Oct, 2023
在线预测薄壁金属增材制造的热场
Online Thermal Field Prediction for Metal Additive Manufacturing of Thin Walls
Yifan Tang, M. Rahmani Dehaghani, Pouyan Sajadi, Shahriar Bakrani Balani, Akshay Dhalpe...
TL;DR该论文研究了如何在金属增材制造过程中，当只有少量传感器可用时，如何在线预测未打印零件的热场。该研究提出了一种使用映射和重建的在线热场预测方法，该方法可集成到金属增材制造过程中进行在线性能控制。通过温度曲线的相似性，该方法利用人工神经网络从先前已打印层上某些点的测量温度来估计未打印层上点的温度曲线。利用同一层上几个点的测量 / 预测温度曲线，通过降阶模型（ROM）构建同一层上所有点的温度曲线，以建立整个层的温度场。通过极限学习机（ELM）进行 ROM 的训练，以提高计算效率。通过进行 15 个线电弧增材制造实验和九个具有固定长度和单向打印的薄壁的仿真测试，结果表明所提出的预测方法能够在低成本台式机上在 0.1 秒内构建未打印层的热场。同时，该方法在大多数情况下具有可接受的一般化能力，可从较低层到较高层在同一模拟中以及从一种模拟到另一种模拟的不同增材制造参数上适用。更重要的是，经过有限实验数据的微调后，所有预测温度曲线在新实验中的相对误差非常小，证明了所提出的在线金属增材制造热场预测方法在实际应用中的适用性和泛化能力。