Look-ahead stress-oriented trajectory planning to improve the strength of fused filament fabricated parts
Notice bibliographique
Résumé
Fused filament fabrication (FFF) is a promising additive manufacturing method; nevertheless, the mechanical properties of its final products, particularly for end-use applications, still require enhancements. Combining FFF's low cost and well-established technology with enhanced mechanical properties would increase its competitiveness among other additive manufacturing methods. Similar to the well-established subtractive manufacturing methods, the majority of the trajectory planning algorithms developed for FFF, prioritize print time and dimensional accuracy. However, the effect of trajectory planning on the strength of parts produced through FFF has not received adequate attention. This paper proposes a look-ahead trajectory planning algorithm for FFF, which generates an optimized nozzle path to align the print direction with the principal stress direction. This alignment has been proven effective in increasing the tensile properties of the FFF parts. To minimize print defects, especially when printing high-viscosity materials like metals, path intersection elimination, single point elimination, and linear approximation algorithms are applied to the method. The validity of the proposed algorithm was initially tested on more convenient Polylactic Acid (PLA) specimens and was further verified by experimentations on 17–4PH stainless steel specimens.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».