36、增材制造中的特征工程技术解析

增材制造中的特征工程技术解析

1. 引言

增材制造（AM），又称3D打印，作为一种新兴制造技术，正逐步改变传统制造业的面貌。它不仅在设计自由度、材料利用率和制造灵活性等方面展现出巨大优势，还为实现大规模定制和复杂结构制造提供了可能。然而，AM技术的发展仍然面临诸多挑战，如过程可靠性、质量控制和成本效益等。为了应对这些挑战，数据驱动的方法成为研究的热点。本文将探讨增材制造中的特征工程技术，如何通过数据处理和特征提取来提升制造过程的可靠性和效率。

2. 增材制造：动机、挑战和潜在解决方案

增材制造的核心优势在于其层层叠加的制造方式，这种方式消除了工具的使用，减少了材料浪费，提高了设计自由度，并降低了成本。然而，AM技术的广泛应用仍然受到以下挑战的制约：

• 过程可靠性 ：现有AM过程的可靠性不足，阻碍了其广泛商业应用。
• 质量问题 ：金属AM中的几何偏差和微观缺陷（如孔隙和裂纹）是生产高质量零件的主要障碍。
• 大规模生产 ：尽管AM技术在原型制作和小批量生产中表现出色，但仍未实现功能性零件的大规模生产。

为了解决这些问题，数据驱动的方法提供了一种新的思路。通过使用机器学习和深度学习技术，可以从AM过程中收集的大量数据中提取有价值的信息，优化制造过程并提高产品质量。

3. 数据驱动的增材制造现状

数据驱动的增材制造依赖于从数据中学习并自动预测感兴趣的任务。数据、学习过程和任务在很大程度上决定了这些模型的性质。数据驱动模型