06-235-6783
科技部計畫補助
em61130@email.ncku.edu.tw
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| 作者 | 廖凱唯、蔡明祺 |
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| 摘要 | 積層製造技術具高度客製化與實現複雜幾何的特性， 應用快速發展如汽車， 航太與生醫產業， 選擇性雷射熔融金屬積層製造技術於磁性材料的製程試作， 參數選擇流程相當繁複， 一般須經由主觀地觀察及錯誤嘗試， 導致效率不高且可重複性低， 特別於磁性材料列印時， 除了考慮材料結構強度外， 還需要考慮成品的導磁特性， 使得參數選用更加複雜，本研究導入機器學習於列印參數之選擇設定 採用資料導向(Datadriven)的方式， 以減少錯誤嘗試的耗時， 進而提高效率， 本文主要在探討應用機器學習在磁性材料之積層製造時的參數選用 利用機器學習的演算法XGBoost 建立一套有效率 可重複性高的軟磁材料積層製造參數選用流程。 |
| 關鍵字 | 積層製造， 選擇性雷射熔融， 軟磁材料， 機器學習， 進化演算法 |