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English(EN) Physics-Informed and Hybrid Machine Learning in Additive Manufacturing: Application to Fused Filament Fabrication

新的AI方法在不确定性下优化3D打印质量 · 跟踪3个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

研究人员开发了优化熔丝制造（FFF）过程的新方法，重点是在不确定性下提高零件质量。一种方法使用贝叶斯神经网络来预测几何精度和丝材结合质量，结合模型和输入不确定性来优化喷嘴温度和速度等参数。另一篇论文提出了一个计算框架，将传热分析与烧结模型相结合，以最大化丝材结合质量，使用Sobol指数进行敏感性分析，并使用高斯过程来管理模型差异。第三项研究探讨了物理信息和混合机器学习策略，将物理知识整合到深度神经网络中，即使在实验数据有限的情况下也能预测结合质量和孔隙率。 AI

影响 这些由AI驱动的优化进展可能导致工业应用中更一致、更高质量的3D打印零件。

排序理由 多篇arXiv论文详细介绍了增材制造中的新研究方法。

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报道来源 [3]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Berkcan Kapusuzoglu, Paromita Nath, Matthew Sato, Sankaran Mahadevan, Paul Witherell ·

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    arXiv:2608.18429v1 Announce Type: cross Abstract: This work presents a data-driven methodology for multi-objective optimization under uncertainty of process parameters in the fused filament fabrication (FFF) process. The proposed approach optimizes the process parameters with the…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Berkcan Kapusuzoglu, Matthew Sato, Sankaran Mahadevan, Paul Witherell ·

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    arXiv:2608.18431v1 Announce Type: cross Abstract: This paper develops a computational framework to optimize the process parameters such that the bond quality between extruded polymer filaments is maximized in fused filament fabrication (FFF). A transient heat transfer analysis pr…

  3. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Berkcan Kapusuzoglu, Sankaran Mahadevan ·

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    arXiv:2608.17246v1 Announce Type: new Abstract: This article investigates several physics-informed and hybrid machine learning strategies that incorporate physics knowledge in experimental data-driven deep-learning models for predicting the bond quality and porosity of fused fila…

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