Influence of process parameters for tensile test specimens printed on FDM by ABS material to attain sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Additive Manufacturing (AM) is becoming the leading innovation in many fields due to its ease in generating a 3D object by adding one layer of material over the other from a source of Computer Aided Design (CAD) model as input file. Fused Deposition Modeling (FDM) is one among the technologies available in AM, which works on material extrusion process for which the material is served in filament shape. The practice of utilizing the resources effectively by meeting the requirements of subsequent generations is internationally referred to as Sustainable Manufacturing (SM). It deals with the issues that impact the economy, society and environment. Green manufacturing approaches like reduce, reuse and recycle theories are linked with 3D Printing. In this paper research has been conducted on the studies of sustainability of the parts produced on FDM for ASTM D638 Type- IV standard tensile test specimen to optimize the process parameters for Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS) material by using Design of Experiments (DOE) through Taguchi technique and Analysis of Variance (ANOVA). The variables considered are print speed, orientation, layer thickness and print temperature and the responses studied are energy consumption, CO2 emission, dimensional accuracy, surface roughness and mechanical properties. The primary aim of this research is to reduce the energy consumption and CO2 emission without compromising mechanical properties, in order to achieve sustainability by finding the optimum values for the input process parameters.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».