機械学習でWAAM製ER5356の4物性を同時予測
研究チームが、円周経路でWAAM造形したER5356アルミの引張強さ、伸び、曲げ強さ、硬さを同時予測するモデルを構築。推奨条件の確認造形は予測値との差が1.18〜4.61％だった。
Scientific Reports掲載研究では、ER5356アルミをCMT方式のWAAMで30回造形し、ワイヤ送給7.5〜9.5m/min、移動速度6〜10mm/s、層間温度80〜160℃、ガス流量12〜18L/minを変化させた。物理記述子を加えた積層モデルは、4物性でR²=0.7799〜0.8599を示した。
5万通りから選んだ条件の確認造形は、引張強さ288.90MPa、伸び38.25％、曲げ強さ385.60MPa、硬さ70.95HVで、予測との差は1.18〜4.61％だった。ただし確認は1回だけで、疲労、腐食、残留応力、気孔率は最適化対象外。検証範囲外への適用も未確認だ。
要点
- 30回の造形を学習データに使用
- 4物性のR²は0.7799〜0.8599
- 確認造形は予測値との差1.18〜4.61％
補足
WAAM条件探索を複数物性で効率化する可能性があるが、データ規模と単発検証の制約から生産適用前の追加実験が必要。
