Feature selection and framework design toward data-driven predictive sustainability assessment and optimization for additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM) is considered an innovative technology to fabricate goods with green characteristics. In comparison to conventional manufacturing approaches, AM technologies have shown promising 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 findings. This knowledge barrier may cause delays and challenges in the selection of the optimal design and process parameters for additively manufactured parts. Such challenges can be particularly prevalent during the early product design and planning stages. As such, the research community demands an automated LCA tool to support 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?” Thus, this paper proposes a methodological framework for identifying the key influential parameters for AM. The framework was demonstrated by taking the fused filament fabrication process as a case study. Through instantiating various parts within the proposed framework and conducting LCA on over 200 AM instances, followed by correlation analysis, the key influential parameters were identified. Consequently, a data-driven predictive sustainability assessment and optimization framework was developed by integrating the identified influential features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».