34、提高增材制造特征保真度的重要性与方法

提高增材制造特征保真度的重要性与方法

1. 特征的主要来源

在增材制造（AM）中，特征的质量和真实性对于数据驱动模型的性能至关重要。特征的主要来源包括测量科学（例如，传感器数据）和科学建模（例如，模拟数据）。为了提高这些特征的保真度，可以采用混合方法，如多传感器融合和现实-虚拟融合。

测量科学与科学建模

测量科学通过传感器捕获实时数据，如温度、压力、振动等。这些传感器可以安装在增材制造设备的不同部位，以捕捉不同类型的物理现象。科学建模则通过模拟和仿真来生成数据，这些数据可以用于预测和优化制造过程。然而，单一的测量科学或科学建模方法往往难以全面捕捉制造过程中的复杂现象。因此，结合两者的优势，可以显著提高特征的质量和真实性。

2. 多传感器融合

多传感器融合是提高特征保真度的有效方法之一。通过结合多个传感器的数据，可以捕捉到具有独特物理意义的特征。例如，将不同类型的传感器（如光学、热学、声学传感器）的数据结合起来，可以获得更全面和高保真的特征表示。

多传感器融合的优势

• 全面性 ：多传感器融合可以捕捉到单一传感器无法获取的复杂信息，如温度分布、材料变形和声学信号。
• 鲁棒性