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Enregistrement W2990564865 · doi:10.1115/detc2019-97436

A Comparative Study of Metal Additive Manufacturing Processes for Elevated Sustainability

2019· article· en· W2990564865 sur OpenAlexaff
Wenbo Min, Sheng Yang, Ying Zhang, Yaoyao Fiona Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityAerospaceManufacturing engineeringComputer scienceProcess engineeringMechanical engineeringIndustrial engineeringAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metal additive manufacturing (AM) processes have gone through a compound growth over the past decade, and the technology is widely applied in industries like aerospace, automobile and bio-medical fields. There is an increasing need to understand and improve its sustainability given the high profile of existing environmental challenges. This paper aims at developing a precise comparative model for the three major metal AM processes (including Laser Powder Bed Fusion (LPBF), Electron Beam Melting (EBM), and Direct Energy Deposition (DED)) with respect to environmental performance assessment with a future goal of providing closed-loop feedbacks for design optimization with elevated sustainability. To improve the precision of previously reported models, new factors including embodied impacts of machine and recycled powder, operation patterns, system lifespan and batch size, are considered. A topologically optimized rocket bracket made of Ti6Al4V is used as an example to investigate the environmental performance of the three processes. The results showed that given the same design solution, the EBM had the lowest environmental impacts for low batch size, while the DED excelled at production efficiency.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,674

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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