Virtual Surface Roughness Measurements From an ‘As-Built’ Virtual CAD Model for Bead Based Deposition Additive Manufactured Components
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All additive manufacturing processes have a characteristic ‘staircase’ layering effect at the boundaries, as this process family fabricates components by stacking layers upon each other. This effect is noticeable at shallow angles and where there is significant surface curvature. Measuring the surface roughness from virtually modeled beads of an additive manufactured product helps to have an initial estimation of the surface quality during process planning. In this paper, three techniques are developed to measure the profile surface roughness from an ‘as-built’ CAD model generated from theoretical bead geometries. Two CAD files are needed as inputs: a model of the ideal part geometry and the model created based on the bead geometry, percent bead overlap, and the fill strategy. Developed solutions are projection, projection normal-line distance, and elongation method. The results are verified by analytical calculations with less than one percent variation. The samples include flat faces, a curved surface, and an S shape (a double arc). Sensitivity studies for evaluation length are conducted as well. Estimation of the surface roughness values before a component is being built will help designers to evaluate how much material stock is needed to be added if subsequent machining processes are required. Therefore, it is anticipated that this research will assist process planners in developing their desired build solutions for both AM and hybrid manufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».