A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: COELHO, REGINALDO TEIXEIRA - EESC ; NUNEZ, HENRIQUE HIRAM LIBUTTI - ICMC
- Unidades: EESC; ICMC
- DOI: 10.1007/s00170-023-11582-z
- Subjects: MANUFATURA ADITIVA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Melt pool; Convolutional neural network; Transfer learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Advanced Manufacturing Technology
- ISSN: 0268-3768
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 127, n. 7-8, p. 3183-3194, Aug. 2023
- Status:
- Artigo aberto em periódico híbrido (Hybrid Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
RIBEIRO, Kandice Suane Barros et al. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 127, n. 7-8, p. 3183-3194, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Ribeiro, K. S. B., Nuñez, H. H. L., Venter, G. S., Doude, H. R., & Coelho, R. T. (2023). A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127( 7-8), 3183-3194. doi:10.1007/s00170-023-11582-z -
NLM
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z -
Vancouver
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z - Caracterização da poça de fusão do processo de deposição por energia direcionada (DED) através de processamento de imagens
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