論文の概要: Reinforcement Learning-based Defect Mitigation for Quality Assurance of Additive Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17272v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 15:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 19:40:57.544526
• Title: Reinforcement Learning-based Defect Mitigation for Quality Assurance of Additive Manufacturing
• Title（参考訳）: 付加製造業の品質保証のための強化学習に基づく欠陥軽減
• Authors: Jihoon Chung, Bo Shen, Andrew Chung Chee Law, Zhenyu (James) Kong
• Abstract要約: アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、様々な材料を用いて複雑な3Dジオメトリーを生産する強力な技術である。 印刷中に新たな欠陥が発生する可能性があるが、オフライン分析ツールでは軽減できない。 本稿では,印刷中の新たな欠陥に対処するためのオンライン学習に基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.225026952905702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Additive Manufacturing (AM) is a powerful technology that produces complex 3D geometries using various materials in a layer-by-layer fashion. However, quality assurance is the main challenge in AM industry due to the possible time-varying processing conditions during AM process. Notably, new defects may occur during printing, which cannot be mitigated by offline analysis tools that focus on existing defects. This challenge motivates this work to develop online learning-based methods to deal with the new defects during printing. Since AM typically fabricates a small number of customized products, this paper aims to create an online learning-based strategy to mitigate the new defects in AM process while minimizing the number of samples needed. The proposed method is based on model-free Reinforcement Learning (RL). It is called Continual G-learning since it transfers several sources of prior knowledge to reduce the needed training samples in the AM process. Offline knowledge is obtained from literature, while online knowledge is learned during printing. The proposed method develops a new algorithm for learning the optimal defect mitigation strategies proven the best performance when utilizing both knowledge sources. Numerical and real-world case studies in a fused filament fabrication (FFF) platform are performed and demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・マニュファクチャリング (AM) は, 様々な材料を用いた複雑な3次元ジオメトリーを層単位で製造する強力な技術である。 しかし、AMプロセス中の時間変化の可能な処理条件のため、AM業界では品質保証が主な課題である。 特に、印刷中に新しい欠陥が発生する可能性があり、既存の欠陥に焦点を当てたオフライン分析ツールによって緩和できない。 この課題は、印刷中の新たな欠陥に対処するオンライン学習ベースの手法を開発することの動機となっている。 本論文は,AMプロセスにおける新たな欠陥を軽減し,必要なサンプル数を最小化しつつ,オンライン学習ベースの戦略を構築することを目的としている。 提案手法はモデルレス強化学習(RL)に基づく。 AMプロセスに必要なトレーニングサンプルを減らすために、いくつかの事前知識のソースを転送するため、連続的なGラーニングと呼ばれている。 オフラインの知識は文学から、オンラインの知識は印刷中に学習される。 提案手法は,両知識源を用いた場合の最適欠陥軽減戦略を学習するための新しいアルゴリズムを開発した。 溶融フィラメント加工(FFF)プラットフォームにおける数値解析および実世界のケーススタディを行い,提案手法の有効性を実証した。

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