<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">
<meta name="Generator" content="Microsoft Word 15 (filtered medium)">
<style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
span.EmailStyle20
        {mso-style-type:personal-reply;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        color:windowtext;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:10.0pt;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]-->
</head>
<body lang="EN-US" link="#0563C1" vlink="#954F72">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal">FYI<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<div>
<div style="border:none;border-top:solid #E1E1E1 1.0pt;padding:3.0pt 0in 0in 0in">
<p class="MsoNormal"><b>From:</b> PHAN, Nam D CIV USN (USA) <nam.phan@navy.mil> <br>
<b>Sent:</b> Tuesday, December 15, 2020 12:09 PM<br>
<b>To:</b> Ayman Salem <ayman.salem@icmrl.net>; Nima Shamsaei <shamsaei@auburn.edu>; msangid@purdue.edu; afatemi@memphis.edu; Liou, Frank <liou@mst.edu><br>
<b>Subject:</b> Methods for Rapid Pore Classification in Metal Additive Manufacturing SNELL TODD 2020<o:p></o:p></p>
</div>
</div>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">ABSTRACT<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">The additive manufacturing of metals requires optimisation to find the melting conditions that give the desired material properties. A key aspect of the optimisation is minimising the porosity that forms during the melting process. A corresponding
 analysis of pores of different types (e.g. lack of fusion or keyholes) is therefore desirable. Knowing that pores form under different thermal conditions allows greater insight into the optimisation process. In this work, two pore classification methods were
 trialled: unsupervised machine learning and defined limits. These methods were applied to 3D pore data from X-ray computed tomography and 2D pore data from micrographs. Data were collected from multiple alloys (Ti-6Al-4V, Inconel 718, Ti-5553 and Haynes 282).
 Machine learning was found to be the most useful for 3D pore data and defined limits for the 2D pore data; the latter worked by optimising the limits using energy densities.<o:p></o:p></p>
</div>
</body>
</html>