論文の概要: AFSD-Physics: Exploring the governing equations of temperature evolution
during additive friction stir deposition by a human-AI teaming approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16501v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 19:17:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 17:15:28.919813
- Title: AFSD-Physics: Exploring the governing equations of temperature evolution
during additive friction stir deposition by a human-AI teaming approach
- Title（参考訳）: AFSD-Physics:Human-AI Teaming 法による加法的摩擦刺激沈着過程における温度変化の制御方程式の探索
- Authors: Tony Shi, Mason Ma, Jiajie Wu, Chase Post, Elijah Charles, Tony
Schmitz
- Abstract要約: AFSDは、溶かさずに材料を堆積する新しい固体添加物製造技術である。
第一原理に基づくモデルとAIを組み合わせるために、人間とAIのチーム化アプローチが提案されている。
AFSD-Physicsと呼ばれる結果の人間情報機械学習は、ツールの温度変化の制御方程式を効果的に学習することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a modeling effort to explore the underlying physics of
temperature evolution during additive friction stir deposition (AFSD) by a
human-AI teaming approach. AFSD is an emerging solid-state additive
manufacturing technology that deposits materials without melting. However, both
process modeling and modeling of the AFSD tool are at an early stage. In this
paper, a human-AI teaming approach is proposed to combine models based on first
principles with AI. The resulting human-informed machine learning method,
denoted as AFSD-Physics, can effectively learn the governing equations of
temperature evolution at the tool and the build from in-process measurements.
Experiments are designed and conducted to collect in-process measurements for
the deposition of aluminum 7075 with a total of 30 layers. The acquired
governing equations are physically interpretable models with low computational
cost and high accuracy. Model predictions show good agreement with the
measurements. Experimental validation with new process parameters demonstrates
the model's generalizability and potential for use in tool temperature control
and process optimization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人-AIチームによるAFSD(Adjectitive friction stir deposition)中の温度変化の物理をモデル化する試みについて述べる。
AFSDは、溶かさずに材料を堆積する新しい固体添加物製造技術である。
しかし、AFSDツールのプロセスモデリングとモデリングはどちらも初期段階にある。
本稿では,第一原理に基づくモデルとAIを組み合わせた人間とAIのコラボレーション手法を提案する。
AFSD-Physicsと呼ばれる結果の人間情報機械学習は、ツールの温度変化の制御方程式を効果的に学習し、プロセス内測定から構築することができる。
アルミニウム7075の沈着のプロセス内測定を合計30層で収集するために, 実験および実験を行った。
得られた支配方程式は、計算コストが低く精度の高い物理的解釈可能なモデルである。
モデル予測は測定値と良い一致を示します。
新しいプロセスパラメータによる実験的検証は、ツール温度制御とプロセス最適化に使用するモデルの一般化可能性とポテンシャルを示す。
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