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Enregistrement W4392162069 · doi:10.1007/s00170-024-13255-x

A new variant of the inherent strain method for the prediction of distortion in powder bed fusion additive manufacturing processes

2024· article· en· W4392162069 sur OpenAlexafffund
Pegah Pourabdollah, Farzaneh Farhang Mehr, Steve Cockcroft, Daan M. Maijer

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Advanced Manufacturing Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFusionDistortion (music)Industrial and production engineeringStrain (injury)Materials scienceBiological systemEngineering drawingComputer scienceEngineeringMechanical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new variant of the inherent strain (IS) method is proposed to predict component distortion in powder bed fusion additive manufacturing (AM) that addresses some of the shortcomings of the previous work by accounting for both the compressive plastic strain formed adjacent to the melt pool and the thermal strain associated with the changing macroscale thermal field in the component during fabrication. A 3D thermomechanical finite element (FE) model using the new approach is presented and applied to predict the distortion of a component fabricated in an electron beam powder bed fusion (EB-PBF) machine. To improve computational efficiency, each computational layer is comprised of six powder layers. A time-averaged volumetric heat input based on beam voltage and current data obtained from the EB-PBF system was calculated and applied to each computational layer, consistent with the process timing. The inherent strains were applied per computational layer as an initial anisotropic contribution to the thermal strain at the time of activation of each computational layer, resulting in the sequential establishment of static equilibrium during component fabrication, which accounts for the variation in the local macroscale thermal field. The thermal field and distortion predicted by the thermomechanical model were verified using experimentally derived data. The model predicts in-plane compressive strains in the order of 10−3. Differences in the inherent strain were found at different locations in the component, consistent with differences in the macroscale thermal field. The proposed method is general and may also be applied to the laser powder bed fusion (L-PBF) process.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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