Automated storage and active cleaning for multi-material digital-light-processing printer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to introduce a novel technique for printing with multiple materials using the DLP method. Digital-light-processing (DLP) printing uses a digital projector to selectively cure a full layer of resin using a mask image. One of the challenges with DLP printing is the difficulty of incorporating multiple materials within the same part. As the part is cured within a liquid basin, resin switching introduces issues of cross-contamination and significantly increased print time. Design/methodology/approach The material handling challenges are investigated and addressed by taking inspiration from automated storage and retrieval systems and using an active cleaning solution. The material tower is a compact design to facilitate the storage and retrieval of different materials during the printing process. A spray mechanism is used for actively cleaning excess resin from the part between material changes. Findings Challenges encountered within the multi-material DLP technology are addressed and the experimental prototype validates the proposed solution. The system has a cleaning effectiveness of over 90 per cent in 15 s with the build area of 72 inches, in contrast to the previous work of 50 per cent cleaning effectiveness in 2 min with only 6 inches build area. The method can also hold more materials than the previous work. Originality/value The techniques from automated storage and retrieval system is applied to develop a storage system so that the time complexity of swapping is reduced from linear to constant. The whole system is sustainable and scalable by using a spraying mechanism. The design of the printer is modular and highly customizable, and the material waste for build materials and cleaning solution is minimized.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle