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Enregistrement W4377019581 · doi:10.1088/1757-899x/1281/1/012016

Computationally efficient model to predict the evolution in the thermal field in the EB-PBF and LP-DED processes

2023· article· en· W4377019581 sur OpenAlexaff
Pegah Pourabdollah, Farzaneh Farhang Mehr, Steve Cockcroft, Daan M. Maijer

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)ThermalEconomies of agglomerationField (mathematics)Scale (ratio)Materials scienceDeposition (geology)Work (physics)FusionProcess (computing)MacroComputer scienceBiological systemMechanical engineeringStatistical physicsMechanicsPhysicsThermodynamicsMathematicsEngineeringGeologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the development of a number of defects found in components fabricated by the metal Additive Manufacturing (AM) processes requires an understanding of the evolution in the thermal field within the component at both the macro- and meso-scales. As a first step, in this work, the agglomeration method was used in combination with a time-averaged input of energy to simulate the macro-scale evolution in temperature. Two example processes: 1) laser-based powder-fed directed energy deposition; and 2) electron beam powder bed fusion, are used to demonstrate the modelling methodology. The approach employed focuses on ensuring the conservation of heat and is applied using ABAQUS. The two applications have been validated by comparing the predicted thermal behaviour with process-derived data. The results indicate that this method is an efficient strategy to predict the thermal field at the scale of the component being fabricated.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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