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尼娜·科尔舒诺娃;J.乔莫。;Lékó，G。;D.雷兹尼克。;巴拉斯，P。;科尔曼斯伯格，S。

复杂微体系结构附加制造结构的基于图像的材料表征。 （英语） Zbl 1524.65829号

计算。数学。申请。 80，第11期，2462-2480（2020年）.
摘要：添加剂制造（AM）领域的重大发展允许制造复杂的微体系结构组件，这些组件在不同尺度上具有不同的孔隙率。然而，由于该过程的高度复杂性，最终零件的标称几何结构可能会出现显著变化。3D打印部件的计算机断层图像提供了关于这些微观结构变化的广泛信息，例如工艺引起的孔隙率、表面粗糙度和其他不希望的形态差异。然而，将这些不完美的AM几何体纳入数值材料表征分析的技术需要计算。在此贡献中，提出了一种使用高阶并行有限单元法的高效图像-材料表征框架。通过这种方式，灵活的非几何一致离散化有助于为手头非常复杂的微观结构生成网格，并允许直接分析CT扫描产生的图像。数值示例（包括与实验的比较）说明了该框架在可添加制造产品模拟领域的潜力。

引用于7文件

MSC公司：

65N30型 含偏微分方程边值问题的有限元、Rayleigh-Ritz和Galerkin方法
65D17号 计算机辅助设计（曲线和曲面建模）
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
74E30型 复合材料和混合物特性
第65年 并行数值计算
68T07型 人工神经网络与深度学习
65牛顿50 涉及偏微分方程的边值问题的网格生成、细化和自适应方法
74B10型 具有初始应力的线性弹性
65天30分 数值积分

关键词：

添加剂制造;基于图像的材料表征;几何缺陷;有限单元法;深度学习分段;卷积神经网络

软件：

p4测试;凯拉斯;掌中宽带;ImageNet公司;AlexNet公司;亚当;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Korshunova}等人，计算。数学。申请。80，编号112462-2480（2020；兹bl 1524.65829）
全文： 内政部 arXiv公司

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