Nov, 2023
激光粉床熔化过程的统计参数化基于物理的机器学习数字孪生模型
Statistical Parameterized Physics-Based Machine Learning Digital Twin Models for Laser Powder Bed Fusion Process
Yangfan Li, Satyajit Mojumder, Ye Lu, Abdullah Al Amin, Jiachen Guo...
TL;DR本文介绍了基于参数化物理模型的数字孪生（PPB-DT），用于统计预测激光粉末床熔化金属增材制造过程中的熔池几何和缺陷识别在内的诊断应用。通过基于物理模型和实验数据训练的机器学习模型（PPB-ML-DT），这些数字孪生模型可用于预测、监测和控制熔池几何，加快基于激光粉末床熔化金属增材制造的产品开发和认证过程。