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Modeling Melt Pool Features and Spatter Using Symbolic Regression and Machine Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 增材制造技术在多个领域得到应用，但面临打印质量不一致的挑战。
- 熔池动态控制的不稳定性是影响打印质量的关键因素。
- 飞溅现象会导致零件缺陷，影响最终产品的质量。
- 通过机器学习和符号回归模型，提出了一种新的框架来预测熔池特征。
- 该框架的预测精度超过95%，显著提高了增材制造过程的稳定性和零件质量。
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