Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "metoda przyrostowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Surface Roughness Reduction in A Fused Filament Fabrication (FFF) Process using Central Composite Design Method
Autorzy:
Kandananond, Karin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23966673.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
średnia chropowatość powierzchni
centralna konstrukcja kompozytowa
metoda przyrostowa FFF
average surface roughness
central composite design
fused filament fabrication
Opis:
The objective of this study is to optimize the fabrication factors of a consumer-grade fused filament fabrication (FFF) system. The input factors were nozzle temperature, bed temperature, printing speed, and layer thickness. The optimization aims to minimize average surface roughness (Ra) indicating the surface quality of benchmarks. In this study, Ra was measured at two positions, the bottom and top surface of benchmarks. For the fabrication, the material used was the Polylactic acid (PLA) filament. A response surface method (RSM), central composite design (CCD), was utilized to carry out the optimization. The analysis of variance (ANOVA) was calculated to explore the significant factors, interactions, quadratic effect, and lack of fit, while the regression analysis was performed to determine the prediction equation of Ra. The model adequacy checking was conducted to check whether the residual assumption still held. The total number of thirty benchmarks was fabricated and measured using a surface roughness tester. For the bottom surface, the analysis results indicated that there was the main effect from only one factor, printing speed. However, for the top surface, the ANOVA signified an interaction between the printing speed and layer thickness. The optimal setting of these factors was also recommended, while the empirical models of Ra at both surface positions were also presented. Finally, an extra benchmark was fabricated to validate the empirical model.
Źródło:
Production Engineering Archives; 2022, 28, 2; 157--163
2353-5156
2353-7779
Pojawia się w:
Production Engineering Archives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quo Vadis NDT? - A Forecast of the Future
Quo Vadis NDT? – Prognoza przyszłości
Autorzy:
Dobmann, Gerd
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1402118.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
full matrix capture
Total Focusing Method
artificial intelligence
machine learning
additive manufacturing
metoda pełnego ogniskowania
TFM
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
produkcja przyrostowa
Opis:
The here presented contribution will forecast the future of NDT, even if this is difficult, because of many uncertainties. Large NDT conferences offer the opportunity to statistically evaluate the most popular topics which are in the actual interest of the NDT community. The author, engaged as subject editor of the Journal NDT&E International, will discuss his experience with peer-reviewed papers too. Worldwide, especially politicians talk about the next industrial revolution, using «catchwords» like digitization, big data, robotics, artificial intelligence, high powerful computing, cloud computing, intelligent manufacturing, etc. We have a global competition; China alone will invest in R&D of artificial intelligence (AI) in the next five years 150 billion $US. However, all R&D projects to these topics are primarily not NDT developing programs. But, NDT will follow the mainstream and will participate in hardware and software developments, to adapt them for its own needs. The contribution discusses tendencies of developments, for instance, in additive manufacturing where NDT is utilized in real-time to feed-back control, to produce - «on-line closed-loop» - the quality. Two special innovations are discussed; one is to the non-linear phenomenon of Local Defect Resonances in visco-elastic materials, the other to Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers (VCSEL), a new, powerful, and flexible heat source in Thermal Testing.
Niniejsza praca przedstawia prognozę przyszłości badań nieniszczących (BN), nawet jeśli jest to trudne z powodu wielu niewiadomych. Duże konferencje dotyczące BN dają możliwość przeprowadzenia statystycznej oceny najpopularniejszych tematów, którymi aktualnie interesuje się społeczność BN. Autor, pełniący funkcję redaktora działowego w Journal NDT & E International, omówi również swoje doświadczenia z recenzowanymi artykułami. Na całym świecie, zwłaszcza politycy, mówią o kolejnej rewolucji przemysłowej, używając „haseł”, takich jak cyfryzacja, big data, robotyka, sztuczna inteligencja, obliczenia o dużej mocy, przetwarzanie w chmurze, inteligentna produkcja itp. Mamy globalną konkurencję a same Chiny zainwestują w badania i rozwój sztucznej inteligencji (AI) w ciągu najbliższych pięciu lat 150 miliardów dolarów. Wszystkie te projekty badawczo-rozwojowe z wymienionej tematyki nie dotyczą rozwoju BN. Jednakże, BN będą podążać za głównym nurtem i będą korzystać z rozwoju sprzętu i oprogramowania, adaptując je do własnych potrzeb. Artykuł omawia tendencje rozwojowe, na przykładzie sytuacji występującej w przypadku produkcji przyrostowej, gdzie BN są wykorzystywane w czasie rzeczywistym do sterowania sprzężeniem zwrotnym, zapewniającym jakość. Omówiono zostaną dwie innowacje: jedną z nich jest nieliniowe zjawisko lokalnych rezonansów wokół defektów w materiałach wiskoelastycznych, a drugim są lasery o emisji powierzchniowej z pionową wnęką rezonansową (VCSEL), nowe, mocne i adaptywne źródło wzbudzenia w badaniach termograficznych.
Źródło:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka; 2020, 1-4; 6-17
2451-4462
2543-7755
Pojawia się w:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies