Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70667
Название: Разработка оборудования и технологии электронно-лучевого сплавления
Авторы: Ханьa, Ц.
Юсупов, Р. И.
Федоров, Василий Викторович
Научный руководитель: Клименов, Василий Александрович
Ключевые слова: аддитивные технологии; электронно-лучевое оборудование; порошки; проволока; титановые сплавы; структура; свойства; математическое моделирование; машинное обучение; электронно-лучевое сплавление; additive manufacturing; electron-beam equipment; powders and wires of titanium alloys; structure and properties; mathematical modeling; machine learning
Дата публикации: 2022
Издатель: Томский политехнический университет
Библиографическое описание: Ханьa, Ц. Разработка оборудования и технологии электронно-лучевого сплавления / Ц. Ханьa, Р. И. Юсупов, В. В. Федоров ; науч. рук. В. А. Клименов // Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении : сборник трудов XIII Всероссийской научно-практической конференции для студентов и учащейся молодежи, 7-9 апреля 2022 г., Юрга. — Томск : Изд-во ТПУ, 2022. — [С. 9-11].
Аннотация: В статье описываются особенности разработки оборудования и технологии электронно-лучевого селективного сплавления порошка и послойного сплавления проволоки на основе комплексного применения металлургических подходов, автоматизации и математического моделирования условий формирования материала. Показано, что многоуровневый подход в исследовании физических процессов и структуры имеет большие сложности и не позволяет оценить макродефекты и их влияние на качество изделия. Рассматриваются возможности машинного обучения для оценки качества формируемого изделия.
The article describes the features of the development of equipment and technology for electron-beam selective fusion of powder and layer-by-layer fusion of wire based on the integrated application of metallurgical approaches, automation, and mathematical modeling of material formation conditions. It is shown that a multilevel approach to the study of physical processes and structure is very complex and does not allow assessing macrodefects and their impact on product quality. The possibilities of machine learning for assessing the quality of the formed product are considered.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70667
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
conference_tpu-2022-C57_p9-11.pdf114 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.