Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2022 article

Virtual surface morphology generation of Ti-6Al-4V directed energy deposition via conditional generative adversarial network

17Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
7Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : kr, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The core challenge in directed energy deposition is to obtain high surface quality through process optimisation, which directly affects the mechanical properties of fabricated parts. However, for expensive materials like Ti-6Al-4V, the cost and time required to optimise process parameters can be excessive in inducing good surface quality. To mitigate these challenges, we propose a novel method with artificial intelligence to generate virtual surface morphology of Ti-6Al-4V parts by given process parameters. A high-resolution surface morphology image generation system has been developed by optimising conditional generative adversarial networks. The developed virtual surface matches experimental cases well with an Fréchet inception distance score of 174, in the range of accurate matching. Microstructural analysis with parts fabricated with artificial intelligence guidance exhibited less textured microstructural behaviour on the surface which reduces the anisotropy in the columnar structure. This artificial intelligence guidance of virtual surface morphology can help to obtain high-quality parts cost-effectively.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Virtual surface morphology generation of Ti-6Al-4V directed energy deposition via conditional generative adversarial network
Date Crossref
28/09/2022
Éditeur
Informa UK Limited
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Ulsan National Institute of Science and Technology Department of Mechanical Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Gyeongsang National University Department of Materials Engineering and Convergence Technology (Center for K-Metals) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Pohang University of Science and Technology Department of Materials Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Korea Institute of Materials Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Georgia Institute of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Carnegie Mellon University Department of Mechanical Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kookmin University Department of Materials Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • The George W. Woodruf School of Mechanical Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Mechanical Engineering — Ulsan National Institute of Science and Technology, Department of Materials Engineering and Convergence Technology (Center for K-Metals) — Gyeongsang National University et Department of Materials Science and Engineering — Pohang University of Science and Technology, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Additive Manufacturing and 3D Printing TechnologiesAdditive Manufacturing Materials and ProcessesAdvanced Neural Network Applications

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.