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传感技术和数据分析工具的最新进展已显着加速了电弧添加剂制造（WAAM）系统的开发。这种以数据为中心的方法强调了在整个生产过程中可用的传感器数据以优化性能。广泛的数据分析的集成为改善精度，减少废物和提高生产零件的质量提供了机会。此方法依赖于AI/ML模型和优化技术，这些技术是使用从各种来源收集的数据（包括原位传感器，前坐姿成像和制造过程参数）开发的。这些数据的质量和多样性以及不同数据流（通过时空注册实现）之间的对齐对于成功开发AI/ML和优化模型至关重要。在这项工作中，我们提出了在矩形块沉积过程中生成的时空注册数据集。数据集包括对沉积过程，过程参数，焊接特性和原位收集的声学数据的全面描述以及构建的X射线计算机断层扫描数据。
来自线弧的共同注册的现场式 - 现场数据集...
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