An automated decision support system for the identification of additive manufacturing redesign candidates
Notice bibliographique
Résumé
As additive manufacturing (AM) continues to mature, so does the need for a quick and effective method of determining how it should be applied in product design.In the past, these methods were naturally developed and passed on as tacit knowledge.However, with the rapid advancement of AM technologies, identifying parts which are eligible for AM as well as gaining insight on what value it may add to a product needs to be modelled in an objective and transferrable way.In this work, a framework for determining the candidacy of a part or assembly for AM is developed based on its economic feasibility and potential for AM-specific benefits.A set of selection criteria is created with the goal of fast-screening in mind; that is, the criteria is linked to data which can be automatically extracted from CAD models and resource planning databases.These selection criteria are used in conjunction with the candidacy framework to develop an automated decision support system for the identification of additive manufacturing redesign candidates.The decision support system is implemented in the form of a software which can be connected to existing CAD software for the quick identification of parts/assemblies that can be re-designed to be suitable for AM fabrication.Several case studies were conducted to validate the effectiveness of this decision support system.i ADML Additive Design and Manufacturing Lab AJAX Asynchronous JavaScript and XML AM Additive manufacturing AMK Additive manufacturing knowledge API Application programming interface ASTM American Society for Testing and Materials CAD Computer aided design DfAM Design for additive manufacturing DSS Decision support system
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».