Fugu-MT 論文翻訳(概要): Long Short-Term Memory Neural Network for Temperature Prediction in Laser Powder Bed Additive Manufacturing

論文の概要: Long Short-Term Memory Neural Network for Temperature Prediction in Laser Powder Bed Additive Manufacturing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12904v1
Date: Mon, 30 Jan 2023 14:06:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 14:33:12.504113
Title: Long Short-Term Memory Neural Network for Temperature Prediction in Laser Powder Bed Additive Manufacturing
Title（参考訳）: レーザー粉体添加物製造における長期記憶ニューラルネットワークによる温度予測
Authors: Ashkan Mansouri Yarahmadi, Michael Breu{\ss}, Carsten Hartmann
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いて印刷過程の温度勾配分布を予測する新しい手法を提案する。この目的は、印刷工程中にプレート全体に生じる極端で不均一な温度分布を避けることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In context of laser powder bed fusion (L-PBF), it is known that the properties of the final fabricated product highly depend on the temperature distribution and its gradient over the manufacturing plate. In this paper, we propose a novel means to predict the temperature gradient distributions during the printing process by making use of neural networks. This is realized by employing heat maps produced by an optimized printing protocol simulation and used for training a specifically tailored recurrent neural network in terms of a long short-term memory architecture. The aim of this is to avoid extreme and inhomogeneous temperature distribution that may occur across the plate in the course of the printing process. In order to train the neural network, we adopt a well-engineered simulation and unsupervised learning framework. To maintain a minimized average thermal gradient across the plate, a cost function is introduced as the core criteria, which is inspired and optimized by considering the well-known traveling salesman problem (TSP). As time evolves the unsupervised printing process governed by TSP produces a history of temperature heat maps that maintain minimized average thermal gradient. All in one, we propose an intelligent printing tool that provides control over the substantial printing process components for L-PBF, i.e.\ optimal nozzle trajectory deployment as well as online temperature prediction for controlling printing quality.
Abstract（参考訳）: レーザー粉末層融合 (l-pbf) の文脈において, 最終製造品の特性は製造板上の温度分布と勾配に大きく依存していることが知られている。本稿では,ニューラルネットワークを用いて,印刷工程中の温度勾配分布を予測する新しい手法を提案する。これは、最適化された印刷プロトコルシミュレーションによって生成された熱マップを用いて実現され、長期記憶アーキテクチャの観点から特定の調整されたリカレントニューラルネットワークのトレーニングに使用される。この目的は、印刷工程中にプレート全体に生じる極端で不均一な温度分布を避けることである。ニューラルネットワークのトレーニングには、十分に設計されたシミュレーションと教師なし学習フレームワークを採用する。プレート全体の平均熱勾配を最小に抑えるため、コスト関数をコア基準として導入し、よく知られた旅行セールスマン問題(TSP)を考慮し、インスピレーションと最適化を行う。時間が進化するにつれて、TSPが管理する教師なし印刷プロセスは、平均的な熱勾配を最小限に抑える温度熱マップの履歴を生成する。そこで本研究では,L-PBFの印刷プロセスコンポーネント,すなわち最適ノズル軌道配置の制御,および印刷品質の制御のためのオンライン温度予測を行うインテリジェント印刷ツールを提案する。

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