On the Post‐Processing of Complex Additive Manufactured Metallic Parts: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM) is gaining more attention due to its capability to produce customized and complex geometries. However, one significant drawback of AM is the rough surface finish of the as‐built parts, necessitating post‐processing for achieving the desired surface quality that meets application requirements. Post‐processing of complex geometries, such as parts with internal holes, lattice structures, and free‐form surfaces, poses unique challenges compared to other components. This review classifies various post‐processing methods employed for complex AM parts, presenting the experimental conditions for each treatment alongside the resulting improvement in surface roughness as a success criterion. The post‐processing methods are categorized into four groups: electrochemical polishing (ECP), chemical polishing (CP), mechanical polishing, and hybrid methods. Notably, mechanical methods exhibit the highest roughness improvement at 69.9%, followed by ECP (59.9%), hybrid methods (47.4%), and CP (49.5%). Nevertheless, mechanical post‐processing techniques are less frequently utilized for lattice parts, making chemical or electrochemical methods more promising alternatives. In summary, all four categories of post‐processing methods can improve the internal surfaces quality of AM holes. While mechanical methods offer the most substantial roughness improvement overall, chemical and electrochemical methods show particular potential for addressing the challenges associated with complex geometries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».