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Enregistrement W2903151799 · doi:10.1145/3272127.3275033

3D fabrication with universal building blocks and pyramidal shells

2018· article· en· W2903151799 sur OpenAlexaff
Xuelin Chen, Honghua Li, Chi‐Wing Fu, Hao Zhang, Daniel Cohen‐Or, Baoquan Chen

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésResidualComputer scienceFabrication3D printingMathematical optimizationVolume (thermodynamics)ComputationDecompositionSet (abstract data type)AlgorithmComputer engineeringComputational scienceMechanical engineeringMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a computational solution for cost-efficient 3D fabrication using universal building blocks. Our key idea is to employ a set of universal blocks, which can be massively prefabricated at a low cost, to quickly assemble and constitute a significant internal core of the target object, so that only the residual volume need to be 3D printed online. We further improve the fabrication efficiency by decomposing the residual volume into a small number of printing-friendly pyramidal pieces. Computationally, we face a coupled decomposition problem: decomposing the input object into an internal core and residual, and decomposing the residual, to fulfill a combination of objectives for efficient 3D fabrication. To this end, we formulate an optimization that jointly minimizes the residual volume, the number of pyramidal residual pieces, and the amount of support waste when printing the residual pieces. To solve the optimization in a tractable manner, we start with a maximal internal core and iteratively refine it with local cuts to minimize the cost function. Moreover, to efficiently explore the large search space, we resort to cost estimates aided by pre-computation and avoid the need to explicitly construct pyramidal decompositions for each solution candidate. Results show that our method can iteratively reduce the estimated printing time and cost, as well as the support waste, and helps to save hours of fabrication time and much material consumption.

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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,458

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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