論文の概要: Data-Driven, Parameterized Reduced-order Models for Predicting Distortion in Metal 3D Printing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04577v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 19:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:13.926821
• Title: Data-Driven, Parameterized Reduced-order Models for Predicting Distortion in Metal 3D Printing
• Title（参考訳）: 金属3Dプリンティングにおける歪み予測のためのデータ駆動パラメタライズドリダクションモデル
• Authors: Indu Kant Deo, Youngsoo Choi, Saad A. Khairallah, Alexandre Reikher, Maria Strantza,
• Abstract要約: 本研究では, レーザ粉層融合(LPBF)における歪み予測のためのデータ駆動型パラメータ化低次モデル(ROM)を提案する。 本稿では,正規直交分解(POD)とガウスプロセス回帰(GPR)を組み合わせたROMフレームワークを提案し,その性能をディープラーニングに基づくパラメータ化グラフ畳み込みオートエンコーダ(GCA)と比較する。 POD-GPRモデルは高い精度を示し、pm0.001mm$以内の歪みを予測し、約1800倍の計算速度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License:
• Abstract: In Laser Powder Bed Fusion (LPBF), the applied laser energy produces high thermal gradients that lead to unacceptable final part distortion. Accurate distortion prediction is essential for optimizing the 3D printing process and manufacturing a part that meets geometric accuracy requirements. This study introduces data-driven parameterized reduced-order models (ROMs) to predict distortion in LPBF across various machine process settings. We propose a ROM framework that combines Proper Orthogonal Decomposition (POD) with Gaussian Process Regression (GPR) and compare its performance against a deep-learning based parameterized graph convolutional autoencoder (GCA). The POD-GPR model demonstrates high accuracy, predicting distortions within $\pm0.001mm$, and delivers a computational speed-up of approximately 1800x.
• Abstract（参考訳）: レーザー粉層融合(LPBF)では、印加されたレーザーエネルギーは高い熱勾配を生じ、許容できない最終部分の歪みを引き起こす。 正確な歪み予測は、3Dプリンティングプロセスの最適化と、幾何学的精度の要求を満たす部品の製造に不可欠である。 本研究では,データ駆動型パラメータ化リダクションモデル(ROM)を導入し,各種プロセス設定におけるLPBFの歪みを予測する。 本稿では,固有直交分解(POD)とガウスプロセス回帰(GPR)を組み合わせたROMフレームワークを提案し,その性能をディープラーニングに基づくパラメータ化グラフ畳み込みオートエンコーダ(GCA)と比較する。 POD-GPRモデルは高い精度を示し、$\pm0.001mm$以内の歪みを予測し、約1800倍の計算速度を提供する。

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