300可以包含增材制造(am)控制器340，该控制器340构成为向增材制造系统360发送控制信号，使其根据零件设计打印一个或多个零件。零件设计可以编码为合适的文件格式，例如stl文件，其可以通过系统300生成，或者可以是先前生成并存储的文件，该文件从存储器(例如存储器324)中检索出来，以便与一个或多个过程参数的值一起传送到增材制造系统360，以使其根据设计和一个或多个过程参数打印一个或多个零件。
[0083]
计算设备300可还包含测试设计组件342。测试设计组件342可以实现oacd过程以产生一个或多个过程参数的多组测试值(例如在表1中示出的值集)。在一些实施例中，测试设计组件342也可以使用户输入关于要打印的零件的设计。例如，可以为用户提供上传设计文件(例如，stl格式)和/或手动调整设计(例如，零件和/或用于零件的支承结构的设计)的装置。
[0084]
计算机系统300还可以包含参数优化组件344。参数优化组件344可以构成为接收通过增材制造系统360，根据一个或多个过程参数的多组测试值(例如，通过测试设计组件342生成)创建的样本的测试数据，其中测试数据指示针对相应组测试值的测试样本的至少一个特性的相应的测量。测试数据可以通过上载针对一个或多个参数的测量的用户接收，或者可以从通过网络接口330与计算机系统300通信的测试设备(未示出)自动获得。此外，参数优化组件344可以构成为将测试数据拟合到二阶函数，该二阶函数将测试样本的至少一个特性(例如表面粗糙度、屈服应力和/或压缩应力)与一个或多个过程参数相关联，以确定一个或多个过程参数的系数。参数优化组件344还可以构成为基于prs函数确定针对一个或多个过程参数的最优值，该最优值导致针对至少一个特性的全局最优。
[0085]
计算机系统300也可以包含用户界面组件346，该组件通常使计算机系统300能够接收来自用户的输入，例如与要打印的零件的设计相关的输入。用户界面组件346可以构成为从参数优化组件344接收数据，并向用户显示结果，例如优化打印零件的至少一种特性的过程参数的最优值，和/或作为两个参数的函数的至少一个特性的一个或多个3d表面图和/或轮廓图(如图2中示出)。
[0086]
软件模块340-346中的模块和组件之间的边界是示例性的，并且替代的实施例可以合并模块或者对模块的功能进行替代性的分解。例如，在此讨论的模块可以分解成子模块，该子模块作为多个计算机进行执行，并且也可以选择性地在多台计算机上执行。此外，替代性的实施例可以结合特定模块或子模块的多个实例。此外，根据本发明，操作可以组合或者操作的功能可以分布在其他操作中。另外，这些行动也可以体现在实现这些功能的电路结构中，例如复杂指令集计算机(cisc)的微代码，可编程或可擦除/可编程器件中的固件、现场可编程门阵列(fpga)的构成、门阵列或完全定制的专用集成电路(asic)的设计等。
[0087]
过程200的流程图的每个块可以通过(软件模块340-346的)模块或者模块的一部分执行。该过程可以体现在用于构成计算机系统以执行该方法的非瞬时机器可读和/或计算机可读介质中。软件模块可以存储在计算机系统存储器内和/或传输至计算机系统存储
器，以构成计算机系统来执行模块的功能。
[0088]
计算设备300通常根据程序，例如特定的应用程序和/或操作系统的内部存储指令的列表来处理信息，并例如经由用户界面组件346产生结果输出信息。计算机进程通常包含正在执行(正在运行)的程序或程序的一部分、当前程序值和状态信息，以及通过操作系统用于管理进程的执行的资源。父进程可以派生其他子进程，以帮助执行父进程的整体功能。因为父进程专门派生子进程以执行父进程的部分整体功能，所以通过子进程(和孙进程等)执行的功能有时可以被描述为通过父进程执行。
[0089]
样本
[0090]
