Additive and Advanced Manufacturing, Inverse Problem Methodologies and Machine Learning and Data Science, Volume 4: Proceedings of the 2023 Annual Conference & Exposition on Experimental and Applied Mechanics: Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series

În domeniul ingineriei producției și al mecanicii aplicate, integrarea tehnicilor de calcul avansate în procesele industriale reprezintă frontiera actuală a cercetării. Additive and Advanced Manufacturing, Inverse Problem Methodologies and Machine Learning and Data Science, Volume 4 reprezintă o sinteză tehnică a celor mai recente descoperiri prezentate la conferința SEM din 2023, oferind o perspectivă riguroasă asupra intersecției dintre fabricarea aditivă și știința datelor. Găsim în această carte o abordare aplicată a problemelor inverse și a algoritmilor de Machine Learning utilizați specific pentru identificarea modelelor de materiale, depășind barierele metodelor tradiționale de testare.

Pe linia practică a volumului Mechanics of Additive and Advanced Manufacturing, Volume 9, dar cu un focus pronunțat pe integrarea inteligenței artificiale și a metodelor virtuale, lucrarea de față analizează fenomene complexe precum stresul rezidual în fuziunea patului de pulbere metalică și disiparea energiei în elastomerii cu cristale lichide. Structura este una progresivă, debutând cu metode de cuantificare a tensiunilor și continuând cu analize de oboseală pentru componente ABS și caracterizarea acustică non-distructivă a pantografelor metalice. Merită menționat faptul că editorul Sharlotte L.B. Kramer continuă direcția începută în volumele anterioare, precum Thermomechanics & Infrared Imaging, Inverse Problem Methodologies and Mechanics of Additive & Advanced Manufactured Materials, Volume 6, însă în această ediție pune un accent mult mai mare pe validarea experimentală prin corelație digitală de imagine 3D și pe structuri auxetice inovatoare.

Recomandăm acest volum pentru rigoarea cu care tratează comportamentul materialelor complexe și plasticitatea, oferind date concrete despre repetabilitatea rezultatelor în cazul oțelului inoxidabil 316L. Este o resursă esențială pentru înțelegerea modului în care simularea numerică și testarea fizică fuzionează prin intermediul metodologiilor de probleme inverse.