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Enregistrement W4386454701 · doi:10.1002/9781119210801.ch3

Main Sub‐Systems for Metal AM Machines

2021· other· en· W4386454701 sur OpenAlexaff
Ehsan Toyserkani, Dyuti Sarker, Osezua Ibhadode, Farzad Liravi, Paola Russo, Katayoon Taherkhani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserMaterials scienceDiodeOptoelectronicsMetal powderLayer (electronics)Semiconductor laser theoryFiber laserEngineering physicsOpticsNanotechnologyMetalMetallurgyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter helps the students to gain a clear understanding of main modules used in additive manufacturing (AM) systems and gain knowledge on the physics behind the laser functioning. In metal AM processes, the 3D object is built through the selective solidification/joining of powder materials in a layer-by-layer fashion. The chapter discusses the electron beam as an energy source used in powder bed fusion and directed energy deposition processes. The chapter includes information about wire feeding mechanisms, powder feeders, powder spreading mechanisms, positioning devices, and computer-aided design/CAM systems employed in metal AM. The chapter also discusses the basics of lasers, along with details about the most common type of lasers used in laser-based AM. Lasers can be grouped as follows: solid-state lasers, gas lasers, liquid dye lasers, semiconductor diode lasers, and fiber lasers. In addition to the laser beam, common source of heat for thermal-based metal powder bed additive manufacturing technologies is electron beam.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1510,090

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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