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Enregistrement W2099082062 · doi:10.1108/rpj-09-2013-0090

Global adaptive slicing of NURBS based sculptured surface for minimum texture error in rapid prototyping

2015· article· en· W2099082062 sur OpenAlexaff
S. Sikder, Ahmad Barari, Hossam A. Kishawy

Notice bibliographique

RevueRapid Prototyping Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlicingRapid prototypingComputer scienceCADAlgorithmRange (aeronautics)Function (biology)Engineering drawingEngineeringMechanical engineeringComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – This paper aims to propose a global adaptive direct slicing technique of Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS)-based sculptured surface for rapid prototyping where the NURBS representation is directly extracted from the computer-aided design (CAD) model. The imported NURBS surface is directly sliced to avoid inaccuracies due to tessellation methods used in common practice. The major objective is to globally optimize texture error function based on the available range of layer thicknesses of the utilized rapid prototyping machine. The total texture error is computed with the defined error function to verify slicing efficiency of this global adaptive slicing algorithm and to find the optimum number of slices. A variety of experiments are conducted to study the accuracy of the developed procedure, and the results are compared with previously developed algorithms. Design/methodology/approach – This paper proposes a new adaptive algorithm which globally optimizes a texture error function produced by staircase effect for a user-defined number of layers. The adaptive slicing algorithm dynamically calculates optimized slicing thicknesses based on the rapid prototyping machine’s specifications to minimize the texture error function. This paper also compares the results of implementing the developed methodology with the results of previously developed algorithms and presents cost-effective optimum slicing layer thicknesses. Findings – A new methodology for global adaptive direct slicing algorithm of CAD models, based on a texture error function for the final product and the possible layer thicknesses in rapid prototyping, has been developed and implemented. Comparing the results of implementation with the common practice for several case studies shows that the proposed approach has greater slicing efficiency. Typically, by utilizing this approach, the number of prototyping layers can be reduced by 20-50 per cent compared to the slicing with other algorithms, while maintaining or improving the accuracy of the final manufactured surfaces. Therefore, the developed slicing method provides a better solution to trade-off between the rapid prototyping time and the rapid prototyping accuracy. For the many advantages of global direct slicing, it can be seen as the future solution to the slicing process in rapid prototyping systems. Originality/value – This paper presents an innovative approach in direct global adaptive slicing of the additive manufacturing parts. The novel definition of an error function which comprehensively addresses the resulting manufactured surface quality of the entire product allows presenting an objective function to solve and to find the optimum selection of all the layer thicknesses during the slicing process.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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