Inspection & modelling of cusp geometry in additive manufacturing to predict product???s surface roughness
Notice bibliographique
Résumé
The final dimensional and geometric inaccuracies, and the resulting high surface roughness of the products have been the major problems in employing Additive Manufacturing (AM) technologies. Most of commonly used Additive manufacturing (AM) technologies are developed based on a layer-based manufacturing process to fabricate 3D models. However, a critical drawback that reduces the surface quality of the AM parts is the stair case effect as a direct result of the layered deposition of the material. In this thesis, a new approach to model surface roughness in Fused Deposition Modeling (FDM) is proposed. Based on actual observations and modeling of the cusp geometry under various setups and fabrication conditions, an empirical model to express the surface roughness distribution is presented. The developed methodology presents mathematical expressions for the profile of cusps classified based on two parameters of additive manufacturing layer thickness and the slope of the fabricated surface. Considering the fact that the cusp profile crucially affects the surface quality, the developed model is used directly to estimate surface roughness of the final product. The proposed expression is verified by implementation and comparison with the experimental case studies. The developed models can be used for optimum selection of the build direction or layer thickness when a certain surface roughness range is targeted. It can also be used as a tool for modification of the design to control the final surface roughness of the AM products.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».