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Enregistrement W4381193973 · doi:10.11159/cdsr23.216

Development of a Robotic Additive Manufacturing Framework for Fused Deposition Modeling: Technical Considerations

2023· article· en· W4381193973 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Control, Dynamic systems, and Robotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFused deposition modelingManufacturing engineeringDeposition (geology)Computer scienceSystems engineeringEngineeringProcess engineering3D printingMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additive manufacturing, commonly referred to as 3D printing, is a rapidly growing technology that allows for the creation of three-dimensional parts in a fraction of the time required by traditional methods.Conventional 3D printers use either cartesian or delta mechanisms, which are reliable but limited in movement due to the fixed orientation of the tool head.Researchers have been working on using robotic manipulators to create new 3D printing techniques.To accomplish this, they first need to establish a robotic framework for basic 3D printing.This technical brief explains the steps for the implementation of a robotic manipulator for fused deposition modelling (FDM).The proposed approach can help other researchers develop their own robotic 3D printing framework.While many other alternatives can be utilized, the proposed methodology is not intended to be unique or optimized.However, it provides important technical details that can help to expedite the process of establishing new research projects in this field.Additionally, this brief introduces the concept of the "printability index", which can be used to create a map for positioning the build platform in the robot's workspace.

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 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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · 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