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Enregistrement W2787977492 · doi:10.1108/rpj-05-2017-0092

Minimizing voids for a material extrusion-based process

2018· article· en· W2787977492 sur OpenAlexaff
Hasti Eiliat, Jill Urbanic

Notice bibliographique

RevueRapid Prototyping Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaster graphicsExtrusionClassification of discontinuitiesComponent (thermodynamics)Void (composites)Process (computing)MATLABMechanical engineeringComputer scienceMaterials scienceStructural engineeringEngineering drawingEngineeringMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose After experimental testing, it was recognized that a component’s strength relationship with respect to the volume material usage is inconsistent and that failures occurred in regions of voids. The purpose of this study is to present an optimal toolpath for a material extrusion process to minimize voids and discontinuities using standard parameters and settings available for any given machine. Design/methodology/approach To carry out this study, a literature review was performed to understand the influence of the build parameters. Then, an analysis of valid parameter settings to be targeted was performed for a commercial system. Fortus 400 machine build parameters are used for the case studies presented here. Optimal relationships are established based on the geometry and are to be applied on a layer-by-layer or sub-region basis and available machine build options. The component geometry is analyzed and decomposed into build regions. Matlab® is used to determine a standard (available) toolpath parameters with optimal variables (bead height, bead width, raster angle and the airgap) for each layer/build region. Findings It was found that the unwanted voids are decreased by up to 8 per cent with the new model. The final component will contain multiple bead widths and overlap conditions, but all are feasible as the available machine solutions are used to seed the model. Practical implications Unwanted voids can create failure points. Introducing an optimization solution for a maximized material fill strategy using existing build options will reduce the presence of voids and will eliminate “chimneys” or a void present in every layer of the component. This solution can be implemented using existing machine-toolpath solutions. Originality/value This study demonstrates that existing build settings and toolpath strategies can be used to improve the interior fill by performing targeted optimization strategies for the build parameters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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