Particle velocity detection in laser deposition processing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Particle velocity is a critical factor that can affect the deposition quality in manufacturing processes involving the use of a laser source and a powder‐particle delivery nozzle. The purpose of this paper is to propose a method to detect the speed and trajectory of particles during a laser deposition process. Design/methodology/approach A low‐power laser light sheet technique is used to illuminate particles emerging from a custom designed powder delivery nozzle. Light scattered by the particles is detected by a high‐speed camera. Image processing on the acquired images was performed using both edge detection and Hough transform algorithms. Findings The experimental data were analyzed and used to estimate particle velocity, trajectory and the velocity profile at the nozzle exit. The results have demonstrated that the particle trajectory remains linear between the nozzle exit and the deposition plate and that the particle velocity can be considered a constant. Originality/value The use of low‐power laser light sheet illumination facilitates the detection of isolated particle streaks even in high‐powder flow rate condition. Identification of particle streaks in three subsequent images ensures that particle velocity vectors are in the plane of illumination, and also offers the potential to evaluate in a single measurement both velocity and particle size based on the observed scattered characteristics. The method provides a useful simple tool to investigate particle dynamics in a rapid prototyping application as well as other research fields involving the use of powder delivery nozzles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».