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Investigation of Melt Pool Geometry Control in Additive Manufacturing Using Hybrid Modeling
Metals ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-05-22 , DOI: 10.3390/met10050683 Sudeepta Mondal , Daniel Gwynn , Asok Ray , Amrita Basak
Metals ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-05-22 , DOI: 10.3390/met10050683 Sudeepta Mondal , Daniel Gwynn , Asok Ray , Amrita Basak
Metal additive manufacturing (AM) works on the principle of consolidating feedstock material in layers towards the fabrication of complex objects through localized melting and resolidification using high-power energy sources. Powder bed fusion and directed energy deposition are two widespread metal AM processes that are currently in use. During layer-by-layer fabrication, as the components continue to gain thermal energy, the melt pool geometry undergoes substantial changes if the process parameters are not appropriately adjusted on-the-fly. Although control of melt pool geometry via feedback or feedforward methods is a possibility, the time needed for changes in process parameters to translate into adjustments in melt pool geometry is of critical concern. A second option is to implement multi-physics simulation models that can provide estimates of temporal process parameter evolution. However, such models are computationally near intractable when they are coupled with an optimization framework for finding process parameters that can retain the desired melt pool geometry as a function of time. To address these challenges, a hybrid framework involving machine learning-assisted process modeling and optimization for controlling the melt pool geometry during the build process is developed and validated using experimental observations. A widely used 3D analytical model capable of predicting the thermal distribution in a moving melt pool is implemented and, thereafter, a nonparametric Bayesian, namely, Gaussian Process (GP), model is used for the prediction of time-dependent melt pool geometry (e.g., dimensions) at different values of the process parameters with excellent accuracy along with uncertainty quantification at the prediction points. Finally, a surrogate-assisted statistical learning and optimization architecture involving GP-based modeling and Bayesian Optimization (BO) is employed for predicting the optimal set of process parameters as the scan progresses to keep the melt pool dimensions at desired values. The results demonstrate that a model-based optimization can be significantly accelerated using tools of machine learning in a data-driven setting and reliable a priori estimates of process parameter evolution can be generated to obtain desired melt pool dimensions for the entire build process.
中文翻译:
基于混合建模的增材制造熔池几何控制研究
金属增材制造(AM)的原理是通过使用大功率能源进行局部熔化和再固化,将原料材料分层整合,以制造复杂的物体。粉末床熔融和定向能量沉积是目前使用的两种广泛的金属AM工艺。在逐层制造过程中,随着零件继续获得热能,如果工艺参数没有进行即时调整,熔池的几何形状将发生重大变化。尽管可以通过反馈或前馈方法控制熔池的几何形状,但至关重要的是要改变工艺参数以转化为熔池几何形状的调整所需的时间。第二种选择是实现多物理场仿真模型,该模型可以提供时间过程参数演变的估计。但是,当这些模型与优化框架结合使用时,在计算上几乎难以处理,该优化框架用于查找可以保留所需熔池几何形状随时间变化的工艺参数。为了解决这些挑战,开发了一种混合框架,该框架涉及机器学习辅助的过程建模和优化,用于在构建过程中控制熔池的几何形状,并使用实验观察进行了验证。实现了能够预测移动熔池中热分布的广泛使用的3D分析模型,然后,将非参数贝叶斯模型(即高斯过程(GP))模型用于预测随时间变化的熔池几何形状(例如, ,尺寸)在不同的工艺参数值下具有极高的准确性,并且在预测点处具有不确定性量化。最后,采用替代辅助统计学习和优化架构,包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO),以随着扫描的进行预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以大大加速基于模型的优化 替代辅助的统计学习和优化体系结构(包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO))用于随着扫描的进行来预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以大大加速基于模型的优化 替代辅助统计学习和优化体系结构,包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO),可用于随着扫描的进行预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以显着加速基于模型的优化可以生成工艺参数演变的先验估计,以获得整个构建过程所需的熔池尺寸。
更新日期:2020-05-22
中文翻译:
基于混合建模的增材制造熔池几何控制研究
金属增材制造(AM)的原理是通过使用大功率能源进行局部熔化和再固化,将原料材料分层整合,以制造复杂的物体。粉末床熔融和定向能量沉积是目前使用的两种广泛的金属AM工艺。在逐层制造过程中,随着零件继续获得热能,如果工艺参数没有进行即时调整,熔池的几何形状将发生重大变化。尽管可以通过反馈或前馈方法控制熔池的几何形状,但至关重要的是要改变工艺参数以转化为熔池几何形状的调整所需的时间。第二种选择是实现多物理场仿真模型,该模型可以提供时间过程参数演变的估计。但是,当这些模型与优化框架结合使用时,在计算上几乎难以处理,该优化框架用于查找可以保留所需熔池几何形状随时间变化的工艺参数。为了解决这些挑战,开发了一种混合框架,该框架涉及机器学习辅助的过程建模和优化,用于在构建过程中控制熔池的几何形状,并使用实验观察进行了验证。实现了能够预测移动熔池中热分布的广泛使用的3D分析模型,然后,将非参数贝叶斯模型(即高斯过程(GP))模型用于预测随时间变化的熔池几何形状(例如, ,尺寸)在不同的工艺参数值下具有极高的准确性,并且在预测点处具有不确定性量化。最后,采用替代辅助统计学习和优化架构,包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO),以随着扫描的进行预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以大大加速基于模型的优化 替代辅助的统计学习和优化体系结构(包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO))用于随着扫描的进行来预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以大大加速基于模型的优化 替代辅助统计学习和优化体系结构,包括基于GP的建模和贝叶斯优化(BO),可用于随着扫描的进行预测最佳工艺参数集,以将熔池尺寸保持在所需值。结果表明,在数据驱动的环境中使用机器学习工具可以显着加速基于模型的优化可以生成工艺参数演变的先验估计,以获得整个构建过程所需的熔池尺寸。