論文の概要: Physics-Informed Machine Learning Regulated by Finite Element Analysis for Simulation Acceleration of Laser Powder Bed Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20537v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 15:25:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.817286
• Title: Physics-Informed Machine Learning Regulated by Finite Element Analysis for Simulation Acceleration of Laser Powder Bed Fusion
• Title（参考訳）: レーザー粉体融合シミュレーション加速のための有限要素解析による物理インフォーム機械学習
• Authors: R. Sharma, M. Raissi, Y. B. Guo,
• Abstract要約: 本研究では、FEA-Regulated Physics-Informed Neural Network(FEA-PINN)と呼ばれる効率的なモデリングフレームワークを提案する。 PINNモデルは熱容量法を用いて温度依存性の材料特性と相変化挙動を組み込んだ。 FEA-PINNは計算コストを大幅に削減しつつ、FAAと同等の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient simulation of Laser Powder Bed Fusion (LPBF) is crucial for process prediction due to the lasting issue of high computation cost using traditional numerical methods such as finite element analysis (FEA). This study presents an efficient modeling framework termed FEA-Regulated Physics-Informed Neural Network (FEA-PINN) to accelerate the thermal field prediction in a LPBF process while maintaining the FEA accuracy. A novel dynamic material updating strategy is developed to capture the dynamic phase change of powder-liquid-solid in the PINN model. The PINN model incorporates temperature-dependent material properties and phase change behavior using the apparent heat capacity method. While the PINN model demonstrates high accuracy with a small training data and enables generalization of new process parameters via transfer learning, it faces the challenge of high computation cost in time-dependent problems due to the residual accumulation. To overcome this issue, the FEA-PINN framework integrates corrective FEA simulations during inference to enforce physical consistency and reduce error drift. A comparative analysis shows that FEA-PINN achieves equivalent accuracy to FEA while significantly reducing computational cost. The framework has been validated using the benchmark FEA data and demonstrated through single-track scanning in LPBF.
• Abstract（参考訳）: 有限要素解析(FEA)などの従来の数値手法を用いた高計算コストの持続的な問題から,レーザー粉体融合(LPBF)の効率的なシミュレーションがプロセス予測に不可欠である。 本研究では, FEA-Regulated Physics-Informed Neural Network (FEA-PINN) と呼ばれる効率的なモデリングフレームワークを提案し, FEAの精度を維持しつつ, LPBFプロセスの熱場予測を高速化する。 PINNモデルにおける粉末液固相の動的相変化を捉えるために, 新規な動的材料更新戦略を開発した。 PINNモデルは熱容量法を用いて温度依存性の材料特性と相変化挙動を組み込んだ。 PINNモデルは,少量のトレーニングデータを用いて高精度に検証し,転送学習による新しいプロセスパラメータの一般化を実現する一方で,残差蓄積による時間依存問題において,高い計算コストの課題に直面している。 この問題を解決するため、FEA-PINNフレームワークは推論中に修正されたFEAシミュレーションを統合し、物理的整合性を強制し、エラードリフトを低減する。 FEA-PINNは計算コストを大幅に削減しつつ、FAAと同等の精度を達成している。 このフレームワークは、ベンチマークFEAデータを用いて検証され、LPBFのシングルトラックスキャンによって実証された。

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