Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Modeliranje topografskih lastnosti 3D tiskanih kovinskih materialov
Avtorji:ID Babič, Matej (Avtor)
Datoteke:URL https://journals.um.si/index.php/anali-pazu/article/view/5660/3485
 
.pdf Clanek+3_43-53.pdf (2,88 MB)
MD5: 10F6887CF7B0EAB7E4E833D6F9BA0A33
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Neznano
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis: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.
Ključne besede:aditivna proizvodnja, selektivno lasersko taljenje, hrapavost površine, fraktalna geometrija, teorija omrežij, genetsko programiranje
Poslano v recenzijo:27.11.2025
Datum sprejetja članka:01.11.2025
Datum objave:28.11.2025
Leto izida:2025
Št. strani:str. 43-53
Številčenje:Letn. 15, št. 1/2
PID:20.500.12556/ReVIS-12938 Novo okno
UDK:004.94:621.9
ISSN pri članku:2820-364X
COBISS.SI-ID:261239043 Novo okno
Datum objave v ReVIS:15.01.2026
Število ogledov:54
Število prenosov:1
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Anali PAZU
Založnik:Združenje Pomurska akademsko znanstvena unija, Združenje Pomurska akademsko znanstvena unija, Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
ISSN:2820-364X
COBISS.SI-ID:97522435 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Modeling the topographic properties of 3D printed metal materials
Opis:This research presents a groundbreaking method that combines fractals, network theory, and genetic programming to analyze the surface topography of metal additive parts. Specifically, it focuses on the selective laser melting of EOS MS1 maraging steel processed with the EOS M 290 3D printer. The findings show a significant improvement in the accuracy of surface roughness characterization using genetic programming. The use of fractal geometry and machine learning has improved our understanding of the complexity of selective laser melting of surfaces. This study not only contributes to the field of additive manufacturing by offering a more efficient and accurate approach to quality control, but also lays the foundation for future research into other materials and the refinement of analytical techniques. The potential of this method in supporting metal 3D printing practices is considerable, indicating a promising future for the industry in terms of both innovation and application
Ključne besede:senzor additive manufacturing, selective laser melting, surface roughness, fractal geometry, network theory, genetic programming


Nazaj