論文の概要: A Reinforcement Learning Approach for Process Parameter Optimization in
Additive Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09545v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 14:05:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:17:56.936769
- Title: A Reinforcement Learning Approach for Process Parameter Optimization in
Additive Manufacturing
- Title（参考訳）: 添加物製造におけるプロセスパラメータ最適化のための強化学習手法
- Authors: Susheel Dharmadhikari, Nandana Menon, Amrita Basak
- Abstract要約: 本稿では,金属添加物製造分野における最適化問題に転換した強化学習(RL)手法を紹介する。
実験的に検証されたEagar-Tsaiの定式化は、レーザー指向のエネルギー沈着環境をエミュレートするために用いられる。
したがって、このフレームワークは、事前の観察なしに学習するためのモデルなしのアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Process optimization for metal additive manufacturing (AM) is crucial to
ensure repeatability, control microstructure, and minimize defects. Despite
efforts to address this via the traditional design of experiments and
statistical process mapping, there is limited insight on an on-the-fly
optimization framework that can be integrated into a metal AM system.
Additionally, most of these methods, being data-intensive, cannot be supported
by a metal AM alloy or system due to budget restrictions. To tackle this issue,
the article introduces a Reinforcement Learning (RL) methodology transformed
into an optimization problem in the realm of metal AM. An off-policy RL
framework based on Q-learning is proposed to find optimal laser power ($P$) -
scan velocity ($v$) combinations with the objective of maintaining steady-state
melt pool depth. For this, an experimentally validated Eagar-Tsai formulation
is used to emulate the Laser-Directed Energy Deposition environment, where the
laser operates as the agent across the $P-v$ space such that it maximizes
rewards for a melt pool depth closer to the optimum. The culmination of the
training process yields a Q-table where the state ($P,v$) with the highest
Q-value corresponds to the optimized process parameter. The resultant melt pool
depths and the mapping of Q-values to the $P-v$ space show congruence with
experimental observations. The framework, therefore, provides a model-free
approach to learning without any prior.
- Abstract（参考訳）: 金属添加物製造(AM)のプロセス最適化は、繰り返し性の確保、微細構造制御、欠陥の最小化に不可欠である。
従来の実験設計や統計的プロセスマッピングを通じてこの問題に対処する努力にもかかわらず、オンザフライ最適化フレームワークに関する限られた洞察は、金属AMシステムに統合できる。
さらに、これらの手法の多くは、データ集約型であり、予算制限のため、金属AM合金やシステムでは支持できない。
この問題に対処するために、金属AM領域における最適化問題に変換された強化学習(RL)手法を提案する。
定常溶融プール深さを維持する目的で, 最適レーザーパワー(P$)スキャン速度(v$)の組み合わせを求めるために, Q-ラーニングに基づくオフポリチィRLフレームワークを提案する。
このために、実験的に検証されたeagar-tsai定式化は、レーザー指向のエネルギー沈着環境をエミュレートするために使用され、そこでレーザーは、最適に近いメルトプール深さに対する報酬を最大化するように、$p-v$空間を横切るエージェントとして作用する。
トレーニングプロセスの終了は、最も高いQ値を持つ状態(P,v$)が最適化されたプロセスパラメータに対応するQテーブルが得られる。
溶融プール深さとQ値の$P-v$空間へのマッピングは実験結果と一致している。
したがって、このフレームワークは、事前の学習なしに、モデルなしのアプローチを提供する。
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