01Introduktion
Artificiell intelligens (AI), särskilt maskininlärning (ML), tillhandahåller betydande intelligenta möjligheter för lasermikro-nanotillverkning, vilket visar enastående prestanda inom områden som tillverkningsprocessmodellering, processparameteroptimering och avvikelser i realtid-. Denna transformativa potential driver utvecklingen av nästa generation av lasermikro-nanotillverkningstekniker. De största utmaningarna för traditionell lasertillverkning uppstår från komplexiteten i interaktioner mellan laser och material, vilket leder till okontrollerbara bearbetningsresultat och ackumulering av mikro-nanodefekter under fler-processer, vilket i slutändan resulterar i katastrofala processfel. Att kombinera AI med lasertillverkningsteknik, genom integration av data-driven modellering och fysik-driven modellering, såväl som intelligent in situ-övervakning och adaptiv styrteknik, kan effektivt hantera dessa utmaningar. Vilka revolutionerande förändringar kommer att inträffa när AI "möter" lasertillverkning?
02Machine Learning-Assisterad Intelligent
LaserbearbetningI konventionell laserbehandling involverar de fysiska processerna för laser-materialinteraktioner komplexa olinjära termodynamiska effekter, vätskedynamiska beteenden och fasövergångar, vilket gör de inneboende mekanismerna mycket komplicerade och påverkas av många processparametrar som laserkraft och skanningshastighet. Även om fysik-baserade analytiska modeller eller numeriska simuleringar har klar betydelse står de inför betydande utmaningar när det gäller att exakt karakterisera transienta, multi-skala och multi-fysikfenomen under praktisk bearbetning. Kärnfördelen med maskininlärnings-assisterad modellering ligger i dess förmåga att lära sig komplexa olinjära relationer från data, och effektivt fånga kartläggningskorrelationerna mellan processparametrar, processtillstånd och slutliga kvalitetsindikatorer, och därigenom "förbigå" komplex fysisk modellanalys för att uppnå förutsägelse, optimering och kontroll av bearbetningsresultat. Maskininlärning-assisterad laserbearbetningsmodellering är huvudsakligen uppdelad i två typer: data-driven modellering och fysikdriven-modellering. Jämfört med datadriven-modellering, som utforskar "svarta lådmodeller" mellan indata och utdata genom experimentella data, innehåller fysik{13}}driven modellering fysiska lagar som mjuka begränsningar (förlustfunktionstermer) eller hårda begränsningar (nätverksarkitektur). Fysik-driven modellering använder inte bara observationsdata utan integrerar också fullständigt förkunskaper som beskriver grundläggande fysiska processer. Data-Driven Modelling:Brain-Computer Interfaces (BCI) etablerar kommunikationsvägar mellan den mänskliga hjärnan och externa enheter genom att kringgå biologiska neurotransmissionsvägar och dekosignalinsamlingssystem. För närvarande använder en relativt avancerad neural interventionsteknik minimalt invasiva elektrodsystem utplacerade i den cerebrala vaskulaturen. Nitinol-stentar fungerar som intravaskulära elektrodbärare för att samla in elektroencefalografiska signaler eller leverera elektrisk stimulering. Traditionella monteringsmetoder använder huvudsakligen ultravioletta-härdbara lim för att fästa platinaelektroder på stentens yta i kombination med mikro-svetsanslutningar. "Kallbearbetningsmekanismen" för ultrasnabba lasrar upprätthåller integriteten hos det neurovaskulära gränssnittet utan att orsaka termisk skada. Med XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) och SVM (Support Vector Machine) kan förutsägelser göras för snittbredd och repetitionsfrekvens. Experimentell verifiering visade att enkel-pulsenergi reducerades från ooptimerade 20 μJ till 7,64 μJ, repetitionsfrekvensen ökade från 40 kHz till 52,28 kHz och skanningshastigheten minskade från 20 mm/s till 8,33 mm/s. Bearbetningsresultaten visas i figur 1. Figur 1e visar den ooptimerade mikrostrukturmorfologin, medan figur 1f visar den optimerade bearbetningsmorfologin, vilket tydligt indikerar att den optimerade strukturen har en mindre värme{38}}påverkad zon och högre bearbetningsnoggrannhet.
Fysisk mekanismmodellering:
Jämfört med den höga kostnaden och den långa cykeln av datadriven-modellering, kringgår modellering av fysiska mekanismer behovet av för-beräknade datamängder genom att bädda in partiella differentialekvationer i förlustfunktionen i ett neuralt nätverk. Laser-inducerad plasmamikro-bearbetning (LIPMM) begränsas av ofullständiga fysikaliska teoretiska förklaringar och betydande tidskostnader. Även om försök har gjorts att använda maskininlärning för bearbetning av lasermaterial, är bristen på tillräcklig data fortfarande ett stort hinder. I fysik-modell-styrda ramverk för maskininlärning läggs intermediära mekanismparametrar som genereras av fysiska modeller, såsom maximal plasmadensitet och plasmavaraktighet, till som extra dimensioner till de ursprungliga datasetvektorerna, kombinerat med genetiska algoritmer för att optimera fler-processparametrar. Inkluderandet av information om fysisk mekanism ökar datadimensionerna, berikar träningsdatauppsättningen och minskar mängden data som krävs. Detta tillvägagångssätt förbättrar modellnoggrannheten med små provstorlekar, vilket möjliggör noggrann förutsägelse av LIPMM-djup. Införandet av fysisk information vägleder optimeringsprocessen med mer rimliga fysiska implikationer, nämligen högre maximal plasmadensitet, längre plasmavaraktighet, större enstaka-pulsenergi och relativt mindre punktöverlappning, vilket optimerar LIPMM-prestanda.
03 Sammanfattning
Integrationen av artificiell intelligens och lasermikro-nanobehandling genomgår en djupgående revolution, där dess roll utvecklas från en-processoptimering till konstruktionen av-till-end 'kognitiv tillverkning'-system. För närvarande är spetsen för detta område centrerad på fysiskt-informerade modeller, särskilt den djupa tillämpningen av fysik-informerade neurala nätverk. Det här avancerade maskininlärningsparadigmet är inte längre bara en-datadriven 'imitator' utan en 'författare' av fysiska lagar. Genom att bädda in fysiska kärnekvationer som värmeledning och vätskedynamik som begränsningar i träningsprocessen för neurala nätverk, kan modellerna fortfarande göra exakta förutsägelser i enlighet med fysiska principer trots sparsamma experimentella data. Detta löser inte bara beroendet av traditionella maskininlärningsmodeller på massiva märkta datamängder utan ger också en generaliseringsförmåga av "inferens från en till många", vilket gör deras förutsägelser fysiskt tolkbara. För närvarande bygger forskare "hybrid" träningsmiljöer. I den här miljön bygger förstärkningsinlärningsinställningen på mycket realistiska fysiska simuleringar för att lära sig grundläggande bearbetningsstrategier, som sedan snabbt finjusteras- och valideras med hjälp av faktiska data under bearbetningen.
Maskininlärning förvandlar den komplexa interaktionen mellan ljus och materia till programmerbara, optimerbara fysiska lagar, vilket driver tillverkningsindustrin att uppnå ett paradigmskifte från "erfarenhets-beroende" till "kognitiv autonomi". Denna djupa integration leder oss bortom traditionella försök-och-tillvägagångssätt till en ny era av exakt tillverkning som drivs av både data och fysisk kunskap.
