简介:摘要:深度学习在激光熔化选择性激光熔化(SLM)工艺中的应用日益受到关注。本研究探讨了深度学习在SLM工艺优化中的关键作用,并提出了一种基于深度学习的方法来提高加工效率和质量。通过收集大量的SLM工艺数据,我们建立了一个深度学习模型,用于预测激光熔化过程中的温度分布、残余应力和材料性质。实验结果表明,深度学习模型能够显著提高SLM工艺的精度和稳定性,减少了试验和优化的时间成本。
简介:引言熵是热力学中一个重要的态函数,热力学第二定律指出了态函数的存在,当热力学系统的状态发生无限小变化时,其熵变为ds≥(?)Q/T(1)式中(?)Q是系统从温度为了的热源吸收的热量,等号对应于可逆过程,不等号对应于不可逆过程。当(?)Q=0时,(1)式变为ds≥0(2)由此可见,在绝热过程中,系统的熵永不减少,在可逆绝热过程中,熵的数值不变,在不可逆绝热过程中,系统的熵总是增加。这个结论称为熵增加原理,也是热力学第二定律的数学表述。根据熵增加原理,任何自发的不可逆过程,只能向熵增加的方向进行,于是熵函数给予了判断不可逆方向的共同准则,上述结论无论系统是处在平衡状态还是非平衡状态都是成立的,而熵是