Energy Consumption Prediction for Fused Deposition Modelling 3D Printing Using Machine Learning

均方误差 能源消耗 熔融沉积模型 克里金 沉积(地质) 高斯过程 计算机科学 3D打印 工艺工程 模拟 数学 算法 机械工程 高斯分布 工程类 统计 机器学习 电气工程 物理 生物 古生物学 量子力学 沉积物
作者
Mohamed Achraf El youbi El idrissi,Loubna Laaouina,Adil Jeghal,Hamid Tairi,Moncef Zaki
出处
期刊:Applied system innovation [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:5 (4): 86-86 被引量:2
标识
DOI:10.3390/asi5040086
摘要

Additive manufacturing (AM) technologies are growing more and more in the manufacturing industry; the increase in world energy consumption encourages the quantification and optimization of energy use in additive manufacturing processes. Orientation of the part to be printed is very important for reducing energy consumption. Our work focuses on defining the most appropriate direction for minimizing energy consumption. In this paper, twelve machine learning (ML) algorithms are applied to model energy consumption in the fused deposition modelling (FDM) process using a database of the FDM 3D printing of isovolumetric mechanical components. The adequate predicted model was selected using four performance criteria: mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), R-squared (R2), and explained variance score (EVS). It was clearly seen that the Gaussian process regressor (GPR) model estimates the energy consumption in FDM process with high accuracy: R2 > 99%, EVS > 99%, MAE < 3.89, and RMSE < 5.8.
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