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World File Search System零件表面
混合制造的表面鉴定刀具路径优化
摘要：混合制造机床通过在同一台机床上结合增材制造 (AM) 和减材制造 (SM) 工艺，具有革新制造业的巨大潜力。从 AM 到 SM 时可能出现的一个突出问题是，SM 工艺刀具路径没有考虑由前一个 AM 步骤引起的几何差异，这会导致生产时间增加和刀具磨损，尤其是在使用基于线的定向能量沉积 (DED) 作为 AM 工艺时。本文讨论了一种使用机上接触探测近似零件表面拓扑并使用表面拓扑近似制定优化 SM 刀具路径的方法。使用了三种不同的几何表面近似：三角形、梯形和两者的混合。使用每种几何近似创建 SM 刀具路径，并根据三个目标进行评估：减少总加工时间、降低表面粗糙度和降低切削力。还研究了优化目标的不同优先级方案。确定在优化中产生最大改进的最佳曲面近似是混合曲面拓扑近似。此外，结果表明，当优先考虑加工时间或切削力优化目标时，其他优化目标的改进很小。
人工智能在增材制造部件表面粗糙度预测中的应用
摘要：从制造角度来看，增材制造因其提高生产效率的潜力而广受欢迎。然而，在预定的设备、成本和时间限制内确保产品质量始终如一仍然是一个持续的挑战。表面粗糙度是一个关键的质量参数，难以达到要求的标准，这对汽车、航空航天、医疗设备、能源、光学和电子制造等行业构成了重大挑战，因为表面质量直接影响性能和功能。因此，研究人员非常重视提高制造零件的质量，特别是通过使用与制造零件相关的不同参数来预测表面粗糙度。人工智能 (AI) 是研究人员用来预测增材制造零件表面质量的方法之一。许多研究已经开发出利用人工智能方法的模型，包括最近的深度学习和机器学习方法，这些模型可以有效降低成本和节省时间，并正在成为一种有前途的技术。本文介绍了研究人员在机器学习和人工智能深度学习技术方面的最新进展。此外，本文还讨论了将人工智能应用于增材制造部件表面粗糙度预测的局限性、挑战和未来方向。通过这篇评论论文，我们可以发现，集成人工智能方法具有巨大的潜力，可以提高增材制造工艺的生产率和竞争力。这种集成可以最大限度地减少对机加工部件进行再加工的需求，并确保符合技术规范。通过利用人工智能，该行业可以提高效率，并克服在增材制造中实现一致产品质量所带来的挑战。