机构名称：
¥ 2.0
摘要：增材制造工艺容易出现生产错误。具体来说，激光定向能量沉积 (DED-L) 的独特物理条件会导致意外的工艺异常，从而导致零件质量不佳。由此产生的成本和缺乏可重复性是阻碍这项创新技术更广泛采用的两大障碍。将传感器数据与生产过程前后相关步骤的数据相结合，可以更好地了解这些过程异常发生的时间和原因。在本研究中，提出了一种基于物联网的数据挖掘框架，以评估在工业级 DED-L 机器上加工 Ti6Al4V 的稳定性。该框架采用边缘云计算方法，从零件生命周期的各个步骤中高效、安全地收集数据。在制造过程中，使用多个传感器来现场监测基本工艺特性。使用适当的破坏性测试获得了 160 个打印样本的机械性能。所有数据都存储在中央数据库中，可以通过网络访问以进行数据分析。结果证明了所提出的物联网框架的成功实施，但也表明制造过程中缺乏过程稳定性。发生的部件错误只能部分与现场传感器数据的异常相关。
基于物联网的稳定性评估数据挖掘框架...
主要关键词
相关文件推荐
