Ön İşleme – Basım Teknolojileri – Basım Teknolojileri Ödevleri – Basım Teknolojileri Ödev Ücretleri – Basım Teknolojileri Bölümü
Ön İşleme
Ön işleme, yazılım tabanlı manipülasyon anlamına gelir. Bu, parçanın geometrisini açıklayan dosya üzerinde gerçekleştirilecektir. Bu tür manipülasyonlar genel olarak iki alana ayrılabilir, tasarımın değiştirilmesi ve yapı parametrelerinin belirlenmesi gerekir.
Tasarımın değiştirilmesi iki nedenden dolayı gerekli olabilir. İlk olarak, parça detaylarının süreç özelliklerine uyması için ayarlanması gerekebilir.
Örneğin, çoğu proseste malzeme güvenli olduğundan (yani, özellikler aşırı büyük hale geldiğinden) birçok proseste inşa edilirken montaj boşluğunu artırmak için mil veya pim çaplarının azaltılması gerekebilir. İkincisi, STEP, IGES, AMF veya STL dosyasında eksik üçgenler, yanlış yönlendirilmiş yüzeyler veya benzeri sorunlar varsa modellerin onarılması gerekebilir.
Derleme parametrelerinin belirlenmesi, kullanılacak AM sürecine çok özeldir. Bu, bir parça yönünün seçilmesini, destek oluşturmayı, yapı stillerinin ayarlanmasını, katman kalınlığı seçimini ve sıcaklık ayarını içerir. Genel olarak, bu ya çok hızlı bir işlemdir ya da kurulması tahmin edilebilir bir süre alır.
Bazen ve bazı belirli makine türleri için bu işlem çok zaman alabilir. Bu genellikle, kullanıcı beklentilerinin makine spesifikasyonunun üst sınırlarını (yüksek doğruluk, yapı gücü, erken teslim tarihi, vb.) yakından karşıladığı durumlara karşılık gelir.
Bu koşullar altında, kullanıcının parametre ayarına daha fazla zaman ayırması ve dikkat etmesi gerekir. Karar destek yazılımı, süreç planlayıcısının bunun hangi koşullar altında meydana gelebileceğini anlamasını sağlamalı ve kaynakları uygun şekilde tahsis etmelidir.
Parça Yapısı
Malzeme ekstrüzyonu veya LENS gibi bazı işlemler için, parçaların birbiri ardına üretilmesi (1’lik partiler) veya partiler halinde gruplandırılması zaman açısından gerçekten önemli değildir. Bununla birlikte, çoğu süreç bu faktöre göre önemli ölçüde değişiklik gösterecektir.
Bunun nedeni, yapım süreci gerçekleşmeden önceki önemli hazırlık süresi (PBF’de toz yatak ısıtması gibi) veya katmanlar arasında önemli bir gecikme olması olabilir. İkinci durumda, birçok parça için toplam yapım süresini en aza indirmek için kümülatif katman sayısının mümkün olduğunca düşük olması gerektiği açıktır.
Diğer bir faktör parça yönelimidir. Çoğu AM işleminin neden olduğu anizotropik özellikler nedeniyle, parçaların genellikle bir yönde diğerine kıyasla daha etkili bir şekilde oluşturulacağı iyi bilinmektedir. Bu, parçaların toplu üretimini organize ederken zorluklara neden olabilir.
Parçaların iş hacmine verimli bir şekilde sığacak şekilde yönlendirilmesi, mutlaka optimum yapı kalitesi anlamına gelmez ve bunun tersi de geçerlidir.
Oluşturma işlemi sırasında destek yapılarını kullanması gereken makineler için bu, hem oluşturma süresi (destek yapılarını farklı yönlerde oluşturmak için zaman ayırma) hem de işlem sonrası süre (desteklerin çıkarılması) açısından ek bir sorunu temsil eder. Birçok araştırmacı bu ikilemleri tartışmıştır.
Bunun genellikle bir süreç planlayıcısı için anlamı uzlaşmadır. Uzlaşma, bir süreç planlayıcısı için alışılmadık bir durum değildir; aslında tipik bir özelliktir, ancak birçok AM makinesi tarafından sağlanan esneklik derecesi, bunu özellikle ilginç bir problem haline getirir. Bir AM makinesinin sürekli kullanılıyor olması, verimli bir şekilde kullanıldığı anlamına gelmez.
Veri ön işleme aşamaları
Veri on İşleme Python
Veri ön işleme Nedir
Makine öğrenmesi Veri ON işleme
Metin ön işleme Nedir
Veri indirgeme Nedir
Data preprocessing
Preprocessing Nedir
Tüm AM parçaları bir dereceye kadar sonradan işleme gerektirir. Alt uçta bu, yalnızca hızlı ve basit doğrulama isteyenler için destek yapılarının veya fazla tozun çıkarılmasını gerektirebilir. En sonunda, AM süreci, genel süreçte çok önemsiz bir zaman yükü olabilir. Parçalar, yüzey hazırlığı ve kaplama açısından büyük miktarda yetenekli el işi gerektirebilir.
