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Enregistrement W3103772229 · doi:10.11159/ffhmt20.111

Thermal Simulation of Big Area Additive Manufacturing

2020· article· en· W3103772229 sur OpenAlexvenueno aff
Brian K. Friedrich, Kyosung Choo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlumpingAcrylonitrile butadiene styreneThermalLayer (electronics)ImplosionPyramid (geometry)Materials scienceHeat transferMechanical engineeringOpticsEngineeringMechanicsGeologyMeteorologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common failure mode of Big Area Additive Manufacturing (BAAM) is the phenomena of slumping.Slumping occurs when the structure retains excessive heat, often seen when there is insufficient cooling between layers.This study developed a transient thermal simulation model to aid in predicting the slumping phenomena, specifically in overhanging features.The simulation was modeled in ANSYS where the walls were created to match the dimensions in the experimental pyramid at 12.5 mm wide with a thickness of 5 mm.The structures overall size was 1.06 m by 0.77 m and 25 layers tall.Each layer was created independently to allow for element birth/death commands and for individual layer mesh parameters.Using the built-in element birth/death commands each layer would be inserted on top of the previous layer.As each new layer is activated a temperature input of 202°C is applied then subsequently turned off as the next layer is activated.The printing material, ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene), properties and heat transfer coefficient of the structures are functions of temperature.The simulation model is compared to an experimentally measured part.A FLIR E60 thermal imaging camera is utilized to capture the vertical thermographic profile of the build.The camera was paired with a computer running the FLIR Tools software package in order to record, save, and later analyze the thermographic history.The thermal images also captured three different vertical lines traversing all layers.Each pixel in the lines would record the corresponding temperatures of the structure.The data taken from the three lines show that the cooling present in the structure is of an exponential form.This result matches what was produced from the simulation, within 5 % error.The simulation allows for dwell times to be adjusted in the model until failure is no longer predicted.Utilizing these transient thermal modeling techniques will aid BAAM designers to identify potential slumping during the print process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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