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Updated: May 25, 2025
09:17
Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
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一个共同注册的现场和现场数据集,来自电弧增材制造工艺
Vladimir Orlyanchik1, Jeffrey Kimmell2, Zackary Snow2
1Manufacturing Science Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, 37831, USA. orlyanchikv@ornl.gov.
Scientific data
|February 26, 2025
概括
这项研究介绍了Wire Arc增材制造 (WAAM) 的时空注册数据集. 这些数据支持AI/ML模型,以提高增材制造中的精度和质量.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制造业 工程 制造工程
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 传感和数据分析方面的进步正在推动线弧增材制造 (WAAM) 的发展.
- 使用传感器数据的以数据为中心的方法优化WAAM性能,提高精度和质量.
- 人工智能/ML模型需要高质量,多样化和一致的数据来进行有效的开发.
研究的目的:
- 为WAAM过程呈现一个时空注册的数据集.
- 促进AI/ML和WAAM的优化模型的开发.
- 为了提高增材制造的质量和精度.
主要方法:
- 在WAAM期间收集现场传感器数据 (接特性,声学数据).
- 获取制造部分的现场X射线计算机断层扫描数据.
- 集成和时空记录各种数据流 (过程参数,传感器数据,成像数据).
主要成果:
- 创建了一个全面的数据集,详细说明一个矩形块的WAAM过程.
- 数据集包括工艺参数,现场接和声学数据以及X射线CT数据.
- 时空注册确保了多源数据的协调,以实现稳健的模型开发.
结论:
- 这一数据集对于在WAAM中开发先进的AI/ML模型至关重要.
- 有效的数据集成和注册是释放数据驱动WAAM潜力的关键.
- 这一资源将有助于提高精度,减少浪费,提高WAAM零件的质量.
