金属積層造形

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深層強化学習アルゴリズムを用いて、レーザー粉末床融合プロセスにおける熱的に均一な温度分布を実現し、極端な熱蓄積を回避するツールパスを生成する。

高度に凝集性の強い金属粉末を効率的にスプレッドするには、ローラーの表面摩擦と運動学的パラメータの最適化が重要である。特に、ローラーの角速度と振動振幅の適切な組み合わせにより、粉末の凝集力を効果的に破壊し、高密度で均一な粉末層を形成できる。

TDIP (Tunable Deep Image Processing) モデルは、リアルタイムの溶融プール解析と品質推定を可能にする深層学習ベースのソリューションである。従来の画像処理手法と比べ、高速処理と調整可能な機能を提供する。

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