Orientation Optimization in Layer-Based Additive Manufacturing Process
Notice bibliographique
Résumé
The advent of Additive Manufacturing (AM) process has greatly broadened the machining methods. Compared to conventional manufacturing methods, the process planning for AM is totally different. It should avoid process-induced defects such as warpage of overhang features. Process planning for AM should also generate necessary support structure not only to support the overhang structure but also to minimize thermal warpage and residual stress. In order to do so, a general process planning for AM is put forward in this paper. Given a specific part, the first step is the determination of build orientation. The choice of build orientation is one of the critical factors in AM since the build time, the material consumption, the removal of support structure, the deformation within final parts, the mechanical performance, and the surface roughness are all related to the build orientation. This paper utilizes the genetic algorithm to optimize the build orientation by considering the minimum volume of the support structure and the minimum strain energy of a part under specific working conditions. First, a general and feasible process planning for AM is proposed. Then detailed process planning for the optimization of build orientation is developed. The volume of support structure and strain energy are considered independently and corresponding optimal build orientations are obtained through genetic algorithm. A single weighted aggregate optimization function is then constructed to optimize the volume of support structure and strain energy simultaneously. Finally, a bracket is used to verify the feasibility of the proposed method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».