Tolerance Control Using Subvoxel Gray-Scale DLP 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
3D printing manufacturing technology has been utilized in various applications due to its promising manufacturing advantages. Desktop Digital Light Processing (DLP) printers provide high-resolution products with a moderate price range. DLP uses an array of micromirrors to transmit UV light from the light projector in order to perform selective curing of a prepolymer resin and turn it in to the required geometry. The CAD file is transformed into several slices according to the layer thickness. Each slice is then converted to an image of black and white pixels, in which each white pixel actuates a corresponding micromirror to transmit the UV light to cure a corresponding voxel, while a black pixel corresponds to no actuation, which means no curing for the corresponding voxel. The micromirror’s size determines the resolution of the printer. Although a theoretical voxel size can be determined as a function of the micromirror’s dimensions and layer thickness, the actual voxel volume depends on several parameters such as the layer thickness, UV exposure time, and UV exposure intensity. Controlling these three parameters would result in more accurate 3D printed parts and more control over the dimensional tolerance. In this paper, the effect of variable light intensity in terms of grayscale pixels is studied along with the exposure time and layer thickness to manipulate the voxel horizontal dimensions. This enables printing with voxel dimensions below the size of the micromirrors in the DLP, which improve the geometric dimensioning and tolerance of the printed parts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».