研究时间的缓解。此外,通常还使用“一次一个变量”(OVAT)方法进行优化 - 这可能导致识别false Optima。7使用实验的统计设计(DOE)方法对OVAT的更简单,更合适的替代方案之一是对反应空间的结构化研究 - 从而使用一组多元体验筛选了条件。8例如,Abetz和Comers已经说明了用于筏聚合的有效优化工作流程,9他们从DOE屏幕上展示了准确的预测和靶向聚合物性能。使用更具动态的,基于机器学习的方法是通过进一步减少用户输入的机会进行优化的机会;实际上,所谓的黑盒算法不需要任何先验知识,例如Nelder - Nelder - Mead Simplex 11,12和分支和拟合(SnobFit)13,14算法的稳定嘈杂的优化,可以实现单个客观优化 - 即找到目标15或纯度等物镜的最理想的结果。16
摘要在制造组件中使用电弧添加剂制造,需要特定的冷却时间来防止结构和几何畸变过热。目前,这些冷却时间是根据某些层间温度下的经验插入的,从而降低了可重复性,导致不需要的组件特性并增加了过程时间。在此贡献中,使用无效元素方法来计算添加性制造组件的温度演化。这允许优化过程参数,这些过程参数(在我们在此处的考虑中)是焊接速度和每一层的冷却时间,以减少总过程时间,同时实现了足够的组件属性。优化是使用无梯度的Nelder-Mead-Mead-Mead算法进行的,其中通过惩罚函数考虑了过程参数的某些约束。为了获得合理的仿真结果,预先使用实验数据对实验设置的温度依赖性传热进行了建模和校准。很明显,与无梯度优化过程结合使用的热元素模拟是对线弧添加剂制造进行优化的过程参数的合适数值工具。优化的过程参数满足了有关制造成分冷却的某些要求。此外,与手动选择的参数相比,优化参数可以显着减少过程时间。在我们的示例中,这约为48%。
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