論文の概要: In-situ surface porosity prediction in DED (directed energy deposition) printed SS316L parts using multimodal sensor fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08658v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 23:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 16:24:22.156314
• Title: In-situ surface porosity prediction in DED (directed energy deposition) printed SS316L parts using multimodal sensor fusion
• Title（参考訳）: マルチモーダルセンサ融合を用いたDEDプリントSS316L部品の表面ポロシティのその場予測
• Authors: Adithyaa Karthikeyan, Himanshu Balhara, Andreas K Lianos, Abhishek Hanchate, Satish TS Bukkapatnam
• Abstract要約: 本研究では,高空間(0.5mm)と時間(1ms)の高分解能の細孔形成と,ハイブリッド指向エネルギー堆積法(DED)プロセスで収集したAEと他のマルチモーダルセンサデータの時間周波数パターンを関連付けることを目的とする。 深部畳み込みニューラルネットワークは、プロセスチェーン中に収集されたセンサデータの時間周波数パターン(分光図)に基づいて、ボクセル表面の細孔の存在を特定するために用いられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9799637101641151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study aims to relate the time-frequency patterns of acoustic emission (AE) and other multi-modal sensor data collected in a hybrid directed energy deposition (DED) process to the pore formations at high spatial (0.5 mm) and time (< 1ms) resolutions. Adapting an explainable AI method in LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations), certain high-frequency waveform signatures of AE are to be attributed to two major pathways for pore formation in a DED process, namely, spatter events and insufficient fusion between adjacent printing tracks from low heat input. This approach opens an exciting possibility to predict, in real-time, the presence of a pore in every voxel (0.5 mm in size) as they are printed, a major leap forward compared to prior efforts. Synchronized multimodal sensor data including force, AE, vibration and temperature were gathered while an SS316L material sample was printed and subsequently machined. A deep convolution neural network classifier was used to identify the presence of pores on a voxel surface based on time-frequency patterns (spectrograms) of the sensor data collected during the process chain. The results suggest signals collected during DED were more sensitive compared to those from machining for detecting porosity in voxels (classification test accuracy of 87%). The underlying explanations drawn from LIME analysis suggests that energy captured in high frequency AE waveforms are 33% lower for porous voxels indicating a relatively lower laser-material interaction in the melt pool, and hence insufficient fusion and poor overlap between adjacent printing tracks. The porous voxels for which spatter events were prevalent during printing had about 27% higher energy contents in the high frequency AE band compared to other porous voxels. These signatures from AE signal can further the understanding of pore formation from spatter and insufficient fusion.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,高空間(0.5mm)および時間(1ms)の細孔形成と,ハイブリッド指向型エネルギー堆積法(DED)プロセスで収集したAEおよび他のマルチモーダルセンサデータの時間周波数パターンを関連付けることである。 LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)に説明可能なAI手法を適用すると、AEの特定の高周波波形シグネチャは、DEDプロセスにおいて細孔形成のための2つの主要な経路、すなわち、スパッタイベントと、低熱入力による隣接プリントトラック間の融合に起因していると考えられる。 このアプローチは、印刷されたすべてのボクセル(0.5mm)に細孔が存在することを、リアルタイムに予測するエキサイティングな可能性を開く。 SS316Lの材料試料を印刷し、その後加工しながら、力、AE、振動、温度を含む同期マルチモーダルセンサデータを収集した。 プロセスチェーン中に収集されたセンサデータの時間周波数パターン(スペクトログラム)に基づいて、ボクセル表面における細孔の存在を識別するためにディープ畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いた。 その結果, DEDで収集した信号は, ボクセルのポロシティ検出のために加工した信号に比べて感度が高かった(分類試験精度87%)。 石灰分析から得られた基礎的な説明は、高周波ae波形で捕獲されたエネルギーは、融液プール内で比較的低いレーザー-物質相互作用を示す多孔質ボクセルに対して33%低く、そのため隣り合うプリントトラック間の融合や重なりが不十分であることを示唆している。 印刷時にスパッタ現象が流行する多孔質ボクセルは, 他の多孔質ボクセルと比較して, 高周波ae帯のエネルギー含有量が約27%高かった。 AEシグナルからのこれらのシグネチャは、スパッタと不十分な融合による細孔形成の理解をさらに深めることができる。

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