Quality improvement and evaluation for profile responses in cloud-based additive manufacturing processes
Notice bibliographique
Résumé
The 3D printing cloud service platform integrates 3D printing with cloud manufacturing to enable resource sharing and transition manufacturing from mass production to personalised customisation. However, the unstable process of 3D printing, which results in high variability and low repeatability, impedes the application of cloud 3D printing platforms. How to economically and effectively monitor and control the process stability of 3D printers, especially in blockchain-based cloud 3D printing networks, has become a critical technical bottleneck. The authors propose a novel method to monitor and stabilise the fused deposition modelling (FDM) 3D printing process. This method uses profile responses to obtain sufficient quality data and reliable optimisation results from just a few specimens. First, the spatio-temporal Gaussian process model is combined with the Latin hypercube design to investigate the relationship between profile responses and process parameters. Second, under the Bayesian optimisation framework, find the optimal parameter settings that make the predicted profiles maximally conform to the specification region. Finally, evaluate the printing process under the optimal parameter settings by multivariate process capability indices. Verification tests show that the proposed method is feasible and cost-effective, promoting the application of a cloud 3D printing platform.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».