Optimizing the Expected Utility of Shape Distortion Compensation Strategies for Additive Manufacturing
Optimizing the Expected Utility of Shape Distortion Compensation Strategies for Additive Manufacturing
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优化增材制造形状畸变补偿策略的预期效用
DOI：
10.1016/j.promfg.2021.06.038
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Huang, Qiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Decker, Nathan;Huang, Qiang
在过去的二十年中，增材制造（AM）领域取得了巨大的发展，特别是在功能部件的生产方面。不幸的是，将这些打印部件的尺寸精度提高到可用于广泛应用的程度已被证明具有挑战性。文献中提出了几种提高3D打印零件尺寸精度的方法。近年来，基于预测建模的产品设计调整方法得到了相当多的研究。在这种方法下，对零件表面的几何偏差的预测用于在打印前修改零件的形状，以抵消或补偿预测的偏差。然而，大多数补偿方法的目的是最小化预期的几何和尺寸误差，缺乏对成本和不确定性的考虑。本文提出了一种基于多属性效用理论的补偿决策策略，以考虑与补偿决策相关的成本和内在不确定性。通过建立制造商偏好和对预测模型有效性的先验信念，所提出的补偿决策策略在模拟偏好下显著增加了给定印刷品对制造商的价值。
In the past two decades, the field of additive manufacturing (AM) has seen tremendous growth, especially in the production of functional parts. Unfortunately, improving the dimensional accuracy of these printed parts to the point where they can be used for a broad range of applications has proven challenging. Several methodologies to improve the dimensional accuracy of 3D printed parts have been proposed in the literature. One approach that has seen a considerable amount of work in recent years is product design adjustment based on predictive modeling. Under this approach, predictions of geometric deviations across the surface of a part are used to modify the shape of a part before printing so as to counteract or compensate for the predicted deviations. However, a majority of compensation methods aim at minimizing expected geometric and dimensional error, with a lack of consideration of cost and uncertainty. This study presents a new strategy based on multi-attribute utility theory to account for cost and inherent uncertainty associated with a compensation decision. By establishing manufacturer preferences and prior beliefs about the efficacy of a predictive model, the proposed decision-making strategy for compensation significantly increases the value of a given print to a manufacturer under simulated preferences.
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