本文摘要：Senvol正在为美国海军研究办公室(ONR)研发数据驱动的机器学习增材生产(AM)软件。Senvol的软件分析AM工艺参数与材料性能之间的关系。ONR的目标是用于Senvol的软件来协助研发统计资料上可证实的材料特性，期望减少开发设计允许值所需的传统材料特性和测试。 Senvol的软件的功能将容许ONR在特定的增材生产机器上自由选择必要的工艺参数，并彰显其目标机械性能。这为增加目前所需的高水平重复试验获取了一个独有的机会，这将节省大量的时间和金钱。

Senvol正在为美国海军研究办公室(ONR)研发数据驱动的机器学习增材生产(AM)软件。Senvol的软件分析AM工艺参数与材料性能之间的关系。ONR的目标是用于Senvol的软件来协助研发统计资料上可证实的材料特性，期望减少开发设计允许值所需的传统材料特性和测试。

Senvol的软件的功能将容许ONR在特定的增材生产机器上自由选择必要的工艺参数，并彰显其目标机械性能。这为增加目前所需的高水平重复试验获取了一个独有的机会，这将节省大量的时间和金钱。Senvol总裁AnnieWang说道：“除了我们的机器学习功能外，我们还研发了一种计算机视觉算法，动态分析现场监测数据。

这使我们需要动态检测点状性，并开始分析建构中的点状性与机械性能之间的关系。“AM数据的模块化ICME(构建计算出来材料工程)概率框架是Senvol软件的基础。

在此框架中，AM数据分成四个模块：工艺参数，工艺名称，材料属性和机械性能。正在研发的软件使用分析四个模块之间关系的算法。

据报，该研发项目正在通过海军二期STTRN16A-002资助。正在研发的软件将供任何谋求AM部件资格的公司用于。

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