論文の概要: Real-Time 2D Temperature Field Prediction in Metal Additive
Manufacturing Using Physics-Informed Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02403v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 18:42:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 14:21:12.693161
- Title: Real-Time 2D Temperature Field Prediction in Metal Additive
Manufacturing Using Physics-Informed Neural Networks
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた金属添加物のリアルタイム2次元温度場予測
- Authors: Pouyan Sajadi, Mostafa Rahmani Dehaghani, Yifan Tang, G. Gary Wang
- Abstract要約: 金属添加物製造プロセスの温度場を正確に予測することは、過熱の防止、プロセスパラメータの調整、プロセス安定性の確保に重要である。
本稿では,金属AMの温度場予測に特化して設計された物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークを提案する。
提案手法を2つのシナリオで検証し, 薄肉のフルフィールド温度予測と円筒部と立方体部の2次元温度予測を行い, それぞれ3%, 1%未満の誤差を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9116784879310036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Accurately predicting the temperature field in metal additive manufacturing
(AM) processes is critical to preventing overheating, adjusting process
parameters, and ensuring process stability. While physics-based computational
models offer precision, they are often time-consuming and unsuitable for
real-time predictions and online control in iterative design scenarios.
Conversely, machine learning models rely heavily on high-quality datasets,
which can be costly and challenging to obtain within the metal AM domain. Our
work addresses this by introducing a physics-informed neural network framework
specifically designed for temperature field prediction in metal AM. This
framework incorporates a physics-informed input, physics-informed loss
function, and a Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM) architecture.
Utilizing real-time temperature data from the process, our model predicts 2D
temperature fields for future timestamps across diverse geometries, deposition
patterns, and process parameters. We validate the proposed framework in two
scenarios: full-field temperature prediction for a thin wall and 2D temperature
field prediction for cylinder and cubic parts, demonstrating errors below 3%
and 1%, respectively. Our proposed framework exhibits the flexibility to be
applied across diverse scenarios with varying process parameters, geometries,
and deposition patterns.
- Abstract（参考訳）: 金属添加物製造(AM)プロセスの温度場を正確に予測することは、過熱の防止、プロセスパラメータの調整、プロセス安定性の確保に重要である。
物理ベースの計算モデルは精度を提供するが、反復設計シナリオにおけるリアルタイム予測やオンライン制御には適さないことが多い。
逆に、マシンラーニングモデルは高品質なデータセットに大きく依存しているため、メタルamドメイン内ではコストがかかり、困難になる可能性がある。
本研究は,金属AMの温度場予測に特化して設計された物理インフォームドニューラルネットワークフレームワークを導入することで,この問題に対処する。
このフレームワークには、物理情報入力、物理情報損失関数、畳み込み長短期記憶(ConvLSTM)アーキテクチャが含まれる。
プロセスからリアルタイムな温度データを利用することで、様々な地形、沈着パターン、プロセスパラメータにわたる将来のタイムスタンプの2次元温度場を予測する。
提案手法を2つのシナリオで検証し, 薄肉のフルフィールド温度予測と円筒部と立方体部の2次元温度予測を行い, それぞれ3%, 1%未満の誤差を示した。
提案フレームワークは,プロセスパラメータ,ジオメトリ,堆積パターンの異なる多様なシナリオにまたがって適用可能な柔軟性を示す。
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