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Updated: Jul 15, 2025

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
在RTM填充过程预测中应用KNN和ANN元模型
Boon Xian Chai1, Boris Eisenbart1, Mostafa Nikzad1
1Faculty of Science, Engineering and Technology, Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC 3122, Australia.
使用K-近邻 (KNN) 和人工神经网络 (ANN) 的元模型可以准确预测树脂转移成型结果. 这种方法为复杂的复合成型模具设计提供了传统模拟的计算效率高的替代方案.
科学领域:
- 复合材料工程 复合材料工程
- 计算流体动力学的流体动力学.
- 人工智能在制造业中的应用
背景情况:
- 树脂转移成型 (RTM) 过程模拟对于优化至关重要,但对于大型数据集来说,计算密集.
- 现有的模拟方法与多物理和多尺度的复杂性作斗争,限制了它们在数据丰富的场景中的应用.
研究的目的:
- 开发用于RTM流程优化的预测替代模型.
- 使用机器学习元模型建立模具设计的输入-输出相关性.
- 评估用于数据密集型复合材料制造应用的元建模的可行性.
主要方法:
- 实施K-近邻 (KNN) 的元模型.
- 开发人工神经网络 (ANN) 的元模型.
- 培训和验证使用树脂注射位置和粘度作为输入的元模型.
- 调查预测所需的通风口和最大注入压力作为输出.
主要成果:
- 无论是KNN还是ANN的元模型都实现了RTM过程参数的高预测准确度.
- 在KNN的元模型中,预测误差在5.0%至15.7%之间.
- 在ANN元模型中,预测误差在6.7%至17.5%之间.
结论:
- 元建模为RTM流程优化提供了一种计算效率高,准确的方法.
- 开发的替代模型有效地将过程输入与输出联系起来,帮助模具设计.
- 在数据密集型应用中,元建模显著有前途,包括复合材料制造中的过程数字生.
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