複雑な高強度金属格子構造のレーザー付加製造におけるプロセス-構造-性能の多目的逆最適化

複雑な高強度金属格子構造のレーザー付加製造におけるプロセス-構造-性能の多目的逆最適化
出典: Additive Manufacturing Master and Doctor Alliance

付加製造(AM)は、軽量で高強度の金属格子構造を製造するための実用的なソリューションとして登場しました。高いパフォーマンスを実現し、試行錯誤の実験を最小限に抑えるためのプロセス構造パラメータの逆最適化は、継続的な課題です。南京航空航天大学の顧東東教授のチームは、物理的に強化されたデータ駆動型アプローチを使用した格子構造付加製造のプロセス構造多目的逆最適化に関する最新の研究結果を、トップクラスの国際ジャーナル「Virtual and Physical Prototyping」に発表しました。


付加製造の制約下での機械的特性や軽量化など、複数の相反する性能目標に対処するために、逆最適化アプローチが提案されています。より高い精度を追求するために、物理的に強化されたデータ駆動型アルゴリズムであるエンコーディング-剛性-分析マルチタスクガウス過程回帰 (emGPR) が開発され、プロセス構造パラメータが積層造形された格子構造の特性にどのように影響するかを正確に分析できるようになりました。公式アカウント「Additive Manufacturing Master and Doctor Alliance」をフォローして、付加製造の研究とエンジニアリングの応用に焦点を当てた大量の付加材料を無料で入手しましょう。
図 1. emGPR-mGA レーザー積層造形逆最適化法のフローチャート (エンコード-剛性-分析マルチタスク ガウス過程回帰、emGPR、多目的遺伝的アルゴリズム、mGA)
積層造形のための新たな機械学習手法として、物理的に強化されたデータ駆動型アルゴリズムは、物理情報によって提供される解釈可能性により、強力なフィッティング能力と外挿性能を発揮します。これは、多目的遺伝的アルゴリズムの代替モデルとして使用されており、パラメータの効率的な設計と目的空間の拡張を容易にします。予測結果と実験結果の偏差が 15% 未満であることは注目に値し、これはこの方法の信頼性を強く裏付けています。物理学の洞察とデータ駆動型モデリングの融合は、効率的な設計の開発を加速させる上で大きな期待が寄せられています。
図 2. 格子構造の設計とレーザー積層造形図 3. (a) 圧縮曲線特徴抽出の概略図、(b) NSGA-II アルゴリズムの概略図、(c) MBB ビームのマルチスケール トポロジー最適化図 4. (a) 収束を示す SA アルゴリズムのグローバル フィットネス曲線、(b) SA アルゴリズムの反復中のローカル フィットネス、(c) SA アルゴリズムによる圧縮曲線特徴の抽出この研究では、物理的に強化されたデータ駆動型アルゴリズムを使用して、LPBF によって形成された BCC 格子構造の機械的特性と、その構造およびプロセス パラメーターを相関させました。この研究では、物理学に基づく均質化理論を使用して外挿性能を向上させる、エンコードされた剛性解析マルチタスク ガウス過程回帰 (emGPR) アルゴリズムを提案します。 emGPR は、格子構造の軽量性と機械的特性の逆最適化を実現するために、多目的遺伝的アルゴリズム (mGA) にプロキシ モデルとして導入されます。得られた実験結果は、emGPR-mGA 法が多目的機械的特性を効果的に最適化することを示しています。この研究の結果は次のように要約できます。

(1)SA圧縮曲線特徴抽出アルゴリズムは、圧縮プロセスの弾性段階を効果的に捉え、ノイズが少なく高品質のデータセットを構築します。
(2)bsGPRと比較して、emGPRは、ベイズ枠組みの下での物理的事前確率(均質化理論)とマルチタスク共分散行列により、ノイズ耐性が優れ、一般化能力が強い(トレーニングセットのK分割交差検証のMSEは0.004未満、テストセットのR2は最大0.985に達する)。さらに、emGPR は、物理情報によって提供される解釈可能性を活用し、信頼区間分析を通じて得られる強力な外挿性能を備えています。
(3)emGPR-mGA法はLPBF格子構造とプロセスパラメータの逆最適化を効果的に実現し、多目的空間ハイパーボリュームを3.2倍に増加させることができる。さらに、この方法では興味深い現象も明らかになりました。LPBF によって形成された小孔構造は、粉末の付着により構造重量の偏差が大きいものの、同じ軽量度の大孔構造よりも機械的特性が優れているということです。
(4)emGPR-mGA逆最適化法は、他のプロセス構造設計システムに容易に拡張でき、能動学習と組み合わせて構造設計とLPBFパラメータ選択を自動的にガイドすることができます。これにより、反復サイクルと実験コストが大幅に削減され、将来の LPBF プロセスの制約下で複雑な金属格子構造の逆設計が可能になります。

強度、金属、格子構造

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