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Enregistrement W4392018959 · doi:10.30574/wjarr.2024.21.2.0558

3D printing in aerospace and defense: A review of technological breakthroughs and applications

2024· review· en· W4392018959 sur OpenAlexaff
Adeniyi Kehinde Adeleke, Danny Jose Portillo Montero, Oluwaseun Augustine Lottu, Nwakamma Ninduwezuor-Ehiobu, Emmanuel Chigozie Ani

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Advanced Research and Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensFields Institute for Research in Mathematical Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospace3D printingEngineeringSystems engineeringAeronauticsEngineering ethicsComputer scienceAerospace engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of 3D printing technology in the aerospace and defense sectors has heralded a paradigm shift in manufacturing processes, design capabilities, and operational efficiency. This review explores the transformative impact of 3D printing on these industries, focusing on breakthroughs and applications that have reshaped traditional methodologies. Technological advancements in additive manufacturing have facilitated the production of complex geometries and intricate components that were once deemed impractical or impossible. Aerospace engineers and defense manufacturers are now leveraging 3D printing to create lightweight, high-strength structures, optimizing the balance between performance and fuel efficiency. This has led to enhanced aircraft design and functionality, as well as the development of unmanned aerial vehicles with unprecedented capabilities. Moreover, the ability to rapidly prototype and iterate designs has significantly reduced the time-to-market for new aerospace and defense systems. The review delves into case studies showcasing how 3D printing has streamlined the development process, enabling quicker adaptation to evolving threats and technological advancements. In the defense sector, the customization potential of 3D printing has revolutionized the production of weapons and equipment. Tailoring components to specific mission requirements enhances the effectiveness of military operations while reducing costs associated with mass production. The review also highlights the role of 3D printing in the development of advanced sensors, communication devices, and protective gear for defense personnel. However, challenges such as material limitations, standardization, and certification processes persist. The review provides insights into ongoing research and development efforts addressing these challenges, aiming to further unlock the full potential of 3D printing in aerospace and defense. This review offers a comprehensive overview of the current state of 3D printing in aerospace and defense, emphasizing its transformative impact on manufacturing, design, and operational capabilities. As the technology continues to evolve, its integration is poised to shape the future landscape of these critical industries.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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