Additive Manufacturing Experimental Infill Testing and Optimization for Automotive Lightweighting
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Lightweighting of vehicles in the automotive industry is one of the most prevalent trends currently underway; influenced by government regulation and consumer demand. The reduction in vehicle mass of the next generation automobile offers increased dynamic performance, reduced fuel consumption, and potential component cost reduction. Development in composite materials, numerical methods, part consolidation, and advanced high strength metals represent a selection of the strategies being utilized for lightweighting. Additive manufacturing (AM) is a family of rapidly developing technology that is seeing use in the automotive industry both in the development and production stages. Fused deposition modelling (FDM) printed parts offer designers increased freedom, at a reduced weight, in comparison to conventionally fabricated parts as internal sections that are hollow, sparsely filled, or composed of a lattice structure can be realized instead of the traditional solid infill matrix.</div><div class="htmlview paragraph">This paper investigates the gap in available knowledge on FDM printing infill designs, examining macro material properties for design considerations as a function of both mass and print time. Experimental data of prevalent infill patterns and structural correlation to contour layer effect are shown. An optimal configuration for both the minimization of mass and minimization of print time are presented, providing tangible structural data to designers that can be utilized in both structural and semi-structural applications. A set of examples is presented showcasing the applicability of FDM printed designs in an automotive production application and in an automotive product development application. Results indicate that the adoption of optimal infill patterns for FDM printed components will create new lightweighting applications in the automotive industry.</div></div>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».