Geometry-Based Decomposition Rules and Programming Strategies for Complex Components in Additive and Hybrid Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive manufacturing (AM) processes offer a promising avenue for providing service components, primarily due to their inherent advantage of producing components without the need for tooling or fixtures. Nevertheless, many AM processes often necessitate extensive post-processing steps to eliminate support materials and achieve the required surface finishes and feature tolerances. The central objective of this research is to investigate the feasibility of using directed energy deposition (DED) AM solutions to manufacture intricated geometries that are traditionally produced through casting, machining, or forging, leveraging hybrid manufacturing build techniques where machining operations are introduced as needed. DED AM processes with innovative tool paths and build strategies are employed to create a near-net shape, followed by final machining or intermittent machining operations. To structure our approach, we introduce a geometry classification schema, which allows us to group similar build strategies. This classification framework lays the foundation for our decomposition methods and process planning strategies. Some issues, such as overhang geometries and collisions, have been resolved using these specific strategies. It is important to note that this research is ongoing, and in future work, we plan to develop in-line heat maps and explore heating cycles impact on the resulting mechanical, tribological and physical properties of these components. This continued exploration will further enhance our understanding of the potential of DED AM in this context.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».