論文の概要: Capturing Local Temperature Evolution during Additive Manufacturing
through Fourier Neural Operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01804v1
- Date: Tue, 4 Jul 2023 16:17:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 16:31:36.884323
- Title: Capturing Local Temperature Evolution during Additive Manufacturing
through Fourier Neural Operators
- Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子による添加製造中の局所温度変化の捕捉
- Authors: Jiangce Chen, Wenzhuo Xu, Martha Baldwin, Bj\"orn Nijhuis, Ton van den
Boogaard, Noelia Grande Guti\'errez, Sneha Prabha Narra, Christopher McComb
- Abstract要約: 本稿では, 加法製造過程における局所的な温度変化を捉えたデータ駆動モデルを提案する。
直接エネルギー沈着過程における不連続なガレルキン有限要素法に基づく数値シミュレーションで検証した。
その結果、このモデルはR2$で測定された高忠実度を実現し、トレーニングプロセスに含まれていない測地に対する一般化性を維持した。
- 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: High-fidelity, data-driven models that can quickly simulate thermal behavior
during additive manufacturing (AM) are crucial for improving the performance of
AM technologies in multiple areas, such as part design, process planning,
monitoring, and control. However, the complexities of part geometries make it
challenging for current models to maintain high accuracy across a wide range of
geometries. Additionally, many models report a low mean square error (MSE)
across the entire domain (part). However, in each time step, most areas of the
domain do not experience significant changes in temperature, except for the
heat-affected zones near recent depositions. Therefore, the MSE-based fidelity
measurement of the models may be overestimated.
This paper presents a data-driven model that uses Fourier Neural Operator to
capture the local temperature evolution during the additive manufacturing
process. In addition, the authors propose to evaluate the model using the $R^2$
metric, which provides a relative measure of the model's performance compared
to using mean temperature as a prediction. The model was tested on numerical
simulations based on the Discontinuous Galerkin Finite Element Method for the
Direct Energy Deposition process, and the results demonstrate that the model
achieves high fidelity as measured by $R^2$ and maintains generalizability to
geometries that were not included in the training process.
- Abstract（参考訳）: 部品設計、プロセス計画、モニタリング、制御など、複数の分野におけるAM技術の性能向上には、AM製造中の熱挙動を迅速にシミュレートできる高忠実なデータ駆動モデルが不可欠である。
しかしながら、部分ジオメトリの複雑さは、現在のモデルが幅広いジオメトリにわたって高い精度を維持することを困難にしている。
さらに、多くのモデルはドメイン全体(一部)にわたって平均二乗誤差(MSE)を報告している。
しかし、各段階において、領域のほとんどの領域は、最近の鉱床付近の熱影響帯を除いて、大きな温度変化を経験していない。
したがって、mseに基づくモデルの忠実度測定を過大評価することができる。
本稿では,フーリエ・ニューラル・オペレーターを用いて添加物製造過程における局所温度変化を捉えるデータ駆動モデルを提案する。
さらに, 平均温度を予測として用いた場合と比較して, モデルの性能を相対測度で表した$R^2$メトリックを用いてモデルを評価することを提案する。
本モデルは直接エネルギー沈着法における不連続ガレルキン有限要素法に基づく数値シミュレーションを用いて実験を行い, r^2$ で測定した高い忠実性を達成し, トレーニングプロセスに含まれないジオメトリへの一般化性を維持することを実証した。
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