研究目的
研究材料收缩对3D打印部件制造质量的影响，并开发一种评估和改进直接激光书写中激光轨迹质量的方法。
研究成果
该研究表明，利用人工神经网络评估3D打印轨迹质量的可行性，为减少材料收缩对制件影响提供了潜在途径。该方法可适配其他增材制造技术，并集成至商用CAD软件以提升制造质量。
研究不足
该研究仅限于使用特定光刻胶的直接激光写入，在未经调整的情况下可能不适用于其他增材制造技术。人工神经网络的性能取决于训练数据的质量和数量。
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直接激光写入中用于轨迹评估的神经网络
DOI：10.1007/s00170-020-05086-3
期刊：The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
材料收缩是增材制造中常见的问题，会导致制件产生不必要的变形或残余应力，从而影响制造质量。尽管已知由此产生的变形和应力高度依赖于书写轨迹，但迄今为止尚未有选择合适轨迹的有效策略被报道。本文提出了一种在直接激光写入（一种基于光聚合且常受强烈收缩效应影响的增材制造方法）中实现该目标的方法。首先，我们介绍了一种测量不同直接激光写入线条收缩率的方法；随后建立了一个半经验数值模型来捕捉顺序聚合材料及其宏观效应之间的相互作用；最后，我们采用人工神经网络评估给定激光轨迹对制件质量的影响。该方法证明了利用人工神经网络评估3D打印轨迹质量的可行性，从而为降低材料收缩对3D打印制件影响提供了一条潜在途径。
作者：
Anton Bauhofer，Chiara Daraio
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