Improving Quality of 3D Printed Components for RPAS using Curved Layer Filament Fabrication
Notice bibliographique
Résumé
The work in this thesis, explores methods of Additive Manufacturing applied to Remotely Piloted Aircraft Systems.The objective was to implement and test an alternate method of Fused Filament Fabrication using non-planar/curved layers.This was met by adapting a desktop 3D printer with an adapted nozzle and using a software offering non-planar layers.Both planar and non-planar prints were made to compare the strength using tensile and bend specimens.By completing flexural testing, it was determined that including non-planar layers did not provide a benefit to flexural strength with four or six non-planar top layers.Through printing different types of samples and angles, it was determined that using thicker layers and at low angles, non-planar printing provided improved surface quality.Recommendations for future work includes testing samples with different parameters, and improvements of printing hardware such as a custom printing nozzle or software.iii This thesis is dedicated in loving memory of my father Vladimir Kanevski, who would have been proud to have seen my accomplishments.Thank you to the students of the MC3041 office for their moral support.I couldn't have asked for a better group of hard working people to have as friends and role models.A special thank you to Brendan Ooi for helping with the 3D printer and teaching me how to fix and run it myself, as well as always being a helping hand.Thank you to Olivia Chamberland for helping out when I was out of town and to always being there for me.Thank you to Anthony Dewar in assisting with printing samples needed for testing and for sharing a lot knowledge about 3D printing.Thank you to Steve Truttmann for assistance in mechanical testing, endless knowledge, helpful insight, and moral support.Thank you to David Raude for
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».