Optimal part orientation in layered manufacturing using evolutionary stickers-based DNA algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Over recent years, layered manufacturing (LM) has been one of the most important emerging research areas, as well as practice perspective, owing to its capability to reduce the product development time, and therefore time-to-market. In LM, owing to the significant role played by the part orientation in the successful and efficient reduction of the staircase effect, the determination of optimal part orientation is a matter of paramount importance. In this research, the dual parameters problem has been modelled, taking into consideration the constraints pertaining to the rotation of the computer aided design (CAD) model about two axes, while aiming to optimize the objective function that involves layered process error as well as build time. The current paper presents an advanced stickers-based DNA algorithm (SDNA) inspired by the characteristics of deoxyribonucleic acid (DNA) as a tool to achieve the optimal orientation during fabrication of a part. The salient feature of the proposed algorithm is the use of stickers along with DNA memory strand, which are responsible for the representation of information. Moreover, fundamental operations are applied to manipulate the positions of the stickers in essentially all the possible ways. The performance of SDNA has been tested on two standard case studies and the comparisons are made with results obtained from genetic algorithm (GA). The results clearly demonstrate the efficacy of proposed algorithm over GA when applied to the underlying problems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».