顶刊综述（IF=40）：深度学习赋能金属增材制造

本文系统综述了深度学习在金属增材制造领域的最新研究进展与应用前景。背景方面，随着金属增材制造技术的快速发展，传统方法难以处理工艺-组织-性能之间的复杂非线性关系。研究目的旨在总结深度学习在零件设计优化、过程监测控制、组织性能预测等关键环节的应用成果，重点分析了判别式深度学习、生成式深度学习和强化学习等算法在智能制造中的潜力。结论表明深度学习通过自动特征提取能有效揭示制造过程中的复杂规律，在激光选区熔化和定向能量沉积等工艺中已实现熔池预测、缺陷识别等突破性进展，为构建高效精准的智能制造体系提供了理论框架和技术路线图。