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학술저널
저자정보
박정민 (한국재료연구원) 정재면 (한국재료연구원) 이승연 (한국재료연구원) 박하음 (한국재료연구원) 김연우 (한국재료연구원) 유지훈 (한국재료연구원)
저널정보
한국분말야금학회 한국분말야금학회지 한국분말재료학회지 제31권 제2호
발행연도
2024.4
수록면
137 - 145 (9page)
DOI
10.4150/jpm.2024.00038

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In order to predict the process window of laser powder bed fusion (LPBF) for printing metallic components, the calculation of volumetric energy density (VED) has been widely calculated for controlling process parameters. However, because it is assumed that the process parameters contribute equally to heat input, the VED still has limitation for predicting the process window of LPBF-processed materials. In this study, an explainable machine learning (xML) approach was adopted to predict and understand the contribution of each process parameter to defect evolution in Ti alloys in the LPBF process. Various ML models were trained, and the Shapley additive explanation method was adopted to quantify the importance of each process parameter. This study can offer effective guidelines for fine-tuning process parameters to fabricate high-quality products using LPBF.
#Additive manufacturing #Ti-6Al-4V alloy #Process parameters #Data-driven technology #Machine learning

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