Alternatif olarak AM parçası, çok sayıda manüel ve otomatikleştirilmiş aşamalar gerektiren karmaşık bir hızlı kalıplama sürecindeki bir aşama olabilir. Bütün bunlar aynı kaynak makineden kaynaklanabilir. Aynı parça CAD verilerine dayalı olarak, geliştirme döngüsünün farklı aşamalarında yukarıdaki adımların tümünü içeren yinelemeli bir süreç bile olabilir.
Yalnızca AM parçalarının oynayabileceği tüm roller hakkında çok ayrıntılı bir anlayışa sahip olan süreç planlayıcılarının kaynakları etkin ve verimli bir şekilde kullanabilecekleri açıktır. O zaman bile, dahil olan çok sayıda değişken göz önüne alındığında, bu görevi güvenilir bir şekilde gerçekleştirmek zor olabilir. Bu zor göreve yardımcı olacak bir yazılım sistemi çok değerli bir araç olacaktır.
Devam eden araştırmayı motive eden bazı özet ifadeler ve açık problemler burada sunulmaktadır.
• Seçim yöntemleri ve sistemleri, yalnızca öneride bulunmak için kullanılan bilgiler kadar iyidir. Güncel ve doğru makine ve malzeme veritabanlarının sürdürülmesi muhtemelen devam eden bir sorun olacaktır. Merkezi veritabanları ve standart veri tabanı ve kıyaslama uygulamaları bu sorunun hafifletilmesine yardımcı olacaktır.
• Müşteriler (parça yapılmasını isteyen kişiler), çok çeşitli amaçlanan uygulamalara ve ihtiyaçlara sahiptir. Daha iyi seçim kararlarını kolaylaştırmak için bu ihtiyaçların daha iyi temsil edilmesi gerekir. Kullanıcı tercihlerini yakalamak ve modellemek için geliştirilmiş yöntemlere de ihtiyaç vardır.
• Geniş uygulama yelpazesiyle ilgili olarak, parçaları oluşturmak için kullanılabilecek çok çeşitli üretim süreci zincirleri vardır. Birden fazla parçaya veya ürüne ihtiyaç duyulan (10-100) veya karmaşık prototiplerin oluşturulması gereken durumlarda, süreç zincirlerini oluşturmak, değerlendirmek ve seçmek için daha iyi, daha eksiksiz yöntemler gereklidir.
İkinci duruma bir örnek, elektronik ve mekanik alt sistemlerden oluşan yeni bir ürünün işlevsel bir prototipidir. Bireysel parçaları veya modülleri imal etmek için muhtemelen birçok seçenek mevcuttur.
• Daha genel olarak, seçim yöntemlerinin veritabanları ve süreç zinciri keşif yöntemleriyle entegrasyonu çok faydalı olacaktır.
• Çok çeşitli süreç değişkenleri ve AM teknolojilerinin nüansları ile ilişkili karmaşıklığı gizleyen yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu, AM makinelerinin acemi kullanıcıları ve hatta üretim ortamlarında çalışan bilgili kullanıcılar için özellikle önemlidir. Alternatif olarak, bilgili kullanıcıların, zor yapılarla başa çıkmak için gerekirse tüm süreç değişkenlerine erişimi olmalıdır.
• Kullanıcıların yapı hedefleri arasındaki ödünleşimleri (uzlaşmaları) keşfetmelerini ve hedeflerine en iyi şekilde ulaşmalarını sağlayan makine ayarlarını bulmalarını sağlayan daha iyi yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu yöntemler, birçok farklı AM makinesi ve malzeme türünde çalışmalıdır.
• AM müşterilerinin, AM makine yeteneklerinin sınırlarında olan parçaları istemesi alışılmadık bir durum değildir. Yetenek sınırlarına ulaşıldığında veya aşıldığında bunun farkına varan araçlar çok yardımcı olacaktır.
Ayrıca, bu araçlar, kullanıcılara en iyi sonuçları vermesi muhtemel süreç ayarlarını belirlemede yardımcı olan rehberlik sağlamalıdır. Parça kalitelerinin tahminlerinin sağlanması da (örneğin, parça detay gerçek boyutlarına karşı istenen boyutlar, gerçek yüzey kalitesine karşı istenen yüzey kalitesi, vb.) yardımcı olacaktır.
Data preprocessing Makine öğrenmesi Veri ON işleme Metin ön işleme Nedir Preprocessing Nedir Veri indirgeme Nedir Veri ön işleme aşamaları Veri ön işleme Nedir Veri on İşleme Python
Son yorumlar