A machine learning guided investigation of quality repeatability in metal laser powder bed fusion additive manufacturing
Additive manufacturing has entered the phase of industrial adoption, for which its quality repeatability is of vital importance to industries where functional parts with consistent mechanical properties are desired. This concern will manifest with large scale implementation of such technology, affec...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Huang, De Jun, Li, Hua |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Mechanical and Aerospace Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154118 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Laser powder bed fusion for metal additive manufacturing: perspectives on recent developments
بواسطة: Sing, Swee Leong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Perspectives of using machine learning in laser powder bed fusion for metal additive manufacturing
بواسطة: Sing, Swee Leong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Emerging metallic systems for additive manufacturing : in-situ alloying and multi-metal processing in laser powder bed fusion
بواسطة: Sing, Swee Leong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Laser powder bed fusion of titanium-tantalum alloys : compositions and designs for biomedical applications
بواسطة: Huang, Sheng, وآخرون
منشور في: (2021) -
Encoding data into metal alloys using laser powder bed fusion
بواسطة: Sofinowski, Karl, وآخرون
منشور في: (2022)