Modeliranje topografskih lastnosti 3D tiskanih kovinskih materialov

Avtorji

DOI:

https://doi.org/10.18690/analipazu.15.1-2.43-53.2025

Ključne besede:

aditivna proizvodnja, selektivno lasersko taljenje, hrapavost površine, fraktalna geometrija, teorija omrežij, genetsko programiranje

Povzetek

Ta raziskava predstavlja prelomno metodo, ki združuje fraktale, teorijo omrežij in genetsko programiranje, z analizo topografije površine kovinskih aditivnih delov. Natančneje, osredotočena je na selektivno lasersko taljenje maragingnega jekla EOS MS1, obdelanega s 3D-tiskalnikom EOS M 290. Ugotovitve kažejo na znatno izboljšanje natančnosti karakterizacije hrapavosti površine pri uporabi genetskega programiranja. Uporaba fraktalne geometrije in strojnega učenja je izboljšala naše razumevanje kompleksnosti selektivnega laserskega taljenja površin. Ta študija ne le prispeva k področju aditivne proizvodnje s ponujanjem učinkovitejšega in natančnejšega pristopa k nadzoru kakovosti, temveč tudi postavlja temelje za prihodnja raziskovanja drugih materialov in izpopolnjevanje analitičnih tehnik. Potencial te metode pri podpori praks 3D-tiskanja kovin je precejšen, kar kaže na obetavno prihodnost za industrijo tako v smislu inovacij kot uporabe.

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Biografija avtorja

  • Matej Babič, Fakulteta za informacijske študije, Novo mesto, Slovenija

    Matej Babič, 

    Fakulteta za informacijske študije, Novo mesto, Slovenija

    matej.babic83@gmail.com

Literatura

[1] Groth, J.-H.; Magnini, M.; Tuck, C.; Clare, A. Stochastic design for additive manufacture of true biomimetic populations. Addit. Manuf. 2022, 55, 102739. [Google Scholar] [CrossRef]

[2] Shahrubudin, N.; Lee, T.C.; Ramlan, R. An overview on 3D printing technology: Technological, materials, and applications. Procedia Manuf. 2019, 35, 1286–1296. [Google Scholar] [CrossRef]

[3] Soni, N.; Renna, G.; Leo, P. Advancements in Metal Processing Additive Technologies: Selective Laser Melting (SLM). Metals 2024, 14, 1081. [Google Scholar] [CrossRef]

[4] ASTM F1472; Standard Specification for Wrought Titanium-6Aluminum-4Vanadium Alloy for Surgical Implant Applications (UNS R56400). ASTM International: West Conshohocken, PA, USA, 2023.

[5] ASTM B348; Standard Specification for Titanium and Titanium Alloy Bars and Billets. ASTM International: West Conshohocken, PA, USA, 2019.

[6] ISO 5832-3; Implants for Surgery—Metallic Materials. Part 3: Wrought Titanium 6-Aluminium 4-Vanadium Alloy. International Organization for Standardization: Geneva, Switzerland, 2021.

[7] Al-Taie MZ, Kadry S (2017). "Information Diffusion in Social Networks". Python for Graph and Network Analysis. Advanced Information and Knowledge Processing. pp. 165–184. doi:10.1007/978-3-319-53004-8_8. ISBN 978-3-319-53003-1. PMC 7123536

[8] Kovačič, Miha, Župerl, Uroš. Continuous caster final electromagnetic stirrers position optimization using genetic programming. Materials and manufacturing processes. 31 May 2023, vol. 38, iss. [12], 9 str., ilustr. ISSN 1042-6914. DOI: 0.1080/10426914.2023.2219317© 2023 Taylor & Francis.

[9] Hardesty, Larry (14 April 2017). Explained: Neural networks. MIT News Office. Retrieved 2 June 2022

Prenosi

Objavljeno

04.12.2025

Številka

Rubrika

Prispevki

Kako citirati

Babič, M. (2025). Modeliranje topografskih lastnosti 3D tiskanih kovinskih materialov. Anali PAZU, 15(1-2), 43-53. https://doi.org/10.18690/analipazu.15.1-2.43-53.2025