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利用符号回归和机器学习建模熔池特征和飞溅
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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
本文探讨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。通过机器学习和多项式回归模型，提出了一种有效预测熔池特征的框架，预测精度超过95%，从而提高了过程稳定性和零件质量。
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关键要点
- 本文研究了增材制造中熔池动态控制的不稳定性。
- 强调了飞溅对缺陷的影响。
- 提出了一种基于机器学习和多项式回归模型的框架。
- 该框架能够有效预测熔池的维度和几何特征。
- 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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