We present a novel computational paradigm for process design in manufacturing processes that incorporates simulation responses to optimize manufacturing process parameters in high-dimensional temporal and spatial design spaces. We developed a differentiable finite element analysis framework using automatic differentiation which allows accurate optimization of challenging process parameters such as time-series laser power. We demonstrate the capability of our proposed method through three illustrative case studies in additive manufacturing for: (i) material and process parameter inference using partial observable data, (ii) controlling time-series thermal behavior, and (iii) stabilizing melt pool depth. This research opens new avenues for high-dimensional manufacturing design using solid mechanics simulation tools such as finite element methods. Our codes are made publicly available for the research community at https://github.com/mojtabamozaffar/differentiable-simulation-am.


翻译:我们为制造工艺的工艺设计提出了一个新型的计算模式,其中包括模拟反应,以优化高维时空空间设计空间的制造工艺参数;我们开发了一个使用自动区分的可区分的有限要素分析框架,以便准确优化具有挑战性的工艺参数,例如时间序列激光功率;我们通过在添加剂制造中的三个说明性案例研究,展示了我们拟议方法的能力,这些研究涉及:(一) 使用部分可观测数据对材料和工艺参数进行推断,(二) 控制时间序列热行为,以及(三) 稳定熔融池深度;这一研究为利用诸如有限元素方法等固态机械模拟工具进行高维制造设计开辟了新的途径;我们的代码在https://github.com/mojtabamozaffar/difficiable-simulation-am上向研究界公开。

1
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月29日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员