MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063626370 · doi:10.1115/imece2014-37828

Functional Prototyping and Tooling of FDM Additive Manufactured Parts

2014· article· en· W2063626370 sur OpenAlexaff
Farzad Rayegani, Godfrey C. Onwubolu, Attila P. Nagy, Hargurdeep Singh

Notice bibliographique

RevueVolume 2A: Advanced Manufacturing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRapid prototypingCADMechanical engineeringComputational fluid dynamicsSoftwareComputer Aided DesignWind tunnelComputer scienceEngineeringEngineering drawingAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present two additive manufacturing applications: (1) vacuum forming tooling using AM; (2) rocket functional prototype using AM for computational fluid dynamics (CFD) and wind-tunnel testing. The first application shows how additive manufacturing (AM) facilitates the manufacture of vacuum formed parts, which allows such parts to be easily produced especially in the manufacturing sector. We show how combining the advantages of the CAD and FDM technology, vacuum forming can be completed quickly, efficiently and cost effectively. The paper shows that using modified build parameters, the tools FDM creates can be inherently porous, which eliminates the time needed for drilling vent holes that are necessary for other vacuum forming tools, while improving part quality with an evenly distributed vacuum draw. Using SolidWorks CAD software, the model of the tool is created. The STL file is exported to the Insight software, and we present how the Tool Paths Custom Group feature is applied to optimize the tool-paths file and then sent to the FDM system that prints the tooling from ABS engineering thermoplastic. The tooling is then used in the Formech 686 manual vacuum forming machine to produce the vacuum formed part. The second application shows how additive manufacturing (AM) has been applied to producing functional model for wind–tunnel testing, as well as providing computational fluid dynamics (CFD) tool for comparing results obtained from the wind-tunnel testing. The present work is focused on applications of FDM technology for manufacturing wind tunnel test models. The CAD model of a rocket was analyzed for its aerodynamic properties and its functional prototype produced using AM for use in wind–tunnel testing so as to verify and tune the aerodynamic properties. Initial wall conditions were defined for the rocket in terms of the air velocity. The flow simulation was carried out and the goals examined are the velocity and pressure fields around the rocket model. The paper examines some practical issues that arise between how the model geometry for CDF process differs from that that of the FDM process. Consequently, we show that AM-based fused deposition modeling (FDM) technology is faster, less expensive and more efficient than traditional manufacturing processes for vacuum forming and for rapid prototyping of function models for wind-tunnel applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolume 2A: Advanced ManufacturingMême sujetAdditive Manufacturing and 3D Printing TechnologiesTravaux en français237 207