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金属增材制造中基于物理启发神经网络的实时二维温度场预测

💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要

该论文研究了金属增材制造过程中在线预测未打印零件的热场的方法。通过映射和重建，利用人工神经网络估计未打印层上点的温度曲线，并通过降阶模型构建整个层的温度场。经过实验验证，该方法在低成本台式机上能够快速构建未打印层的热场，并具有良好的泛化能力。

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标签

人工神经网络 在线预测 热场 神经网络 金属增材制造 降阶模型
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