Virtual Surface Roughness Measurements From an ‘As-Built’ Virtual CAD Model for Bead Based Deposition Additive Manufactured Components
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle