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跨多种金属增材制造打印机知识转移的机器学习( Machine Learning for Knowledge Transfer Across Multiple Metals Additive Manufacturing Printers )
S Liu AP Stebner BB Kappes X Zhang
采用新的金属3D打印机在时间和成本上遇到了困难,打印出与现有打印机相同质量的零件。为了进行性能预测和工艺优化,经常需要大量的试错实验或计算强度很大的模拟。然而,机器学习(ML)承诺有能力加速新印刷技术的采用。具体地说,它应该能够将从现有数据中积累的先验知识转移到新的打印机,从而产生一个基于数据的起点,比没有基于统计的模型时更接近。为了使先前获取的知识能够重用,本研究提出了一个数据挖掘辅助的ML知识转移框架。贝叶斯模型被发现更有效地建模过程-属性关系,并优于支持向量机和logistic回归模型。该框架通过3个“工业应用”启发的Ti-6Al-4V激光粉末床熔化场景进行了验证:1)采用相同厂家的新型号打印机,采用相似工艺;2)采用不同厂家的新型号打印机,采用不同工艺;3)采用不同工艺的新厂家的新型号打印机,通过多性能优化实验验证了跨机知识转移加速新金属AM打印技术采用的可行性。
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