典型文献
基于机器学习的增材制造过程优化与新材料研发进展
文献摘要：
增材制造作为一种先进成形方法备受关注,然而,增材制造过程的开发通常需要进行高成本且费时的试错实验,这大大限制了增材制造技术的发展.机器学习作为一种新型人工智能技术,可以加快增材制造各环节的研发进程,因而受到了学术界和工业界的广泛关注.本文综述了基于机器学习的增材制造过程优化和新型金属材料研发进展.首先,对应用于增材制造中的机器学习技术进行了简述;其次,对机器学习在金属材料增材制造过程控制与优化中的应用展开论述,包括成形过程监测与质量控制、工艺窗口预测和沉积路径优化等;然后,介绍了机器学习在基于增材制造研发新型合金材料的研究与应用现状,包括合金成分设计和组织性能预测等;最后,总结并展望了机器学习在该领域未来的发展趋势.
文献关键词：
激光技术;机器学习;新材料开发;增材制造;计算模拟;材料基因工程
中图分类号：
作者姓名：
苏金龙;陈乐群;谭超林;周友翔;翁飞;姚西凌;蒋福林;滕杰
作者机构：
Singapore Institute of Manufacturing Technology,Agency for Science,Technology and Research(A*STAR),Singapore 637662,Singapore;湖南大学材料科学与工程学院,湖南长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]苏金龙;陈乐群;谭超林;周友翔;翁飞;姚西凌;蒋福林;滕杰-.基于机器学习的增材制造过程优化与新材料研发进展)[J].中国激光,2022(14):3-14
A类：
B类：
基于机器学习,制造过程,过程优化,新材料研发,研发进展,造作,成形方法,费时,试错,增材制造技术,习作,工业界,新型金属材料,机器学习技术,过程控制,控制与优化,成形过程,过程监测,工艺窗口,沉积路径,路径优化,合金材料,研究与应用现状,合金成分设计,设计和组织,组织性能预测,激光技术,新材料开发,计算模拟,材料基因工程
AB值：
0.386575
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