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摘要
通过整合有限元热传导模型和长短时记忆网络，提出了一种基于物理信息的数据驱动方法，并应用于TC4合金直接能量沉积过程的温度场预测研究。该方法以有限元计算的TC4合金直接能量沉积过程中前n个时刻的2D/3D温度场图像和部分实验数据为训练集，预测第n+1时刻的温度场，从而实现直接能量沉积过程的温度场演化模拟。为了保证预测结果的可靠性，采用验证集方法对数据驱动计算模型进行测试，适当的实验数据对模型进行校正。结果表明，提出的数据驱动计算模型能够准确地预测熔池中心的平均温度和打印件的实时温度分布，此外与传统物理模型相比，其计算效率得到极大提升。
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