Hybrid thermal modeling of additive manufacturing processes using physics-informed neural networks for temperature prediction and parameter identification

过程(计算) 人工神经网络 领域(数学) 计算机科学 实验数据 鉴定(生物学) 迭代和增量开发 机器学习 热的 实验设计 质量(理念) 温度控制 人工智能 控制工程 工程类 物理 数学 软件工程 操作系统 气象学 统计 纯数学 生物 量子力学 植物
作者
Shuheng Liao,Tianju Xue,Jihoon Jeong,Samantha Webster,Kornel F. Ehmann,Jian Cao
出处
期刊:Computational Mechanics [Springer Science+Business Media]
卷期号:72 (3): 499-512 被引量:48
标识
DOI:10.1007/s00466-022-02257-9
摘要

Understanding the thermal behavior of additive manufacturing (AM) processes is crucial for enhancing the quality control and enabling customized process design. Most purely physics-based computational models suffer from intensive computational costs and the need of calibrating unknown parameters, thus not suitable for online control and iterative design application. Data-driven models taking advantage of the latest developed computational tools can serve as a more efficient surrogate, but they are usually trained over a large amount of simulation data and often fail to effectively use small but high-quality experimental data. In this work, we developed a hybrid physics-based data-driven thermal modeling approach of AM processes using physics-informed neural networks. Specifically, partially observed temperature data measured from an infrared camera is combined with the physics laws to predict full-field temperature history and to discover unknown material and process parameters. In the numerical and experimental examples, the effectiveness of adding auxiliary training data and using the pretrained model on training efficiency and prediction accuracy, as well as the ability to identify unknown parameters with partially observed data, are demonstrated. The results show that the hybrid thermal model can effectively identify unknown parameters and capture the full-field temperature accurately, and thus it has the potential to be used in iterative process design and real-time process control of AM.
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
舟遥遥完成签到,获得积分10
1秒前
华仔应助大橙子采纳,获得10
3秒前
桐桐应助Bismarck采纳,获得10
7秒前
CLY完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
rita_sun1969完成签到,获得积分10
10秒前
研友_8K2QJZ完成签到,获得积分10
10秒前
蝴蝶完成签到 ,获得积分10
11秒前
ARIA完成签到 ,获得积分10
11秒前
大橙子发布了新的文献求助10
14秒前
Bismarck完成签到,获得积分20
15秒前
15秒前
爱笑子默完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
一点完成签到,获得积分10
18秒前
研友_VZG7GZ应助大葱鸭采纳,获得10
18秒前
DezhaoWang完成签到,获得积分10
19秒前
知犯何逆发布了新的文献求助10
20秒前
原本完成签到,获得积分10
20秒前
Bismarck发布了新的文献求助10
21秒前
苗条丹南完成签到 ,获得积分10
23秒前
yu完成签到 ,获得积分10
26秒前
skyleon完成签到,获得积分10
26秒前
无心的天真完成签到 ,获得积分10
27秒前
Engen完成签到,获得积分20
27秒前
28秒前
学术小垃圾完成签到,获得积分10
28秒前
dreamwalk完成签到 ,获得积分10
28秒前
黄淮科研小白龙完成签到 ,获得积分10
29秒前
齐嫒琳完成签到,获得积分10
31秒前
研友_Lav0Qn完成签到,获得积分10
31秒前
大橙子发布了新的文献求助10
32秒前
GreenT完成签到,获得积分10
32秒前
鳄鱼队长完成签到,获得积分10
33秒前
Zengyuan完成签到,获得积分10
33秒前
研友_Lav0Qn发布了新的文献求助10
34秒前
perry4rosa完成签到,获得积分0
34秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
35秒前
LIFE2020完成签到 ,获得积分10
35秒前
科研人完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022