在大面积加法制造使用热图象

在《华尔街日报》最近发表的一篇文章加法制造,研究人员讨论了热的现场监控视频图像的应用材料挤压在大面积加法制造业务(BAAM)。

研究:通过热videoimaging材料挤出过程的原位监测与应用程序大区域加法制造(BAAM)。图片来源:guruXOX / Shutterstock.com

背景

喷嘴用于材料挤压(我)方法的3 d打印存款熔融材料一层一层地。在我的早期传播,吸引了很多的关注。挤压技术已纳入新的工业和研究领域近年来由于大规模印刷技术的进步和更多种类的材料的使用。欧洲杯足球竞彩

然而,过程稳定性和可重复性低继续这项技术的进步是一个障碍。这些激励措施导致的一系列研究项目现场过程监控,试图使用内联测量和数据挖掘,以避免,检测,并减轻一部分缺点first-time-right制造业的存在。

因为温度动力学是如此重要在建立成品的机械性能、红外(IR)视频采集系统被用于越来越多的调查等各种现场传感设置建议在文献中。

目前没有方法原位热监控我的过程,尽管努力研究温度演化和验证分析和数值模型。利用原位红外数据自动找到局部温度异常也没有在任何研究建议。更好的水平对可怜的外部照明和鲁棒性较强的检测能力的深色或清除原料材料是两个好处采用红外视频传感在这种情况下,而不是传统的视觉系统。欧洲杯足球竞彩

关于这项研究

在这项研究中,作者提出了一种数据驱动的方法原位热剖面监测。建议的算法提取、模拟和对比在几个地点冷却历史。提出一种方法来确定冷却3 d印刷几何的历史,得出一般结论的过程,和检测异常热配置文件,这可能表明缺乏结合和/或其他缺陷。这种方法相结合的跟踪算法自动的检测、强劲的回归功能数据建模和地区感兴趣的跟踪。此外,小说的自动检测方法说明“热”和“冷点”或当地温度,非均质性是频繁的严重缺陷指标在3 d打印的部分。

团队提出的方法应用于一个实际的案例研究的BAAM橡树岭国家实验室合作。建议的方法提供了三个关键的贡献。提供了一种方法在每个站点上获取的温度变化情况而考虑流的视频和图像数据获得的红外摄像机。一个独特的方法是适合描述和模型热的概要文件启用弹性缺失数据和中断和冷却的时空模型的调查发现异常资料或理解整个过程。它还提供了一个新的方法来定位冷热区域可以被用于任何我的方法。

研究人员使用该设备由橡树岭国家实验室的制造业演示设备和引用BAAM期间获得的红外视频。实验过程中设置和使用的数据采集系统。的方法,分为三个部分,即。、时空分析热概要、挤出机跟踪,和热/冷位置检测,被描述。

观察

实际的焊道宽度,大约6毫米,比相机的一个数量级广泛几乎9像素在图像的空间分辨率。概要文件提出的污染率约为22%。结果证明每个解决方案提出的功效和开门可以顺利生产。

观察,研究注意力仍需要提高我的过程可重复性和稳定性技术,尤其是考虑到质量要求所有新发展中利益相关者的成型,石油和天然气、海洋和航空航天领域。相当大的缺陷有负面影响的整体质量和完整性最终3 d打印的部分。的高价格和生产时间太长,连同相关的挑战部分检验和返工,这些方面更重要。

根据研究结果,热建模可以测量和说明整个过程中温度曲线变化。拟合系数,特别是,展示了一个渐近的趋势,达到一个稳定状态在第十层。由于靠近外部的环境,从而释放热量通过对流和辐射的材料层外的冷却速度更快。

较慢的冷却速率和奉承热剖面中可见材料挤压的中心层。这种效应加剧的过程仍在继续。性能很有弹性窗口大小的变化和控制图的主要参数,该方法被证明是有效地识别各层炎热和凉爽的地区。

结论

总之,本研究提出了一个数据驱动的方法来跟踪我的温度过程,关注大加法制造领域。为了检查的方差的稳定热地图在移动窗口中,温度梯度的变化及其变化进行了研究和建模。

作者提到,现场监控是一个新兴的最有前途的方法减少缺陷的其他点技术的成功,打开大门first-time-right生产和零废品制造。他们认为这项研究可以利用重新考虑沉积和工艺参数优化策略。

不敢相信,F。德,G。约翰·哈特。,等。通过热材料挤出过程的原位监测与应用程序大区域videoimaging加法制造(BAAM)。加法制造102995 (2022)。https://www.欧洲杯线上买球sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2214860422003888

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Surbhi耆那教徒的

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Surbhi耆那教的是一个自由职业技术作家德里,印度。她拥有一个德里大学的物理学博士学位,并参与一些科学、文化和体育活动。她的学术背景是在材料科学研究与专业化发展的光学设备和传感器。欧洲杯线上买球她有丰富的经验在内容编写、编辑、实验数据分析,项目管理和发布了7 Scopus-indexed期刊研究论文,提交2印度专利基于她的研究工作。她热爱阅读、写作、研究和技术,喜欢烹饪,表演,园艺,和运动。

引用

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  • 美国心理学协会

    耆那教徒,Surbhi。(2022年6月30日)。在大面积加法制造使用热图象。AZoM。检索2022年8月14日,来自//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=59462。

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    耆那教徒,Surbhi。“在大面积使用热图象加法制造”。AZoM。2022年8月14日。< //www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=59462 >。

  • 芝加哥

    耆那教徒,Surbhi。“在大面积使用热图象加法制造”。AZoM。//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=59462。(2022年8月14日通过)。

  • 哈佛大学

    耆那教徒,Surbhi。2022。在大面积加法制造使用热图象。AZoM,认为2022年8月14日,//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=59462。

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