論文の概要: An Additive Manufacturing Part Qualification Framework: Transferring Knowledge of Stress-strain Behaviors from Additively Manufactured Polymers to Metals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08699v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 15:15:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:08.015674
• Title: An Additive Manufacturing Part Qualification Framework: Transferring Knowledge of Stress-strain Behaviors from Additively Manufactured Polymers to Metals
• Title（参考訳）: 添加性製造部品の定式化フレームワーク:添加性高分子から金属への応力-ひずみ挙動の知識の移譲
• Authors: Chenglong Duan, Dazhong Wu,
• Abstract要約: パート資格は、追加的に製造された部分がパフォーマンス要件を満たすことを検証することを目的としています。 本研究では, 動的時間ワープ(DTW)変換学習フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2201528765499416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Part qualification is crucial in additive manufacturing (AM) because it ensures that additively manufactured parts can be consistently produced and reliably used in critical applications. Part qualification aims at verifying that an additively manufactured part meets performance requirements; therefore, predicting the complex stress-strain behaviors of additively manufactured parts is critical. We develop a dynamic time warping (DTW)-transfer learning (TL) framework for additive manufacturing part qualification by transferring knowledge of the stress-strain behaviors of additively manufactured low-cost polymers to metals. Specifically, the framework employs DTW to select a polymer dataset as the source domain that is the most relevant to the target metal dataset. Using a long short-term memory (LSTM) model, four source polymers (i.e., Nylon, PLA, CF-ABS, and Resin) and three target metals (i.e., AlSi10Mg, Ti6Al4V, and carbon steel) that are fabricated by different AM techniques are utilized to demonstrate the effectiveness of the DTW-TL framework. Experimental results show that the DTW-TL framework identifies the closest match between polymers and metals to select one single polymer dataset as the source domain. The DTW-TL model achieves the lowest mean absolute percentage error of 12.41% and highest coefficient of determination of 0.96 when three metals are used as the target domain, respectively, outperforming the vanilla LSTM model without TL as well as the TL model pre-trained on four polymer datasets as the source domain.
• Abstract（参考訳）: 部品の部品は、重要な用途で一貫して製造され、確実に使用できることを保証するため、添加物製造(AM)において、部品の資格は不可欠である。 パート資格は、添加物製造部品が性能要件を満たすことを検証することを目的としており、添加物製造部品の複雑な応力-ひずみ挙動を予測することが重要である。 我々は、添加物製造の低コストポリマーの応力-ひずみ挙動の知識を金属に転移させることにより、添加物製造部認定のための動的時間ワープ(DTW)変換学習(TL)フレームワークを開発した。 具体的には、DTWを使用して、ターゲットの金属データセットに最も関連性の高いソースドメインとして、ポリマーデータセットを選択する。 4つのソースポリマー(ナイロン、PLA、CF-ABS、レジン)と3つのターゲット金属(AlSi10Mg、Ti6Al4V、炭素鋼)を長寿命記憶(LSTM)モデルを用いて、DTW-TLフレームワークの有効性を実証した。 実験結果から,DTW-TLフレームワークは,1つのポリマーデータセットをソースドメインとして選択するために,ポリマーと金属の最も近いマッチングを同定することがわかった。 DTW-TLモデルは、TLのないバニラLSTMモデルと、ソースドメインとして4つのポリマーデータセットで事前訓練されたTLモデルとをそれぞれ上回り、3つの金属を対象ドメインとして使用する場合に、12.41%の最小平均絶対パーセンテージ誤差と0.96の判定係数を達成する。

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