論文の概要: Review of Machine Learning Methods for Additive Manufacturing of Functionally Graded Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16571v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 15:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:56:25.683699
• Title: Review of Machine Learning Methods for Additive Manufacturing of Functionally Graded Materials
• Title（参考訳）: 傾斜機能材料の付加的製造のための機械学習手法のレビュー
• Authors: Mohammad Karimzadeh, Deekshith Basvoju, Aleksandar Vakanski, Indrajit Charit, Fei Xu, Xinchang Zhang,
• Abstract要約: 機能的傾斜材料(FGM)の製造は, 各種産業における部品性能の向上に大きく寄与する。 本研究は, 添加性製造(AM)における機械学習(ML)技術の実装に関する文献の総合的なレビューを行う。 本稿では,FGMの製作における固有の課題に対処する上でMLが果たす役割について概説し,パラメータ最適化,欠陥検出,リアルタイムモニタリングなどについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.75150065410399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Additive Manufacturing (AM) is a transformative manufacturing technology enabling direct fabrication of complex parts layer-be-layer from 3D modeling data. Among AM applications, the fabrication of Functionally Graded Materials (FGMs) has significant importance due to the potential to enhance component performance across several industries. FGMs are manufactured with a gradient composition transition between dissimilar materials, enabling the design of new materials with location-dependent mechanical and physical properties. This study presents a comprehensive review of published literature pertaining to the implementation of Machine Learning (ML) techniques in AM, with an emphasis on ML-based methods for optimizing FGMs fabrication processes. Through an extensive survey of the literature, this review article explores the role of ML in addressing the inherent challenges in FGMs fabrication and encompasses parameter optimization, defect detection, and real-time monitoring. The article also provides a discussion of future research directions and challenges in employing ML-based methods in AM fabrication of FGMs.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・マニュファクチャリング (AM) は、3次元モデリングデータから複合部品層間を直接製造できるトランスフォーメーション・マニュファクチャリング技術である。 AMアプリケーションの中でFGM(Functional Graded Materials)の製造は、いくつかの産業で部品性能が向上する可能性から重要である。 FGMは異種材料間の勾配組成遷移によって製造され、位置依存の機械的・物理的特性を持つ新しい材料の設計を可能にする。 本研究では、機械学習技術(ML)のAMにおける実装に関する文献の総合的なレビューを行い、FGMの製造プロセスを最適化するMLベースの手法に焦点を当てた。 本稿では,FGMの製作における固有の課題に対処する上でMLが果たす役割について概説し,パラメータ最適化,欠陥検出,リアルタイムモニタリングなどについて述べる。 この記事では、FGMのAM製造にMLベースの手法を採用する際の今後の研究の方向性と課題についても論じる。

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