F'teżi intitolata "Tbassir ta 'Stress Ibbażat fuq Tagħlim Deep għal Stereo-litografija minn isfel għal fuq (SLA)," Università f'Buffalo student bl-isem Aditya Pramod Khadlikar jiddeskrivi metodu ta' tbassir tad-distribuzzjoni ta 'l-istress ta' partijiet fl-istampar SLA 3D bl-użu ta 'fond profond tagħlim. Il-qafas jikkonsisti f'database tal-mudell 3D ġdid li taqbad varjetà ta 'karatteristiċi ġeometriċi li jistgħu jinstabu f'partijiet 3D reali kif ukoll "Simulazzjoni FE fuq il-mudelli 3D preżenti fil-bażi tad-data li tintuża biex jinħolqu inputs u tikketti korrispondenti (outputs)" biex tħarreġ in-netwerk DL. "
Kampjuni multipli ġew ittestjati bl-użu ta 'CNN. Diversi partijiet bi taqsimiet simili fuq saff partikolari huma eżaminati biex jiddeterminaw id-distribuzzjoni tal-istress fuq saff partikolari. Khadlikar u l-kollegi tiegħu sabu li partijiet differenti ta 'saff partikolari li kellhom l-istess sezzjoni trasversali kellhom distribuzzjonijiet ta' stress differenti f'dak is-saff.
Konklużjoni importanti hija li s-CNN hija ħafna aktar mgħaġġla mis-simulazzjonijiet tal-FEA. Is-settijiet tad-dejta maħluqa jaħdmu b'mod effettiv, u jgħinu biex jiddeterminaw parametri bħall-ogħla stress u informazzjoni dipendenti fuq is-saff preċedenti biex jiddeterminaw id-distribuzzjoni tal-istress fuq is-saff. Ġeneralment, il-fond il-mudell tat-tagħlim jaħdem aħjar mill-mudell tan-netwerk newrali sempliċi użat għall-previżjoni tal-pressjoni.
