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Enregistrement W4382059870 · doi:10.21203/rs.3.rs-3064114/v1

A Post-Topology Optimization Process for Overhang Elimination in Additive Manufacturing: Design Workflow and Experimental Investigation

2023· preprint· en· W4382059870 sur OpenAlex
Osezua Ibhadode, Zhidong Zhang, Ali Bonakdar, Ehsan Toyserkani

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

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensSiemens (Canada)University of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowTopology optimizationProcess (computing)Computer scienceManufacturing engineeringTopology (electrical circuits)Engineering drawingProcess engineeringMechanical engineeringEngineeringStructural engineeringDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although structural design complexities do not potentially pose challenges to many additive manufacturing technologies, several manufacturing constraints should be considered in the design process. One critical constraint is the structure's unsupported or overhanging features. If these features are not reduced or eliminated, they can cause a decline in part surface quality, inhibit print success, or increase production time and cost due to support removal. To eliminate these features, a new post-topology optimization strategy is proposed. The design problem is first topologically optimized, then boundary identification and overhang detection are carried out. Next, additional support-free struts subject to a specified thickness and angle are introduced to support previously detected infeasible features. This addition can increase the structure’s volume; therefore, an optional volume correction stage is introduced to obtain a new but lower volume fraction which will be used in the final topology optimization, boundary identification, and overhang elimination stages. Experimental and numerical load-displacement relationships are established for varying overhang angle thresholds and minimum feature sizes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,293 · 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