Process Modeling Optimization in Additive Manufacturing Using Artificial Neural Networks

The need for production has roots in human life and its history. This date back to primitive days of human life, where he or she had to apply surrounding materials in order to manufacture the tools necessary for survival and durability against any insecurity. This was legitimizing the use of any means in order to obtain the tools and reach the goals at any cost. However, with human development primarily within the knowledge and understanding domain and also with the desire of humanity for best, expectations have risen. This was the time not only the cost mattered but also the simplicity of design, massive production, and diversity, less waste, autonomy, and implementation within a shorter time gained a higher momentum. On the other hand, the conventional manufacturing method was based on subtractive manufacturing with cutting and eliminating the unwanted sections or parts of an object. The disadvantage of such a method is that it requires a complicated production process design and is accompanied by waste. However, with the rise of additive manufacturing and three-dimensional printing equipment back in the 1980s, it became possible to build parts which could have almost any shape or geometry. Moreover, this also empowered the possibility of using digital and 3D models built by computer-aided design software. Simultaneously, on the other side, the foundation and application of artificial intelligence were maturing. This was due to the demand for machines to assist human beings in the domain of knowledge reasoning, learning, and planning. These were the pillars for making machines autonomous and to benefit from such features. Accordingly, this research work studies and overviews the applications and techniques of machine learning and artificial intelligence in the domain of additive manufacturing. It aims to determine the interaction of influential parameters on the process and to find the best solutions for improving the quality and mechanical features of manufactured parts. Moreover, this research tends to enable the experts to grasp a better understanding of AM process during manufacturing and additionally intends to infuse the experts' knowledge in additive manufacturing field utilizing the artificial neural network and finally generate a model with the ability of prediction and selection for promising results

Development of a Graph-based Metamodelling Framework for Additive Manufacturing and Its Simulation Using Machine Learning

