Maneuverability‐Based Speed and Temperature Adaptive Robotic Control (M‐ <scp>STARC</scp> ) for Fiber Steering in Additive Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Steering of continuous fiber along three‐dimensional (3D) paths in automated fiber placement (AFP) additive manufacturing using a 6‐axis robotic arm requires advanced toolpath planning strategies to ensure coordinated control of robotic movements, printing speed, and deposition temperature. Fiber steering requires large nozzle rotations to keep the fibers tangential to the nozzle path. If the print speed is not reduced accordingly, the resulting large robot joint accelerations cause jerky movements and vibrations that disrupt the precise printing height—typically ranging from 0.1 to 0.3 mm—causing fiber damage at the nozzle tip and path errors. This research introduces a novel approach called Maneuverability‐based Speed and Temperature Adaptive Robotic Control (M‐STARC). The method dynamically adjusts printing speed and deposition temperature based on the complexity of the robotic joints' maneuvering required to maintain tangential alignment of the 3D printing nozzle with the fiber path trajectory. Heat transfer analyses determine nozzle temperature as a function of printing speed. This speed is varied along the trajectory to limit robot joint accelerations, which depend on the maneuverability (kinematics) of the robot. Faster printing speeds (and higher nozzle temperatures) are allowed at points where less maneuvering is needed. The proposed toolpath planning approach effectively defines the 3D path and robotic movements while adhering to critical speed–temperature constraints, laying the theoretical foundation for future experimental validation and implementation in fiber steering applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».