ステレオリソグラフィー 3D プリントの分離力のデータ駆動型高速予測

ステレオリソグラフィー 3D プリントの分離力のデータ駆動型高速予測
著者: 呉祥泉、連秦

バッファロー大学(UB)機械航空工学部のジュン・ワン、ソンジョイ・ダスらは、ボトムアップステレオリソグラフィー(SLA)プロセスにおける分離応力分布を予測するためのデータ駆動型スキームに基づく高速計算方法を提案し、初期の進展を遂げました。

凝集ゾーン有限要素シミュレーションは、ボトムアップ ステレオリソグラフィー (SLA) システム (図 1 を参照) のプルアップ プロセスをシミュレートして、この SLA プロセスの信頼性とスループットを大幅に向上させるために使用できる力学ベースの計算方法です。有限要素シミュレーションは、引き上げ速度と引き上げプロセス中の分離された部品の形状と面積に基づいています。ただし、単一コンポーネントのプルアップ プロセスの有限要素 (FE) シミュレーションは計算に非常に時間がかかるため、オンライン監視には適していません。


図 1 ボトムアップ ステレオリソグラフィー (SLA) の引き上げプロセス中の硬化部品と樹脂タンクの分離プロセス この研究では、ボトムアップ ステレオリソグラフィー (SLA) プロセスにおける分離応力分布を予測するための高速計算データ駆動型スキームについて説明します。使用されるスキームは、2D 形状コンテキスト記述子、ニューラル ネットワーク (NN)、および限られた数のオフライン FE シミュレーションに依存します。有限要素モデルと n 倍対称形状の断面の結果が最終的なデータベースを構成します。この 2D 形状コンテキスト記述子は、対数極座標ヒストグラムを通じてデータベース内のさまざまな形状を表します。バックプロパゲーション (BP) ニューラル ネットワークは、ジオメトリの対数極ヒストグラムを入力として使用し、FE シミュレーションによる応力分布を出力として使用してトレーニングされます。トレーニングされた NN は、図 2 に示すように、新しい形状の分離応力分布を予測するために使用できます。


図2 データ駆動型アプローチでは、n倍対称形状、2D形状コンテキスト形状記述子、有限要素シミュレーション、ニューラルネットワークを使用して予測モデルを構築します。





図 3. (a) FEM ベースのフォンミーゼス応力と (b) 形状とサイズが 100 × 100 の 128 個の正方形グリッドのデータベースからの出力を使用した NN ベースの予測の例。

結果は(図3)、提案されたデータ駆動型アプローチは計算コストを大幅に削減でき、あらゆる一般的なデータベースに適用できることを示しています。データ駆動型方法の予測結果と新しい形状でのシミュレーションされた FE 結果を比較すると、提案された方法の有効性が検証されます。

n 倍対称形状に基づく予測モデルは、形状が複雑で現在のデータベースの形状と異なる場合でも、優れた学習能力を示し、かなり優れた精度を実現します。この方法は対称的な形状に限定されません。将来の研究の方向性の 1 つは、複雑な一般的な形状に機能するデータ駆動型の計算プロセスを作成することです。複雑さ 一般的な形状のデータベースの作成は、Thingiverse.com などのリポジトリから 3D モデルを手動でオンラインダウンロードする必要があるため、困難になると予想されます。モデルを有限要素法でシミュレートする前に、さらに処理(スライスや有限要素モデリングなど)を行う必要があります。


著者: 呉祥泉、連秦 出典: 機械製造システム工学国家重点実験室
シミュレーション、航空、航空宇宙

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