Evaluation of Direct Rapid Prototyping Pattern for Investment Casting
Notice bibliographique
Résumé
The ability of rapid prototyping (RP) technology to fabricate direct part of any complex shape as a sacrificial pattern in shorter lead time has benefited the foundry industries significantly. The quality of investment casting (IC) parts is directly related to the master pattern fabricated from RP process. The main objective of this study was to evaluate the quality characteristics of various RP patterns that were fabricated by various RP processes which include 3D Printer (3DP), Fused Deposition Modeling (FDM) and Multijet Modeling (MJM). Evaluation of the RP patterns was carried out on dimensional accuracy, surface roughness and pattern shrinkage. Different internal pattern designs for the RP parts were developed using Insight software for FDM process and Solidworks 2011 for other RP systems. In addition to the quality assessments, the effect of the internal pattern designs on the burn out behaviour of the RP patterns was also evaluated. Experimental results showed that FDM and MJM produced patterns with better accuracy, surface roughness and part shrinkage when compared to 3DP. It was evident that the internal pattern structure improved the accuracy of the patterns produced from all RP processes. Results showed that FDM and MJM processes were superior in terms of mold cleanliness when no residual ash was observed during the burn out stage. Significant oxidation of ceramic powder was observed on the molds of the 3DP patterns which need to be removed manually from the molds.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».