Iterative Uncertainty Calibration for Modeling Metal Additive Manufacturing Processes Using Statistical Moment-Based Metric
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal additive manufacturing (AM) has recently attracted attention due to its potential for batch/mass production of metal parts. This process, however, currently suffers from problems including low productivity, inconsistency in the properties of the printed parts, and defects such as lack of fusion, keyholing, and un-melted powders. Finite Element (FE) modeling cannot accurately model the metal AM process and has a high computational cost. Empirical models based on experiments are time-consuming and expensive. This paper improves a previously developed framework that takes advantages of both empirical and FE models. The validity and accuracy of the metamodel developed in the previous framework depend on the initial assumption of parameter uncertainties. This causes a problem when the assumed uncertainties are far from the actual values. The proposed framework introduces an iterative calibration process to overcome this limitation. In addition, the u_pooling metric used as the calibration metric in the previous framework is found not as good as the second-order statistical moment-based metric (SMM), after comparing several calibration metrics. The proposed framework is then applied to a four-variable porosity modeling problem. The obtained model is more accurate than using other approaches with only 10 available experimental data points for calibration and validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».