Mesh Optimisation for General 3D Printed Objects with Cusp-Height Triangulation Approach
Notice bibliographique
Résumé
3D printing (3DP) is increasingly utilized to achieve quick turnaround on various geometric designs and prototypes, being the growing part of additive manufacturing technology (AMT). The 3DP technique effectively improves the production of complex models in terms of low-cost, time-consuming production, and with less material volume. The key to results optimisation with 3DP is the preparation of the geometry. The following techniques can effectively reduce the required time of the 3D printing process for complex and non-linear CAD files. The fused deposition modelling/fabrication (FDM/FFF) techniques become the first choice in many applications, including biomedical ones. Still, some obstacles exist in the geometry roughness and quality zones. This paper proposes an optimisation method for 3D printed shapes used in biomedical devices and instrumentation by minimising the support structure attached to the model using the FDM technique. In this research, we proposed a method for dynamic compensation against gravity-affected parts extended from the main object’s geometry using a forward planar learning (FPL) algorithm to minimise cusp height in 3D printed objects. After the slicing stage, the outcomes proved to be of good quality, optimised the object’s surfaces, and minimised the printing time by 32%–38%. The proposed method is promising in defining a better setting for slicing and toolpath for FDM 3D printing. However, this method was not tested on other 3DP methods (Stereolithography (SLA), Selective laser sintering (SLS), and Digital Light Processing (DLP)), as more verification efforts need to be done on these 3D printing processes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».