論文の概要: MeltpoolNet: Melt pool Characteristic Prediction in Metal Additive Manufacturing Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11662v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 04:08:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 14:00:25.711106
• Title: MeltpoolNet: Melt pool Characteristic Prediction in Metal Additive Manufacturing Using Machine Learning
• Title（参考訳）: MeltpoolNet: 機械学習を用いた金属添加物製造におけるメルトプール特性予測
• Authors: Parand Akbari, Francis Ogoke, Ning-Yu Kao, Kazem Meidani, Chun-Yu Yeh, William Lee, Amir Barati Farimani
• Abstract要約: 金属添加物製造(MAM)では, 溶融プール形状と形状を特徴付けることが, 印刷工程の制御と欠陥の回避に不可欠である。 機械学習(ML)技術は、プロセスパラメータとメルトプールの欠陥の種類を結びつけるのに有用である。 本研究では,メルトプールキャラクタリゼーションのためのMLベンチマークフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39577682622066257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing meltpool shape and geometry is essential in metal Additive Manufacturing (MAM) to control the printing process and avoid defects. Predicting meltpool flaws based on process parameters and powder material is difficult due to the complex nature of MAM process. Machine learning (ML) techniques can be useful in connecting process parameters to the type of flaws in the meltpool. In this work, we introduced a comprehensive framework for benchmarking ML for melt pool characterization. An extensive experimental dataset has been collected from more than 80 MAM articles containing MAM processing conditions, materials, meltpool dimensions, meltpool modes and flaw types. We introduced physics-aware MAM featurization, versatile ML models, and evaluation metrics to create a comprehensive learning framework for meltpool defect and geometry prediction. This benchmark can serve as a basis for melt pool control and process optimization. In addition, data-driven explicit models have been identified to estimate meltpool geometry from process parameters and material properties which outperform Rosenthal estimation for meltpool geometry while maintaining interpretability.
• Abstract（参考訳）: 金属添加物製造(MAM)では, 溶融プール形状と形状を特徴付けることが, 印刷工程の制御と欠陥の回避に不可欠である。 MAMプロセスの複雑な性質から, プロセスパラメータと粉末材料に基づく溶融プール欠陥の予測は困難である。 機械学習(ML)技術は、プロセスパラメータをメルトプールの欠陥の種類に接続するのに有用である。 本研究では,メルトプールキャラクタリゼーションのためのMLベンチマークフレームワークを提案する。 MAM処理条件、材料、メルトプール寸法、メルトプールモード、欠陥タイプを含む80以上のMAM論文から、広範な実験データセットが収集された。 我々は,メルトプール欠陥と幾何予測のための包括的学習フレームワークを作成するために,mamの実現,汎用mlモデル,評価メトリクスを導入した。 このベンチマークは、溶融プール制御とプロセス最適化の基礎となる。 さらに, プロセスパラメータと材料特性からメルトプール幾何を推定し, 解釈可能性を維持しつつ, メルトプール幾何に対するローゼンタール推定より優れていることを示す。

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