典型文献
机器学习在金属增材制造中的应用现状和前景展望
文献摘要：
增材制造作为一种先进的智能制造技术,能够直接快速、方便高效地制备各种复杂结构金属零部件,受到广泛关注,目前已应用于航空航天、医疗器械等先进制造领域.然而,由于适用于增材制造的金属材料成分有限以及复杂的打印过程容易产生缺陷等问题,使得该技术的大范围工业应用受到了一定程度的限制.机器学习具有出色的数据处理和分析能力,被广泛应用于日常生活和工业生产各领域以提高智能化水平.以金属材料增材制造的工艺窗口建立、打印质量控制、打印金属内部微观组织结构分析、力学性能探究为主线,综述了机器学习在增材制造过程中的应用,讨论了机器学习在金属增材制造领域的发展机遇和挑战,展望了该领域未来的发展前景.
文献关键词：
增材制造(AM);机器学习;工艺参数优化;缺陷检测;组织结构调控;力学性能预测
中图分类号：
作者姓名：
刘志远;丁卯;王沛;陈张伟;杨灿;徐斌;彭太江;刘长勇;沈军
作者机构：
深圳大学,深圳518060;深圳技术大学,深圳518118
文献出处：
引用格式：
[1]刘志远;丁卯;王沛;陈张伟;杨灿;徐斌;彭太江;刘长勇;沈军-.机器学习在金属增材制造中的应用现状和前景展望)[J].航空制造技术,2022(23):14-28
A类：
组织结构调控
B类：
金属增材制造,前景展望,造作,智能制造技术,够直,复杂结构,金属零部件,航空航天,医疗器械,先进制造,制造领域,金属材料,材料成分,得该,工业应用,出色,分析能力,高智能,智能化水平,工艺窗口,打印质量,印金,微观组织结构,制造过程,AM,工艺参数优化,缺陷检测,力学性能预测
AB值：
0.391026
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