Real-time multivariable control of directed energy deposition via adaptive model predictive control
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
Additive manufacturing processes such as directed energy deposition (DED) enable precise material deposition and customization, but ensuring consistent material properties remains a challenge due to the complex interplay of process parameters. This research presents a novel adaptive model predictive control (AMPC) algorithm for real-time multivariable control in DED, integrating an adaptive one-dimensional thermal model for accurate prediction of both temperature distribution and spatial cooling rate. The model was experimentally validated in single-track deposition tests across four different materials, achieving temperature predictions within ±1% of infrared camera measurements and spatial cooling rate errors below 2.73%. The validated model was embedded within the control framework and evaluated in five-layer wall experiments under open-loop, single-input single-output (SISO), and multi-input multi-output (MIMO) closed-loop control configurations. Results demonstrate that the AMPC algorithm effectively stabilized melt pool dynamics through simultaneous control of laser power and traveling speed, leading to consistent layer heights and improved material uniformity. This work introduces a scalable, adaptive, physics-based framework for real-time thermal prediction and multivariable control in advanced manufacturing processes that use concentrated energy sources, improving melt pool stability, material consistency, and overall part quality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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