了解添加剂制造（AM）过程的热行为对于增强质量控制和实现定制过程设计至关重要。大多数纯粹基于物理的计算模型都有密集的计算成本，因此不适合在线控制和迭代设计应用程序。数据驱动的模型利用最新开发的计算工具可以作为更有效的替代品，但通常会在大量仿真数据上进行培训，并且通常无法有效使用小但高质量的实验数据。在这项工作中，我们使用物理知识的神经网络开发了AM过程的基于混合物理学的热建模方法。具体而言，通过红外摄像机测量的部分观察到的温度数据与物理定律结合在一起，以预测全场温度病史并发现未知的材料和过程参数。在数值和实验示例中，添加辅助训练数据并使用转移学习技术在训练效率和预测准确性方面的有效性，以及具有部分观察到的数据的未知参数的能力。结果表明，混合热模型可以有效地识别未知参数并准确捕获全田温度，因此它具有在AM的迭代过程设计和实时过程控制中的潜力。
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