Feature selection for constructing datasets toward automated lifecycle assessment for additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive Manufacturing (AM) is considered an innovative technology to fabricate goods with green characteristics. In comparison to conventional manufacturing (CM) approaches, AM technologies have shown impressive results in enhancing sustainability in production systems. Various research has been conducted to assess the environmental impacts of AM based on the well-known life cycle assessment (LCA) framework. However, this approach requires intensive domain knowledge to build the environmental impact model and interpret the impacts of input variances. This knowledge barrier may cause delays and challenges in the selection of the optimal design and process parameters for additively manufactured parts in the product design and planning stages due to the iterative design-evaluation process. As such, the research community demands an automated LCA tool for supporting AM toward elevated sustainability. To achieve this ambitious goal, this paper particularly investigates the fundamental question – “What are the key influential parameters that pose an impact on the environmental sustainability of AM?”. A methodological framework for identifying the key influential parameters for AM is proposed. The framework was demonstrated by taking the fused filament fabrication (FFF) process as an example. Based on instantiation, LCA of over 200 AM instances, and correlation analysis, the key influential parameters are identified. Finally, a dataset with the identified features could be constructed. This dataset is expected to establish a common base for scale-up with joint efforts from the AM community.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».