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Enregistrement W2084910941 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.315.587

Evaluation of Different Internal Structure and Build Orientation for Multijet Modeling Process

2013· article· en· W2084910941 sur OpenAlexaff
M.N. Hafsa, Mustaffa Ibrahim, Safian Sharif, Mohd Firdaus Omar, M.A. Zainol

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesUniversiti Tun Hussein Onn Malaysia
Mots-clésRapid prototypingOrientation (vector space)Process (computing)Surface roughnessSurface finishSoftwareEngineering drawingCADMechanical engineeringComputer scienceMaterials scienceEngineeringGeometryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid Prototyping (RP) technology has proven its capability to produce complex parts with shorter lead time. This advantage could benefit tremendously in application such as the Investment Casting (IC) process. The focus of the study is the production of sacrificial IC patterns produced using Multijet Modeling (MJM) RP technology. It includes the evaluation of dimensional accuracy and the surface roughness of part with a hollow and quasi hollow inner support patterns. Different internal structure's pattern were developed using CAD software, and the part were fabricated using MJM technique in two different build orientations. Analyses were done using Coordinate Measuring Machine (CMM) and the surface roughness tester. Results show that part built with 90º orientation is better than part built with 0º orientation both in terms of accuracies and roughness. Different internal structure similarly affects the final part quality, though the post processing steps also have their influence, thus making it no clear different among the parts. However, it demonstrated parts with square structure produced the best dimensional accuracy and the part with hatch structure produced the best surface roughness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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