Loading...

Process Capability Analysis of Additive Manufacturing Process through Predictive Model of Dimensional and Geometric Errors based on Machine Learning

Abdolahi, Alireza | 2022

1162 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 55178 (08)
  4. University: Sharif University of Technolog
  5. Department: Mechanical Engineering
  6. Advisor(s): Khodaygan, Saeed
  7. Abstract:
  8. Additive manufacturing (AM)has gained extensive industrial and research attention in recent years. Reducing manufacturing waste, lead-time and costs and the ability to build surfaces and parts with complex shapes, assemblies all at once or parts with internal features are some benefits of AM. However, complex error generation mechanisms underlying AM digital physical chains are likely to result in geometrical inaccuracies of the final product, thus posing significant challenges to design and tolerancing for AM. Therefore, predictive modeling of shape deviations is critical for AM. With increasing volumes and varieties of data, machine learning has gained extraordinary popularity due to its ability to explore complex patterns in observed data and make data-driven predictions or decisions on new data. process capability is a measurable property of a process to the specification, expressed as a process capability index that predicts how many parts will be produced out of specification. The output of a process is expected to meet customer requirements, specifications, or engineering tolerances.Engineers can conduct a process capability study to determine the extent to which the process can meet these xpectations. In this research, a machine learning method is proposed which enables the prediction of deviations for different shapes and process settings, then process capability of AM process is analyzed using relevant indices. The Process parameters are specified and a number of simulations are run for parts of different shapes and sizes to collect input deviation data. Through a case study, it’s demonstrated that the trained network manages to predict the three geometric deviations of 95.44% of shapes manufactured with varied size and process parameter settings with an accuracy of more than 87.00%, 88.34% and 85.85%.

  9. Keywords:
  10. Additive Manufacturing ; Machine Learning ; Process Capability ; Defect Prediction ; Probability Theory

 Digital Object List

 Bookmark

  • فهرست اشکال
  • فهرست جداول
  • مقدمه
    • ساخت افزودنی
      • تفاوت ساخت افزودنی با روش‌های سنتی
    • اهمیت پیش‌بینی خطا
    • پیش‌بینی خطا به کمک یادگیری ماشین
    • اهداف پژوهش
    • ساختار پایان‌نامه
  • مفاهیم پایه
    • مقدمه
    • ابعادگذاری و تلرانس‌گذاری هندسی
      • بررسی انحرافات استوانه‌ای
    • یادگیری ماشین
      • مزایای یادگیری ماشین
      • انواع سیستم‌های یادگیری ماشین
    • شبکه‌‌های عصبی مصنوعی
      • مدل ریاضی شبکه عصبی مصنوعی
      • پرسپترون چند لایه
      • وایازش به کمک پرسپترون چند لایه
    • شاخص قابلیت فرآیند
      • شاخص Cp
      • شاخص Cpk
      • شاخص Cpm
      • شاخص Cpmk
    • تحلیل اجزای محدود
      • نرم‌افزار ANSYS Additive
  • پیشینه پژوهش و مرور ادبیات
    • جبران انحرافات شکلی
    • اصلاح فایل‌های ورودی
    • ارزیابی و صحت‌سنجی انحرافات شکلی
    • جمع‌بندی
  • الگوریتم پیشنهادی
    • مقدمه
    • تعریف مساله
    • فرمول‌بندی و معرفی الگوریتم
      • انتخاب تلرانس هندسی
      • شبیه‌سازی فرآیند ساخت
      • پیش‌بینی انحراف هندسی
      • تخمین قابلیت فرآیند
  • مطالعه موردی
    • فرضیات اولیه
    • شبیه‌سازی فرآیند ساخت
      • شبیه‌سازی فرآیند
      • نتایج شبیه‌سازی
    • پیش‌بینی انحراف هندسی
      • ساخت شبکه
      • تنظیم فراپارامترها
      • آموزش شبکه
      • نتایج شبکه
    • تخمین قابلیت فرآیند
    • ارزیابی و اعتبارسنجی
  • جمع‌بندی و پیشنهادها
    • جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
    • ارائه پیشنهادها برای پژوهش‌های آتی
  • ‌پیوست الف: داده‌های آزمایشی شبکه
  • ‌پیوست ب: شاخص‌های قابلیت فرآیند نتایج شبیه‌سازی
  • ‌پیوست پ: داده‌های پیش‌بینی شده شبکه
  • ‌پیوست ت: شاخص‌های قابلیت فرآیند داده‌های پیش‌بینی شده
  • ‌پیوست ث: کد پایتون تنظیم فراپارامترها
  • ‌پیوست ج: کد پایتون ساخت و آموزش شبکه عصبی
  • منابع و مراجع
...see more