論文の概要: Deep Neural Operator Enabled Digital Twin Modeling for Additive Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09572v1
- Date: Mon, 13 May 2024 03:53:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 18:06:04.749749
- Title: Deep Neural Operator Enabled Digital Twin Modeling for Additive Manufacturing
- Title(参考訳): 添加物製造のためのデジタル双極子モデリングを可能にするディープニューラル演算子
- Authors: Ning Liu, Xuxiao Li, Manoj R. Rajanna, Edward W. Reutzel, Brady Sawyer, Prahalada Rao, Jim Lua, Nam Phan, Yue Yu,
- Abstract要約: デジタルツイン(DT)は、現実世界の物理的プロセスの仮想ツインとして振る舞う。
L-PBFプロセスの閉ループフィードバック制御のためのディープ・ニューラル演算子を用いたDTの計算フレームワークを提案する。
開発したDTは、AMプロセスのガイドと高品質製造の促進を目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.639126204112937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A digital twin (DT), with the components of a physics-based model, a data-driven model, and a machine learning (ML) enabled efficient surrogate, behaves as a virtual twin of the real-world physical process. In terms of Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) based additive manufacturing (AM), a DT can predict the current and future states of the melt pool and the resulting defects corresponding to the input laser parameters, evolve itself by assimilating in-situ sensor data, and optimize the laser parameters to mitigate defect formation. In this paper, we present a deep neural operator enabled computational framework of the DT for closed-loop feedback control of the L-PBF process. This is accomplished by building a high-fidelity computational model to accurately represent the melt pool states, an efficient surrogate model to approximate the melt pool solution field, followed by an physics-based procedure to extract information from the computed melt pool simulation that can further be correlated to the defect quantities of interest (e.g., surface roughness). In particular, we leverage the data generated from the high-fidelity physics-based model and train a series of Fourier neural operator (FNO) based ML models to effectively learn the relation between the input laser parameters and the corresponding full temperature field of the melt pool. Subsequently, a set of physics-informed variables such as the melt pool dimensions and the peak temperature can be extracted to compute the resulting defects. An optimization algorithm is then exercised to control laser input and minimize defects. On the other hand, the constructed DT can also evolve with the physical twin via offline finetuning and online material calibration. Finally, a probabilistic framework is adopted for uncertainty quantification. The developed DT is envisioned to guide the AM process and facilitate high-quality manufacturing.
- Abstract(参考訳): 物理モデル、データ駆動モデル、機械学習(ML)が有効になったデジタルツイン(DT)は、現実世界の物理プロセスの仮想ツインとして振る舞う。
レーザー粉層融合(L-PBF)をベースとした添加物製造(AM)において、DTは、溶融プールの現在および将来の状態と、入力されたレーザパラメータに対応する欠陥を予測し、その場でのセンサーデータを同化して進化させ、欠陥形成を緩和するためにレーザパラメータを最適化する。
本稿では,L-PBFプロセスの閉ループフィードバック制御のためのDTのディープ・ニューラル演算子を用いた計算フレームワークを提案する。
これは、融解プール状態を正確に表現するための高忠実度計算モデルを構築し、融解プール溶液場を近似する効率的な代理モデルを構築し、次いで、計算された融解プールシミュレーションから情報を抽出し、さらに関心の欠陥量(例えば、表面粗さ)と相関させることができる物理ベースの手順を作成することで達成される。
特に、高忠実度物理モデルから生成されたデータを活用し、フーリエニューラル演算子(FNO)ベースのMLモデルを訓練し、入力レーザパラメータと溶融プールの対応する全温度場との関係を効果的に学習する。
その後、溶融プール次元やピーク温度などの物理インフォームド変数の集合を抽出し、その結果の欠陥を計算する。
その後、レーザ入力を制御する最適化アルゴリズムが実行され、欠陥を最小限に抑える。
一方、構築されたDTは、オフラインの微調整とオンラインの材料キャリブレーションによって、物理的双生児とともに進化することができる。
最後に、不確実性定量化のために確率的フレームワークが採用されている。
開発したDTは、AMプロセスのガイドと高品質製造の促進を目的としている。
関連論文リスト
- Discovery of Spatter Constitutive Models in Additive Manufacturing Using Machine Learning [7.136205674624813]
AMの重要な課題の1つは、一貫した印刷品質を達成することである。
メルトプール力学はプロセスの安定性と部分品質を高めるために重要である。
