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机器学习算法辅助增材制造古陶瓷修复材料研究进展
被引量:
2
1
作者
吴艳芳
沈涛
+3 位作者
俞锦辉
吴隽
吴军明
赵朝霞
《中国陶瓷》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期48-55,共8页
为研制开发高性能古陶瓷修复材料,从材料制备现状、增材制造技术及机器学习算法等方面展开论述。简述了增材制造原理及发展历程,并对分层实体成型、立体光固化成型、选区激光烧结成型等快速成型工艺技术的优缺点进行了对比分析;在古陶...
为研制开发高性能古陶瓷修复材料,从材料制备现状、增材制造技术及机器学习算法等方面展开论述。简述了增材制造原理及发展历程,并对分层实体成型、立体光固化成型、选区激光烧结成型等快速成型工艺技术的优缺点进行了对比分析;在古陶瓷修复件的增材制造过程中,针对古陶瓷碎片的识别与精准分类、古陶瓷修复件品质预测的可靠性与数据处理效率以及3D打印部件尺寸收缩与热变形等难点,运用人工神经网络学习算法可以高效地优化设计AM制造工艺参数,证实了ML算法在AM精准制造高性能古陶瓷修复件具有显著应用价值,并为AM制造技术的精准化发展方向提供全新设计思路。
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关键词
古陶瓷修复材料
增材制造
选区激光烧结
机器学习算法
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职称材料
题名
机器学习算法辅助增材制造古陶瓷修复材料研究进展
被引量:
2
1
作者
吴艳芳
沈涛
俞锦辉
吴隽
吴军明
赵朝霞
机构
丽水学院
浙江大学
龙泉市博物馆
景德镇陶瓷大学
出处
《中国陶瓷》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期48-55,共8页
基金
龙泉市科技局项目资助(2019QC-004
2019QC-002)
国家自然科学基金(51662021,51862018)。
文摘
为研制开发高性能古陶瓷修复材料,从材料制备现状、增材制造技术及机器学习算法等方面展开论述。简述了增材制造原理及发展历程,并对分层实体成型、立体光固化成型、选区激光烧结成型等快速成型工艺技术的优缺点进行了对比分析;在古陶瓷修复件的增材制造过程中,针对古陶瓷碎片的识别与精准分类、古陶瓷修复件品质预测的可靠性与数据处理效率以及3D打印部件尺寸收缩与热变形等难点,运用人工神经网络学习算法可以高效地优化设计AM制造工艺参数,证实了ML算法在AM精准制造高性能古陶瓷修复件具有显著应用价值,并为AM制造技术的精准化发展方向提供全新设计思路。
关键词
古陶瓷修复材料
增材制造
选区激光烧结
机器学习算法
Keywords
Ancient ceramic restoration
Additive manufacturing technique
Selective laser sintering
Machine learning algorithm
分类号
TQ174.73 [化学工程—陶瓷工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习算法辅助增材制造古陶瓷修复材料研究进展
吴艳芳
沈涛
俞锦辉
吴隽
吴军明
赵朝霞
《中国陶瓷》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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