Eddy Current Sensor Probe Design for Subsurface Defect Detection in Additive Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Pore and crack formation in parts produced by additive manufacturing (AM) processes, such as laser powder bed fusion, is one of the issues associated with AM technology. Surface and subsurface cracks and pores are induced during the printing process, undermining the printed part durability. In-situ detection of defects will enable the real-time or intermittent control of the process, resulting in higher product quality. In this paper, a new eddy current-based probe design is proposed to detect these defects in parts with various defects that mimic pores and cracks in additively manufactured parts. Electromagnetic finite element analyses were carried out to optimize the probe geometry, followed by fabricating a prototype. Artificial defects were seeded in stainless steel plates to assess the feasibility of detecting various flaws with different widths and lengths. The smallest defect detected had a 0.17 mm radius for blind holes and a 0.43 mm notch with a 5 mm length. All the defects were 0.5 mm from the surface, and the probe was placed on the back surface of the defects. The surface roughness of the tested samples was less than 2 µm. The results show promise for detecting defects, indicating a potential application in AM.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».