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Enregistrement W2343762042 · doi:10.5220/0005784701220127

Resolution-aware Slicing of CAD Data for 3D

2016· article· en· W2343762042 sur OpenAlexaff
Isidore Onyeako, Won‐Sook Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlicing3D printingComputer scienceCADResolution (logic)3d printer3d modelEngineering drawingSolid modelingComputer graphics (images)Artificial intelligenceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low resolution printing results in fused joints when the joint clearance is intended to be very small. Various 3D printers are capable of print resolutions of up to 600dpi (dots per inch) as quoted in their datasheets. It is imperative to include the ability of a 3D slicing application, to validate 3D models, based on the ability of the printer to properly produce the features with the smallest detail in a model. A way to perform this validation would be the physical measurement of printed parts and comparison to expected results. Our method uses ray casting to detect features in the 3D models whose sizes are below the minimum allowed by the printer resolution. Our model was tested using few simple and complex 3D models. Areas in the slices with thickness less than the specified resolution were detected. Our model serves two purposes: (a) to assist CAD model designers in developing models whose printability is assured- by warning or preventing shape operations that will lead to regions/features with sizes lower than that of the printer resolution; (b) to validate slicing outputs to identify regions/features with sizes lower than the printer resolution. This makes our model very powerful in the quality assurance of 3D printing and a huge cost/time saver when planning for 3D printing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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