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多伦多大学开发新型机器学习框架 可提升金属3D打印的精度与效率

据外媒报道,多伦多大学(University of Toronto)工程学院的研究人员在Yu Zou教授的带领下,正在利用机器学习技术改进增材制造(通常称为3D打印)工艺。在发表在期刊《Additive Manufacturing》上的新论文中,该研究团队介绍了一种名为“激光定向能量沉积中的精确逆向过程优化框架”(Accurate Inverse process optimization framework in laser-Directed Energy Deposition,AIDED)。

AIDED框架通过优化激光3D打印工艺,以提升成品的精度与稳定性。这一进展旨在通过预测金属熔化和凝固过程以找到最佳打印条件,为航空航天、汽车、核能和医疗等行业生产更高质量的金属部件。

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