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德州农工大学通过物理信息K近邻实现LPBF跨合金致密度预测
2026-06-04 技术前沿

德州农工大学通过物理信息K近邻实现LPBF跨合金致密度预测

德州农工大学团队提出PIKNN(物理信息K近邻),一种无需训练的少样本学习方法。通过构建包含激光功率、扫描速度、层厚、扫描间距、体能量密度、线能量密度及材料热扩散率的八维物理约束特征空间,在6种合金1579个样本上实现跨材料相对密度预测。在4种源合金(1244样本)训练下,PIKNN对未见过的Ti6...
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