論文の概要: Probabilistic Physics-integrated Neural Differentiable Modeling for Isothermal Chemical Vapor Infiltration Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07798v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 23:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:09:29.425417
• Title: Probabilistic Physics-integrated Neural Differentiable Modeling for Isothermal Chemical Vapor Infiltration Process
• Title（参考訳）: 等温化学気相浸透過程の確率論的物理積分ニューラル微分モデル
• Authors: Deepak Akhare, Zeping Chen, Richard Gulotty, Tengfei Luo, Jian-Xun Wang
• Abstract要約: 化学気相浸透(CVI)は、炭素-炭素および炭化炭素-ケイ素複合化合物の製造に広く用いられている製造技術である。 CVI中の密度化過程は, これらの複合材料の最終性能, 品質, 整合性に重要な影響を及ぼす。 我々は物理積分型ニューラル微分可能(PiNDiff)モデリングフレームワークを用いたデータ駆動予測モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.878427803346315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemical vapor infiltration (CVI) is a widely adopted manufacturing technique used in producing carbon-carbon and carbon-silicon carbide composites. These materials are especially valued in the aerospace and automotive industries for their robust strength and lightweight characteristics. The densification process during CVI critically influences the final performance, quality, and consistency of these composite materials. Experimentally optimizing the CVI processes is challenging due to long experimental time and large optimization space. To address these challenges, this work takes a modeling-centric approach. Due to the complexities and limited experimental data of the isothermal CVI densification process, we have developed a data-driven predictive model using the physics-integrated neural differentiable (PiNDiff) modeling framework. An uncertainty quantification feature has been embedded within the PiNDiff method, bolstering the model's reliability and robustness. Through comprehensive numerical experiments involving both synthetic and real-world manufacturing data, the proposed method showcases its capability in modeling densification during the CVI process. This research highlights the potential of the PiNDiff framework as an instrumental tool for advancing our understanding, simulation, and optimization of the CVI manufacturing process, particularly when faced with sparse data and an incomplete description of the underlying physics.
• Abstract（参考訳）: 化学気相浸透(CVI)は、炭素-炭素および炭化炭素-ケイ素複合化合物の製造に広く用いられている製造技術である。 これらの材料は、特に航空宇宙産業や自動車産業において、強靭な強度と軽量な特性で評価されている。 CVI中の密度化過程は, これらの複合材料の最終性能, 品質, 整合性に重要な影響を及ぼす。 cviプロセスの実験的最適化は、長い実験時間と大きな最適化空間のために難しい。 これらの課題に対処するには、モデリング中心のアプローチを採用する。 等温CVI密度化プロセスの複雑さと限られた実験データにより,物理積分型ニューラル微分可能(PiNDiff)モデリングフレームワークを用いたデータ駆動予測モデルを開発した。 PiNDiff法には不確実な定量化機能が組み込まれており、モデルの信頼性と堅牢性を高めている。 合成および実世界の製造データを含む総合的な数値実験を通じて,CVIプロセスにおける密度化のモデル化能力を示す。 本研究は, CVI製造プロセスの理解, シミュレーション, 最適化を促進するためのツールとしてのPiNDiffフレームワークの可能性を明らかにする。

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