A review on additive/subtractive hybrid manufacturing of directed energy deposition (DED) process
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM) processes are reliable techniques to build highly complex metallic parts. Direct energy deposition (DED) is one of the most common technologies to 3D print metal alloys. Despite a wide range of literature that has discussed the ability of DED in metal printing, weak binding, poor accuracy, and rough surface still exist in final products. Thus, limitations in 3D printing of metal powder and wire indicate post-processing techniques required to achieve high quality in both mechanical properties and surface quality. Therefore, hybrid manufacturing (HM), specifically additive/subtractive hybrid manufacturing (ASHM) of DED has been proposed to enhance product quality. ASHM is a capable process that combines two technologies with 3-axis or multi-axis machines. Different methods have been suggested to increase the accuracy of machines to find better quality and microstructure. In contrast, drawbacks in ASHM still exist such as limitations in existing reliable materials and poor accuracy in machine coordination to avoid collision in the multi-axes machine. It should be noted that there is no review work with focuses on both DED and hybridization of DED processes. Thus, in this review work, a unique study of DED in comparison to ASHM as well as novel techniques are discussed with the objective of showing the capabilities of each process and the benefits of using them for different applications. Finally, new gaps are discussed in ASHM to enhance the layer bonding and surface quality with the processes' effects on microstructures and performance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».