Mallinnuksella ja simuloinnilla voi olla merkittävä rooli monimutkaisen valmistusjärjestelmän ja sen toiminnan ymmärtämisen lisäämisessä. Teollisuus 4.0:n myötä on tarpeen integroida kehittyneitä valmistusprosesseja, esimerkiksi käyttämällä esineiden internetin (IIoT) -teknologioita, jotta voidaan luoda valmistusjärjestelmiä, jotka eivät ole vain yhteydessä toisiinsa, mutta kommunikoivat keskenään paremmin sekä pystyvät analysoimaan ja käyttämään informaatiota fyysisen maailmaan sijoittuviin älykkäisiin ohjaus menetelmiin. Tällainen edistys edellyttää perinteisten massatuotannon valmistus paradigmojen siirtymistä monimutkaisempiin ja monipuolisempiin tuotantoteknologia-alueisiin, jotka koskevat massaräätälöintiä ja tehostettua tuotteiden eriyttämistä, modifiointia ja innovaatioita. Ainetta lisäävät valmistus menetelmät ovat nousseet esiin luotettavana vaihtoehtona tavanomaisille tuotantomenetelmille, mukaan lukien ainetta vähentävät menetelmät, johtuen usein kyseisten menetelmien ennennäkemättömistä muotoilun vapauksista ja monipuolisuudesta pitkälle räätälöityjen tuotteiden valmistuksessa. Lisäainevalmistusteknologioiden onnistunut ottaminen käyttöön valtavirran tuotannossa edellyttää kuitenkin lisäaine valmistusjärjestelmän mallintamista ja simulointia kokonaisuudessaan sen muotoilun, toiminnan ja käytön simuloimiseksi ja optimoimiseksi, samalla kun saavutetaan halutut tuotantotulokset. Tällä hetkellä mallit, jotka on kehitetty karakterisoimaan eri toimintoja additiivisessa valmistusprosessissa, saavat eri muotoja (esim. analyyttisiä, empiirisiä, fysiikkapohjaisia ja koneoppimismalleja) vaihtelevalla tarkkuudella. Täten, kokonaisvaltainen järjestelmän mallinnus vaatii joukon mallinnuksia yksittäisistä lisäainevalmistus teknologioiden karakterisoinneista. Erilaisten prosessitoimintojen, geometrioiden ja materiaalien yhdistäminen tekee kuitenkin haasteelliseksi tarvittavien osajärjestelmätasojen heterogeenisien mallien kokoamisen kokonaisvaltaiseksi järjestelmämalliksi. Tämän puutteen korjaamiseksi, tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää graafipohjainen metamallinnuskehys tuotesuunnittelun ja valmistusstrategioiden integroimiseksi digitaalisesti kokonaisvaltaisten ja simuloitavien monialaisten metamallien kehittämiseksi. Kehitetty viitekehys tukee 1) eri tiedon muotojen integrointia monialaisten metamallien kehittämiseen, 2) determinististen ja todennäköisyyspohjaisten koneoppimislähestymistapojen soveltamista kehitettyjen metamallien simuloinnin mahdollistamiseksi ja 3) ennustavaa analyysiä ja optimointia simuloimalla kehitettyjä metamalleja, jotta voidaan mahdollistaa suunnittelun ja valmistuksen päätöksenteko. Tämä tutkimus mahdollistaa lisäainevalmistusprosessin syöttö arvojen ja tulosten systeemisen karakterisoinnin olemassa olevan tiedon ja kokeellisen tiedon avulla. Lisäainevalmistusprosessin mallintamista ohjasivat tuotesuunnittelu- ja prosessitiedot, ja sitä tuettiin simulaatiolla päätöksentekoa varten. Tutkimuksen taustalla olevat mallit kattavat kaksi kaupallisesti saatavilla olevaa lisäainevalmistusprosessia. Tämä tutkimus osoittaa, että datalähtöisten ja muiden lähestymistapojen käyttö, joissa hyödynnetään sekä kerättyä dataa että olemassa olevaa tietoa, voi mahdollistaa tarkkojen ja selitettävissä olevien metamallien kehittämisen lisäainevalmistuksen tarkkaan seurantaan ja valvontaan halutun tuotteen laadun varmistamiseksi.Modelling and simulation can play a significant role in enhancing the understanding of a complex manufacturing system and its operation. With the advent of Industry 4.0, there is a need to integrate advanced manufacturing processes, e.g., using industrial internet of things (IIoT) technologies, to create manufacturing systems that are not only interconnected, but communicate better and can analyse and use information to drive intelligent action into the physical world. Such progress requires traditional manufacturing paradigms of mass production to move into more complex and diverse production technology domains of mass customization and enhanced product differentiation, modification, and innovation. Additive manufacturing has emerged as a reliable alternative to conventional manufacturing, including subtractive processes, often attributed to its claim for unprecedented design freedom and versatility for the production of highly customized products. However, for successful adoption of additive technologies into mainstream production, modelling and simulation of the manufacturing system in the entirety of its complexity is required to simulate and optimize its design, operation, and use, while achieving desirable production outcomes. At present, models developed to characterize the various activities in an additive manufacturing process take different forms (e.g., analytical, empirical, physics-based, and machine learning models) at varying levels of granularity. Thus, holistic system modelling requires an array of heterogenous models for characterizing a single additive manufacturing technology. However, the inclusion of different process activities, geometries, and materials makes it a challenge to compose the necessary subsystem-level heterogenous models into a holistic system model. To address this gap, this research aims to develop a graph-based metamodelling framework for digitally integrating the product design and manufacturing strategies to develop holistic and simulatable multi-domain metamodels. The developed framework supports 1) integration of different forms of knowledge to develop multi-domain metamodels, 2) application of deterministic and probabilistic machine learning approaches to enable simulation of developed metamodels, and 3) predictive analysis and optimization through simulation of the developed metamodels to enable design and manufacturing decision making. This research enables systemic characterization of additive manufacturing process inputs and outputs using pre-existing knowledge and experimental data. Additive manufacturing process modelling was driven by product design and process data/information, and supported by simulation for decision making. Underpinning models within the research encompass two commercially available additive manufacturing processes. This research demonstrates that the use of data-driven and other approaches that utilize both collected data and pre-existing knowledge can enable the development of accurate and explainable metamodels for close monitoring and control of additive manufacturing to ensure desirable product quality