BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-15T00:00:00Z

Modeling Melt Pool Features and Spatter Using Symbolic Regression and Machine Learning

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内容提要

本文研究了增材制造中熔池动态控制的不稳定性，强调飞溅对缺陷的影响。通过机器学习和符号回归模型，提出了一种框架，能够有效预测熔池特征，预测精度超过95%，显著提高了过程稳定性和零件质量。

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标签

增材制造 机器学习 熔池控制 预测模型 飞溅