Investigation of additive manufacturing process parameters for sustainability to optimize energy and material consumption
Notice bibliographique
Résumé
Additive Manufacturing (AM) offers many advantages to make objects over traditional subtractive manufacturing methods. For example, complex geometries can be easily fabricated, and light weight parts can be formed while maintaining the parts strength for the low carbon footprint, low material consumption and waste. But there are few areas in AM to improve i.e., sustainability, reliability, productivity, robustness, material diversity and part quality. Life Cycle Assessment studies have identified that the AM printing stage has a big impact on the life cycle sustainability of 3D printed products. AM building parameters can be properly selected to improve the sustainability of AM. This thesis presents an investigation of the Fused Deposition Modelling (FDM) process parameters for sustainability i.e., to reduce the energy and material consumption. Investigated parameters include the printing layer height, number of shells, material infilling percentage, infilling type, and building orientation. The impact of these parameters on the energy consumption, part weight, scrap weight and production time has been studied. The study uses both simulation and experimental methods to improve the accuracy of results. Taguchi Design of Experiments approach and statistical analysis tools are used to find optimal FDM parameter settings for sustainability. The building orientation and layer height have been found as major influencers on the energy consumption, part weight, scrap weight, and production time, whereas the number of shells, infilling type and infill percentage have the less impact. It is concluded that the building orientation and layer height can be optimized to reduce the energy and material consumption. It is found that the energy consumption is proportional to production time. The significance of this research lies on the factor that it investigates five AM process parameters at 3 levels. Models formulated in this research can be easily extended to other AM processes.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».