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Enregistrement W4402981172 · doi:10.1109/otcon60325.2024.10687734

The Future of Wire Arc Additive Manufacturing Comprehensive Strategies for Improved Close Loop Monitoring and Control

2024· article· en· W4402981172 sur OpenAlexaff
Ginni Nijhawan, V Asha, V. Suresh, Praveen Praveen, Zahraa H. Abdulzahraa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoop (graph theory)Arc (geometry)Control (management)Manufacturing engineeringComputer scienceEngineeringAutomotive engineeringControl engineeringMechanical engineeringMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes a series of approaches that improve wire are additive manufacturing (WAAM) for manufacturing many metal items. ATM, MCA 2, ALTC 2, and RSM are the five techniques in the framework. Ablation research examined each approach and how they work together to improve WAAM accuracy, distortion, and material compatibility. The thorough performance comparison, including photographs, indicates that WAAM is better in deposition rate, surface quality, clarity, material diversity, cost-effectiveness, and scalability. The integrated framework enables dynamic modifications, tracking, and iterative improvements. This makes WAAM the optimal additive manufacturing process for many applications. The data indicates how significant each strategy is and how they work together to improve WAAM. This study illuminates sophisticated additive manufacturing technologies and indicates that WAAM is a feasible and flexible alternative to large metal component manufacturing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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