基于神经符号人工智能(NSAI)的增材制造聚乳酸(PLA)试样冲击强度预测算法
机器学习
2023-05-11 v1 人工智能
摘要
在本研究中，我们引入神经符号人工智能(Neurosymbolic Artificial Intelligence, NSAI)用于预测增材制造聚乳酸(polylactic acid, PLA)部件的冲击强度，这是NSAI在增材制造领域的首次应用。NSAI模型融合了神经网络与符号AI的优势，比传统机器学习技术提供更稳健且准确的预测。我们收集实验数据并合成增强至1000个数据点，提升了模型精度。该神经符号模型采用含输入层、两个隐藏层与输出层的神经网络架构构建，其后接代表符号组件的决策树回归器。通过评估训练与验证数据集上的均方误差(MSE)与R平方(R2)值，将该模型性能与简单人工神经网络(ANN)模型基准对比。结果显示神经符号模型优于简单ANN模型，在训练与验证集上均取得更低的MSE与更高的R2值。这一神经符号方法在估算增材制造PLA部件冲击强度上的创新应用凸显了其在优化增材制造工艺方面的潜力。未来研究可探究对神经符号模型的进一步改进，拓展其至其他材料与增材制造工艺，并引入实时监控与控制以增强工艺优化。
引用
@article{arxiv.2305.05668,
title = {Neurosymbolic Artificial Intelligence (NSAI) based Algorithm for predicting the Impact Strength of Additive Manufactured Polylactic Acid (PLA) Specimens},
author = {Akshansh Mishra and Vijaykumar S Jatti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05668},
year = {2023}
}