Real-Time Prediction of Temperature Distribution in Additive Manufacturing Processes Based on Machine Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simulation tools improve various aspects of the additive manufacturing process, however, they come with an undesirable computational time for real-world applications. Finite element analysis (FEA) that solves partial differential equations (PDE) presents promising capabilities in simple additive manufactured components as an expository problem. Yet, PDE-based solutions take significantly long CPU time due to a large number of timesteps required to simulate an additively manufactured part. With modern machine learning (ML) capabilities, a new shift towards integration of FEA and ML has been introduced, where ML algorithms emulate the behavior of the time-consuming PDE-solver for real-time analysis of PDE in a given application. In this paper, we present a deep learning (DL) model that can substitute the thermal analysis of the additive manufacturing process. The training data is obtained by sampling the established physical model’s behavior over different temperatures, cooling rates, and part’s geometries. The network architecture is composed of a Long Short-Term Memory (LSTM) to model the temporal sequence of deposition temperatures derived by PDEs. The reported R2 value on validations data is 97%, while the Mean Absolute Error (MAE) is 0.04. This paper compares the performance between the PDE and DL forecast for the thermal results. We show DL models are promising for simulation of the additive manufacturing process, and can be reliable alternatives for computationally-expensive FEM tools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle