Recent developments in the application of machine-learning towards accelerated predictive multiscale design and additive manufacturing

计算机科学 制造工程 过程(计算) 质量(理念) 产品(数学) 比例(比率) 系统工程 工业工程 工艺工程 工程类 哲学 物理 几何学 数学 认识论 量子力学 操作系统
作者
Sandeep Suresh Babu,Abdel‐Hamid I. Mourad,Khalifa H. Harib,Sanjairaj Vijayavenkataraman
出处
期刊:Virtual and Physical Prototyping [Taylor & Francis]
卷期号:18 (1) 被引量:33
标识
DOI:10.1080/17452759.2022.2141653
摘要

The application of three-dimensional (3D) printing/Additive Manufacturing (AM) for developing multi-functional smart/intelligent composite materials is a highly promising area of engineering research. However, there is often no reliable means for predicting and modelling the material performance, and the wide-scale industrial adoption of AM is limited due to factors such as design barriers, limited materials library, processing defects and inconsistency in product quality. A comprehensive framework considering the generalised applicability of ML algorithms at sub-sequent stages of the AM process from the initial design to the post-processing stages in the literature is lacking. In this paper, the integration of various ML applications at various sub-processes is discussed, including pre-processing design stage, parameter optimisation, anomaly detection, in-situ monitoring, and the final post-processing stages. The challenges and potential solutions for standardising these integrated techniques have been identified. The article is promising for professionals and researchers in AM and AI/ML techniques.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasper应助澡雪采纳,获得10
刚刚
研友_VZG7GZ应助星期八采纳,获得10
1秒前
Hayat发布了新的文献求助20
2秒前
韩涵发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
太陽完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
不过尔尔完成签到,获得积分20
4秒前
7秒前
李健应助卡列林采纳,获得10
7秒前
拾新发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
小马甲应助如意的听云采纳,获得10
11秒前
iNk应助瞿人雄采纳,获得20
11秒前
12秒前
tzy发布了新的文献求助10
13秒前
星期八发布了新的文献求助10
14秒前
小小红帽发布了新的文献求助10
14秒前
傲娇以晴完成签到 ,获得积分10
15秒前
JamesPei应助xinxin采纳,获得10
15秒前
15秒前
风趣的老太应助bofu采纳,获得10
16秒前
脑洞疼应助魏家乐采纳,获得10
17秒前
天气好好发布了新的文献求助10
17秒前
yep发布了新的文献求助10
18秒前
lanmo完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
CipherSage应助拾新采纳,获得10
20秒前
21秒前
wyy完成签到,获得积分10
22秒前
田様应助武雨寒采纳,获得10
22秒前
阿桂完成签到,获得积分10
22秒前
陈可可发布了新的文献求助10
22秒前
ljq发布了新的文献求助80
25秒前
就爱吃土豆完成签到,获得积分0
25秒前
香蕉觅云应助小小橙采纳,获得10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975814
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520123
关于积分的说明 11201020
捐赠科研通 3256502
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798347
邀请新用户注册赠送积分活动 877523
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806417