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1. 毕业设计（论文）主要内容：
| 激光选区熔化技术作为一种重要的金属增材制造技术，因能够制造复杂精细结构，如网状晶格结构，同时能够极大的缩短制造周期，可能对制造业带来革命性影响。然而，成形件的精度和机械性能一直是限制该技术广泛应用的最大障碍。为克服这一难题，需对激光选区熔化过程进行有效控制，而过程监测是实现过程控制的前提。 |
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅国内外文献资料，国内资料不少于20篇，国外资料不少于10篇，外文资料翻译基本准确，不少于5000字；开题报告不少于3000字；
2. 学习三维建模软件，对简单的成形件进行建模；
3. 学会操作SLM设备及其相关软件，实现基本零件的打印；
4. 学习深度学习框架TensorFlow，能够基于TensorFlow实现RNN模型；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-2周，查阅资料，熟悉课题 3-6周学习才注意设备及应用软件7-10周，搭建激光选区熔化过程声信号监测平台
11-13 数据分析
14-15周，整理资料，撰写毕业论文16周 答辩
4. 主要参考文献
| [1] Ye D, Hong G S, Zhang Y, et al. Defect detection in selective laser melting technology by acoustic signals with deep belief networks[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 96(5-8): 2791-2801. [2] Shevchik S A, Masinelli G, Kenel C, et al. Deep learning for in situ and real-time quality monitoring in additive manufacturing using acoustic emission[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(9): 5194-5203. [3] 赵德陈,林峰.金属粉末床熔融工艺在线监测技术综述[J].中国机械工程, 2018, 29(17). [4] Shevchik S A, Kenel C, Leinenbach C, et al. Acoustic emission for in situ quality monitoring in additive manufacturing using spectral convolutional neural networks[J]. Additive Manufacturing, 2018, 21: 598-604. [5] 杨天雨. 激光选区熔化成型件性能预测及声信号检测研究[D].兰州理工大学,2019. |
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