6、增材制造特征工程：数据驱动解决方案的总结

增材制造特征工程：数据驱动解决方案的总结

1. 增材制造：动机、挑战和潜在解决方案

增材制造（AM），也称为3D打印，是一种通过层层叠加材料来制造零件的技术。与传统的减材制造方法不同，AM能够提供更高的设计自由度、节省材料、降低成本、简化原型制作和实现大规模定制。这些优势使得AM在航空航天、医疗、建筑和消费品等多个领域中找到了前所未有的应用。然而，尽管AM技术在过去几年中取得了显著进展，它仍远未达到其真正的潜力。实现AM潜力的一个关键瓶颈是现有过程可靠性的缺乏，这阻碍了其广泛商业采用。

AM面临的主要挑战包括几何偏差、孔隙度、裂纹等机械缺陷，这些问题影响了金属零件的质量、强度和美观。为了应对这些挑战，AM社区正在积极寻求解决方案。数据驱动的方法，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL），因其高效性和灵活性而成为解决复杂AM问题的重要手段。通过学习和预测，这些方法可以显著加快工艺开发，并提高制造过程的可靠性和一致性。

2. 数据驱动的增材制造现状

数据驱动模型通过学习数据并自动预测感兴趣的任务，已成为AM研究中的一个重要分支。这些模型可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过提供目标（如回归用于数值输出，分类用于分类输出）将输入映射到特定形式。无监督学习则可以在没有目标（或标签）的情况下从数据中发现模式。强化学习通过一系列决策优化自定义设计的奖励或惩罚函数。

数据驱动的AM研究涵盖了多个领域，包括但不限于设计、过程监控、质量控制和性能预测。近年来，越来越多的研究人员和科学家采取了经验模型的替代路线来解决复杂的AM挑战。例如，朱等人全面专注于审查金属AM状态监控，而约翰逊等人则总结了材料开发中的数据驱动技术。这些研究表明，数据驱动