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Metal additive manufacturing by sequential deposition and molten state
Metal additive manufacturing by sequential deposition and molten state
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新的自适应采样策略增强了金属增材制造中PINNs的性能
研究人员开发了一种新的物理信息神经网络（PINNs）自适应采样策略，以提高其在金属增材制造中的泛化能力。该方法在最近的一篇arXiv论文中有所介绍，它使用条件流匹配模型来学习高残差区域的分布，然后将其与域信息自适应采样相结合，以生成更有效的配置点。实验表明，与传统的静态采样方法相比，该方法显著降低了误差，为金属增材制造过程提供了更好的热建模。
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时空图Transformer模拟金属制造交互
研究人员开发了一种新颖的时空图Transformer，旨在模拟金属增材制造中的复杂交互。该框架将制造过程表示为一个网络，能够集成多模态数据，并捕捉节点内特征依赖关系和跨节点邻域交互。实验表明，该方法在表征工艺-质量关系方面显著优于现有模型，其中跨层交互对于准确的质量预测至关重要。