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.
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