Developing strategies for medium volume production in directed energy deposition additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Additive Manufacturing (AM) processes enable the validation of design variants, and the manufacturing of low volume specialty components. Slow fabrication times are an issue for larger production volumes, but for the directed energy deposition (DED) and hybrid manufacturing (where additive and machining operations are interwoven), new process planning scenarios can be explored for both low and medium volume production levels, which aligns well with addressing on-demand service and out of production components. DED AM is a material deposition based process. Wire filament or powder is melted by a heat source, and multi-axis tool paths can be employed to deposit the material. Large freeform components can be fabricated without support material; however, production volume scalability is an issue. Prior to exploring multi-function or reconfigurable machines and dynamic layouts, a framework for defining nomenclature for DED AM precedence diagrams and value stream maps, and insights for systematically decomposing components for macro and micro level process planning needs to be developed. The goal of this research is to provide a foundation for DED and hybrid manufacturing for low volume production (100 – 2000 pcs) for short planning horizons (1 week to 1 month) which would align to ‘medium volume’ production levels. This specific paper will present research performed to date on addressing these challenges.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».