我々はAMプロセス運用に向けた意思決定を支援するフレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T16:26:01Z) - Thermal-Mechanical Physics Informed Deep Learning For Fast Prediction of Thermal Stress Evolution in Laser Metal Deposition [0.0]
金属添加物製造(AM)における熱応力の進化を理解することは高品質な部品の製造に不可欠である。
機械学習(ML)の最近の進歩は、金属AMの複雑な多物理問題をモデル化する大きな可能性を示している。
本研究では、物理法則を深層ニューラルネットワーク(NN)に組み込んだ物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)フレームワークを導入し、温度と熱応力の進化を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-25T05:37:48Z) - Multi-fidelity surrogate with heterogeneous input spaces for modeling melt pools in laser-directed energy deposition [0.0]
MFモデリング(Multi-fidelity Modeling)は、様々なフィデリティソースからデータをインテリジェントにブレンドできる強力な統計手法である。
メルトプールモデルの階層をマージするためにMFサロゲートを使用する際の大きな課題は、入力空間における可変性である。
本稿では, 様々な複雑さのモデルを統合することで, 溶融プール形状を予測するためのMFサロゲート構築手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T20:12:46Z) - Statistical Parameterized Physics-Based Machine Learning Digital Twin
Models for Laser Powder Bed Fusion Process [9.182594748320948]
デジタルツイン(Digital twin, DT)は、物理プロセス、製品、および/またはシステムの仮想表現である。
本稿では, LPBF金属添加物製造プロセスの統計的予測のためのパラメータ化物理ベースのディジタルツイン (PPB-DT) を提案する。
我々は,溶融プール地形の予測,モニタリング,制御を行うために,機械学習ベースのディジタルツイン(PPB-ML-DT)モデルを訓練した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T00:45:53Z) - Physics-Informed Machine Learning of Argon Gas-Driven Melt Pool Dynamics [0.0]
金属添加物製造(AM)における溶融プールダイナミクスは, 印刷材料の安定性, 微細構造形成, 最終特性の処理に重要である。
本稿では,ニューラルネットワークと制御物理法則を統合した物理インフォームド機械学習(PIML)による溶融プール力学の予測を行う。
データ効率のよいPINNモデルは、制御偏微分方程式(PDE)、初期条件、PINNモデルの境界条件を組み込むことによって、ソフトペナルティに起因している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-23T12:12:44Z) - Monte Carlo Neural PDE Solver for Learning PDEs via Probabilistic Representation [59.45669299295436]
教師なしニューラルソルバのトレーニングのためのモンテカルロPDEソルバを提案する。
我々は、マクロ現象をランダム粒子のアンサンブルとみなすPDEの確率的表現を用いる。
対流拡散, アレン・カーン, ナヴィエ・ストークス方程式に関する実験により, 精度と効率が著しく向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T08:05:19Z) - An Adversarial Active Sampling-based Data Augmentation Framework for
Manufacturable Chip Design [55.62660894625669]
リソグラフィーモデリングは、チップ設計マスクが製造可能であることを保証するため、チップ設計において重要な問題である。
機械学習の最近の進歩は、時間を要するリソグラフィーシミュレーションをディープニューラルネットワークに置き換えるための代替ソリューションを提供している。
本稿では,限られたデータのジレンマを解消し,機械学習モデルの性能を向上させるために,データ拡張フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T20:53:39Z) - Physics-informed machine learning with differentiable programming for
heterogeneous underground reservoir pressure management [64.17887333976593]
地下貯水池の過圧化を避けることは、CO2の沈殿や排水の注入といった用途に欠かせない。
地中における複雑な不均一性のため, 噴射・抽出制御による圧力管理は困難である。
過圧化防止のための流体抽出速度を決定するために、フル物理モデルと機械学習を用いた微分可能プログラミングを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T20:38:13Z) - Enhanced physics-constrained deep neural networks for modeling vanadium
redox flow battery [62.997667081978825]
本稿では,物理制約付き深部ニューラルネットワーク(PCDNN)による高精度電圧予測手法を提案する。
ePCDNNは、電圧放電曲線のテール領域を含む電荷放電サイクルを通して、電圧応答を正確にキャプチャすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T19:56:24Z) - MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient
Inference [66.56994436947441]
トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。
スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。
そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T02:14:38Z) - Large-scale Neural Solvers for Partial Differential Equations [48.7576911714538]
偏微分方程式 (PDE) を解くことは、多くのプロセスがPDEの観点でモデル化できるため、科学の多くの分野において不可欠である。
最近の数値解法では、基礎となる方程式を手動で離散化するだけでなく、分散コンピューティングのための高度で調整されたコードも必要である。
偏微分方程式, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に対する連続メッシュフリーニューラルネットワークの適用性について検討する。
本稿では,解析解に関するGatedPINNの精度と,スペクトル解法などの最先端数値解法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-08T13:26:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。