使用eos m290 slm系统(eos，德国)打印一组测试样本。根据下表2种的功率、激光扫描速度和粉末床温度值打印样本，其中使用oacd获得参数。表2示出使用英斯特朗8848(英斯特朗，美国)，根据astm e9对测试样本g1-g6测量的压缩屈服应力。注意，四个测试样本有失真，并且不能用于分析。在本公开的实施例中，在打印期间根据过程参数的最优值调整过程参数，可以避免试样热变形。
[0091]
表2
[0092]
oacdp(w)v(mm/s)t(℃)压缩屈服应力(mpa)g11902000160437.1g2802000160220.1g3190400160-g480400160534.2g5190200025413.1g680200025-g719040025-g88040025534.1g980140070243.1g1012080070554.3g11160400115-g121201400160302.6g13120140025361.3g141601400115474g1516090025446.2g16120200070249.6
[0093]
可以看出，对于三个制造参数p、v和t，需要基于现有技术的10种组合，而不是103＝1000种组合，以优化最大屈服应力。
[0094]
基于测量的压缩屈服应力，prs函数(1)给出了628mpa的最大屈服应力，这是文献中报告的所有数据的高端。最优制造参数水平组合为llo w，200mm/s和80℃。
[0095]
g10试样具有测量的最大屈服应力554.3mpa。过程参数为120w，800mm/s和70℃。
[0096]
本方法和系统的实施例提供以下优点中的一个或多个：
[0097]
1.在基于粉末的am系统中，用于打印参数优化的搜索实验运行的次数显著减少。
[0098]
2.在对基于粉末的am的零件进行后加工热处理时，用于参数优化的搜索实验次数
显著减少。
[0099]
3.使用该平台处理延迟效应，后打印热处理可以与打印过程集成。
[0100]
4.该平台可以用于使用基于粉末的am技术对所有类型的材料进行参数优化，包括但不限于金属、聚合物、陶瓷、半导体、金属玻璃、热电材料等。
[0101]
5.该平台可用于使用基于粉末的am技术进行参数优化，用于打印从微米到米的刻度。
[0102]
6.该平台可用于使用基于粉末的am技术进行参数优化，用于可定量测量或定义的任何特性。
[0103]
7.该平台可用于所有类型的基于粉末的am技术的参数优化，而不考虑设备和应用的差异。
[0104]
8.该平台不仅可以优化，还可以监控基于粉末的am系统中的打印参数，从而使我们能够制造具有可预测和可定制性能的零件。
[0105]
9.使用函数(1)，可以在一个打印作业中使用不同层/区域中的不同参数来定制零件的性能。
[0106]
10.使用该平台，如果通过基于粉末的am技术将两种或更多的打印材料打印或连接在一起，零件的性能就可以被定制。
[0107]
11.通过使用该平台优化过程参数，随着层的增加，零件的3d几何特征变化，热应力可以相对于此变化最小化。
[0108]
12.具有晶格结构和薄型特征的复杂零件的机械性能、表面特性以及几何特征可以在一次打印作业中使用不同层或区域的不同打印参数优化甚至定制。
[0109]
13.使用该平台，可以通过少量测试优化每批具有不同杂质水平的新的粉末的打印参数。
[0110]
14.使用该平台，可以通过少量测试优化每批重复使用、再循环或混合粉末的打印参数，这些粉末具有不同的杂质水平、不同的形状和尺寸分布、不同的形态以及不同的化学特性。
[0111]
15.平台中使用的非常数系数可以处理am系统中与动态杂质扩散或沉淀相形成问题相关的延迟问题.
[0112]
在本说明书和后面的权利要求书中，除非上下文另有要求，否则“包括”一词，以及诸如“包括”和“包含”等变体，包含所述整数或步骤或整数或步骤组，但不排除任何其他整数或步骤。
[0113]
本说明书中对任何先前出版物(或从中获得的信息)或任何已知事项的引用，并且不应被视为承认或承认或任何形式的暗示，即该先前出版物(或从中获得的信息)或已知事项构成本说明书所涉及领域的共同常识的一部分。