Towards end-to-end optimization in multimaterial 3D printing
यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मल्टीमटेरियल 3D प्रिंटिंग अनुप्रयोगों के लिए मैक्रोस्कोपिक संरचना और स्थानिक सामग्री वितरण के कुशल, व्याख्या योग्य और समवर्ती अनुकूलन को सक्षम करने हेतु स्पारसिफाइड फिजिक्स-ऑगमेंटेड न्यूरल नेटवर्क को फाइनाइट-एलिमेंट-आधारित टोपोलॉजी ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ एकीकृत करता है।