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논문 정보​

• 제목: A machine learning-integrated framework for mechanical property prediction of FDM-printed PLA
• 저자: Yassmin Seid Ahmed (King Fahd University of Petroleum & Minerals), Hany Hassanin (University of Birmingham), Aamer Nazir (King Fahd University of Petroleum & Minerals), Sikandar Khan (King Fahd University of Petroleum & Minerals)
• 학회/저널: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
• 발행일: 2025-08-08
• DOI: 10.1007/s00170-025-16232-0
• 주요 연구 내용: FDM(Fused Deposition Modeling)으로 제작된 PLA 부품의 극한 인장 강도(UTS)를 예측하기 위해 기계 학습(ML), 실험적 검증, 유한 요소 해석(FEA)을 통합한 프레임워크를 제안한다. 14개의 기존 연구에서 422개 샘플 데이터를 수집하여 10개의 ML 알고리즘을 평가하고, 예측 성능 향상을 위해 앙상블 모델을 개발했다.
• 주요 결과 및 결론: 개별 ML 모델 중에서는 TabNet이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 여러 모델을 결합한 앙상블 전략은 결정 계수($R^2$) 99.09%라는 월등한 성능을 달성했다. 309개의 외부 독립 샘플을 통한 검증에서 10% 미만의 예측 오차를 보여 모델의 일반화 능력을 확인했으며, 래스터 각도와 내부 채움 밀도가 인장 강도에 가장 큰 영향을 미치는 공정 변수임을 밝혔다.
• 기여점: 대규모 데이터셋(422개 샘플)과 10개의 다양한 ML 알고리즘, 앙상블 모델링을 적용하고, 외부 데이터셋, 실제 인장 실험, 물리 기반 FEA 시뮬레이션을 포함하는 다단계 검증 체계를 통해 기존 연구들의 한계를 극복했다. 이를 통해 적층 제조 부품의 기계적 물성을 예측하는 검증되고 확장 가능한 통합 솔루션을 제공한다.