論文の概要: Comprehensive process-molten pool relations modeling using CNN for
wire-feed laser additive manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11588v1
- Date: Mon, 22 Mar 2021 05:27:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-23 14:46:34.254668
- Title: Comprehensive process-molten pool relations modeling using CNN for
wire-feed laser additive manufacturing
- Title(参考訳): ワイヤファイドレーザー添加物製造におけるCNNを用いた包括的プロセスモルテンプール関係モデリング
- Authors: Noopur Jamnikar, Sen Liu, Craig Brice, and Xiaoli Zhang
- Abstract要約: ワイヤーフィードレーザー添加剤製造(WLAM)は、高い自動化レベル、高い蒸着率、および印刷部品の高品質のために幅広い関心を集めています。
材料の品質の不確実性を減少させるプロセス内監視とフィードバックコントロールは、開発の初期段階にある。
本稿では,wlamシステム内の一連の制御過程パラメータの下,溶融プールから収集したin situセンシングデータを解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.092644790436635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wire-feed laser additive manufacturing (WLAM) is gaining wide interest due to
its high level of automation, high deposition rates, and good quality of
printed parts. In-process monitoring and feedback controls that would reduce
the uncertainty in the quality of the material are in the early stages of
development. Machine learning promises the ability to accelerate the adoption
of new processes and property design in additive manufacturing by making
process-structure-property connections between process setting inputs and
material quality outcomes. The molten pool dimensional information and
temperature are the indicators for achieving the high quality of the build,
which can be directly controlled by processing parameters. For the purpose of
in situ quality control, the process parameters should be controlled in
real-time based on sensed information from the process, in particular the
molten pool. Thus, the molten pool-process relations are of preliminary
importance. This paper analyzes experimentally collected in situ sensing data
from the molten pool under a set of controlled process parameters in a WLAM
system. The variations in the steady-state and transient state of the molten
pool are presented with respect to the change of independent process
parameters. A multi-modality convolutional neural network (CNN) architecture is
proposed for predicting the control parameter directly from the measurable
molten pool sensor data for achieving desired geometric and microstructural
properties. Dropout and regularization are applied to the CNN architecture to
avoid the problem of overfitting. The results highlighted that the multi-modal
CNN, which receives temperature profile as an external feature to the features
extracted from the image data, has improved prediction performance compared to
the image-based uni-modality CNN approach.
- Abstract(参考訳): wlam(wire-feed laser additive manufacturing)は、高レベルの自動化、高い沈着率、印刷部品の品質により、広く関心を集めている。
材料の品質の不確実性を減少させるプロセス内監視とフィードバックコントロールは、開発の初期段階にある。
機械学習は、プロセス設定入力と材料品質結果との間のプロセス構造と適切な接続をすることで、添加物製造における新しいプロセスとプロパティ設計の採用を加速する能力を提供する。
溶融プール次元情報と温度は、ビルドの高品質化のための指標であり、処理パラメータによって直接制御することができる。
現場品質管理のため, プロセスパラメータは, プロセス, 特に溶融プールから得た情報に基づいて, リアルタイムに制御する必要がある。
したがって, 溶融プール過程の関係は予備的に重要である。
本稿では,wlamシステム内の一連の制御過程パラメータの下,溶融プールから収集したin situセンシングデータを解析する。
溶融プールの定常状態および過渡状態の変化は, 独立したプロセスパラメータの変化について述べる。
計測可能な溶融プールセンサデータから直接制御パラメータを予測し,所望の幾何学的および微構造的特性を達成するために,多モード畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
オーバーフィッティングの問題を避けるため、CNNアーキテクチャにドロップアウトと正規化が適用される。
その結果,画像データから抽出した特徴に対する外部特徴として温度プロファイルを受信するマルチモーダルCNNは,画像に基づく一様CNNアプローチと比較して予測性能が向上したことがわかった。
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