5、数据驱动增材制造中的特征工程技术评审

数据驱动增材制造中的特征工程技术评审

1. 引言

增材制造（AM）作为一种颠覆性的制造技术，正逐步改变传统制造业的格局。与减材制造不同，AM通过层层叠加材料的方式制造零件，具有消除工具、节省材料、设计自由、降低成本、大规模定制等显著优势。然而，AM的广泛应用仍然面临诸多挑战，尤其是在过程可靠性方面。数据驱动的方法，如机器学习（ML）和深度学习（DL），为解决这些问题提供了新的途径。本文将详细介绍如何通过特征工程技术来提升数据驱动AM的性能。

2. 增材制造：动机、挑战和潜在解决方案

AM的动机源于其独特的制造方式，即通过层层叠加材料来制造零件。这种方式不仅减少了材料浪费，还提高了设计自由度，使得复杂几何形状的制造变得更加容易。然而，AM在实际应用中仍然面临许多挑战，主要包括：

• 可靠性 ：AM过程中的复杂物理现象（如热传递、质量传递、相变等）使得制造过程难以完全控制，导致零件质量不稳定。
• 大规模生产 ：尽管AM技术在某些领域已经取得进展，但仍未实现大规模商业化生产。
• 材料和零件设计 ：AM的材料和零件设计往往不成熟，无法满足消费者对质量、强度和美观的严格要求。

为了克服这些挑战，研究人员和工程师正在探索多种潜在解决方案。其中，数据驱动的方法因其高效性和灵活性而备受关注。这些方法通过学习数据中的模式和信息，自动预测和优化制造过程，从而提高AM的可靠性和效率。

3. 数据驱动的增材制造现状

数据驱动的AM主要依赖