復(fù)雜高強(qiáng)度金屬晶格結(jié)構(gòu)激光增材制造的工藝-結(jié)構(gòu)-性能多目標(biāo)逆向優(yōu)化

來(lái)源： 增材制造碩博聯(lián)盟

增材制造（AM）已成為制造輕質(zhì)高強(qiáng)度金屬晶格結(jié)構(gòu)的實(shí)用解決方案,。工藝-結(jié)構(gòu)參數(shù)的逆向優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)高性能和最小化試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)提出了持續(xù)的挑戰(zhàn),。南京航空航天大學(xué)顧冬冬教授團(tuán)隊(duì)在國(guó)際頂級(jí)期刊《Virtual and Physical Prototyping》上發(fā)表了使用物理增強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行晶格結(jié)構(gòu)增材制造的工藝-結(jié)構(gòu)多目標(biāo)逆向優(yōu)化的最新研究成果。

研究提出了一種逆向優(yōu)化方法來(lái)應(yīng)對(duì)多個(gè)相互沖突的性能目標(biāo),，包括增材制造約束下的機(jī)械性能和輕量化程度,。為了追求更高的精度，開(kāi)發(fā)了一種物理增強(qiáng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法,，即編碼-剛度分析多任務(wù)高斯過(guò)程回歸（encoding-stiffness-analysis multi-task Gaussian process regression, emGPR)）,，以精確分析工藝結(jié)構(gòu)參數(shù)如何影響增材制造晶格結(jié)構(gòu)的特性。關(guān)注公眾號(hào): 增材制造碩博聯(lián)盟,，免費(fèi)獲取海量增材資料,，聚焦增材制造研究與工程應(yīng)用！

圖1. emGPR-mGA 激光增材制造逆優(yōu)化方法流程圖（encoding-stiffness-analysis multi-task Gaussian process regression, emGPR; multi-objective genetic algorithm, mGA)

作為一種新興的增材制造機(jī)器學(xué)習(xí)方法,，物理增強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法由于物理信息提供的可解釋性而表現(xiàn)出強(qiáng)大的擬合能力和外推性能,。它已被用作多目標(biāo)遺傳算法中的代理模型，有助于參數(shù)的有效設(shè)計(jì)和目標(biāo)空間的擴(kuò)展,。值得注意的是,，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間的偏差小于15%，有力地證實(shí)了該方法的可靠性,。物理洞察力和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的融合為加速高效設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)帶來(lái)了巨大的希望,。

圖2. 晶格結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與激光增材制造成形

圖3. (a)壓縮曲線特征提取示意圖；(b) NSGA-II算法示意圖,；(c) MBB 梁的多尺度拓?fù)鋬?yōu)化

圖4. (a)表征收斂性的SA算法的全局適應(yīng)度曲線,；(b) SA算法迭代過(guò)程中的局部適應(yīng)度；(c)通過(guò)SA算法提取壓縮曲線特征

該研究利用物理增強(qiáng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法將LPBF形成的BCC晶格結(jié)構(gòu)的機(jī)械性能與其結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)相關(guān)聯(lián),。這項(xiàng)工作提出了編碼剛度分析多任務(wù)高斯過(guò)程回歸（emGPR）算法,，該算法使用基于物理的均質(zhì)化理論來(lái)提高外推性能。將emGPR作為代理模型引入多目標(biāo)遺傳算法（mGA）中,，實(shí)現(xiàn)晶格結(jié)構(gòu)輕量化和力學(xué)性能的逆優(yōu)化,。形成的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，emGPR-mGA方法有效優(yōu)化了多目標(biāo)力學(xué)性能。這項(xiàng)工作的結(jié)果可總結(jié)如下：

（1）SA壓縮曲線特征提取算法有效捕捉了壓縮過(guò)程的彈性階段,，構(gòu)建了低噪聲,、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。
（2）與bsGPR相比,，emGPR由于其物理先驗(yàn)（均質(zhì)化理論）和貝葉斯框架下的多任務(wù)協(xié)方差矩陣,，表現(xiàn)出更好的抗噪聲能力和更強(qiáng)的泛化能力（訓(xùn)練集K折交叉驗(yàn)證的MSE來(lái)源小于0.004，測(cè)試集的R2最高可達(dá)0.985）,。此外,，emGPR具有更強(qiáng)的外推性能，可以通過(guò)置信區(qū)間分析獲得,，受益于物理信息提供的可解釋性,。
（3）emGPR-mGA方法可以有效實(shí)現(xiàn)LPBF晶格結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)的逆優(yōu)化，將多目標(biāo)空間超體積增加3.2倍,。此外,，該方法還揭示了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：LPBF形成的小泡孔結(jié)構(gòu)，盡管由于粉末粘附而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)重量偏差較大,，但在相同輕量化程度下,，與大泡孔結(jié)構(gòu)相比，具有更好的機(jī)械性能,。
（4）emGPR-mGA逆優(yōu)化方法可以輕松擴(kuò)展到其他工藝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng),，將與主動(dòng)學(xué)習(xí)相結(jié)合，自動(dòng)指導(dǎo)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和LPBF參數(shù)選擇,。這將顯著減少迭代周期和實(shí)驗(yàn)成本，為未來(lái)LPBF工藝約束下復(fù)雜金屬晶格結(jié)構(gòu)的逆向設(shè)計(jì)鋪平道路,。