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Enregistrement W3065501862 · doi:10.1109/pn50013.2020.9167010

Investigation of the impact of opto-mechanical parameters towards high speed manufacturing of 3-dimensional patterns with nanosecond laser

2020· article· en· W3065501862 sur OpenAlexaff
Shayan Mohammadi Pour khajani, Hamid Ebrahimi Orimi, Sivakumar Narayanswamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningLaserSurface micromachiningMaterials scienceOpticsLaser beam machiningLaser power scalingLaser ablationPulse durationPhotonicsLaser beam qualityComputer scienceMechanical engineeringOptoelectronicsPhysicsFabricationLaser beamsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser-based subtractive manufacturing absorbs enormous attention in the manufacturing of the most advanced materials. The technique has a wide range of applications in biomedicine, photonics and semiconductors and aerospace [1]. Using this technology enhances precision, machining speed, and quality consistency compared to conventional methods. A pulsed laser with high-repetition-rate scans the desired coordinates to offer high-speed manufacturing [1]. However, the machined area has uniform depth (i.e. 2-dimensional micromachining) since the power density does not exceed the ablation threshold out of the focal plane.In order to machine a 3D pattern, we must alter the depth of machining. The variation of machining depth could be achieved by either moving the sample in Z direction or varying the opto-mechanical parameters. Regardless of the approaches, it is essential to quantify the impact of the opto-mechanical parameters. For this purpose, we developed the setup (figure 1) which includes a pulsed laser (wavelength: 532 nm, pulse duration <; 20ns), XY galvo mirror systems and l50 mm converging lens. To obtain a high speed of machining, we decided to move the laser beam by using galvo mirror systems. We developed an algorithm in MATLAB to control the galvo for the laser beam delivery into the desired coordinates. In the current study, we conducted 3 sets of experiments to investigate the effects of the opto-mechanical parameters on Magnesium. In the first set of experiments, we studied the impacts of the pulse overlap (0, 40 and 80 %) and the laser power (1.1 and 2.4 w) on machining depth. For the second set of experiments, we kept the overlap to 80% and varied the number of pulses from 50 to 400 for 1.1 and 2.4 w laser power. For the last set of experiments, we utilized the image-based approach [1], [2] to machine the 2D complex pattern (figure 2 (b)) by applying the best combination of optical parameters. After machining, the specimens were scanned by the interferometer (WYKO NT110) to measure the depth and roughness of the samples. The results depict the growth of laser power (from 1.1 to 2.4 w) significantly increases the depth of the machined zone from 4 to 24 μm. We observed increasing the pulse overlap from 0 to 80 % drops the surface roughness. Increasing the number of pulses in specific XY coordinates from 50 to 400 could rise the depth by 4 times (figure 2 (a)). In this study, we realized machined depths could be varied by changing the laser power, pulse overlap, and the number of pulses. We also developed a way to machine a 2D/3D complex pattern with minimum achievable roughness. This approach can be an effective step toward the subtractive manufacturing of 3D-constructs.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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