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Enhancing three-dimensional convolutional neural network-based geometric feature recognition for adaptive additive manufacturing: A signed distance field data approach
저자
Hilbig A.,Vogt L.,Holtzhausen S.,Paetzold K.
학술지명
Journal of Computational Design and Engineering
출판/발행연도
2023
주제
요약
본 연구는 적층 제조에서 기하학적 특징을 자동으로 인식하기 위해 부호 거리장 데이터를 사용하는 3차원 컨볼루션 신경망 기반 접근 방식을 제안합니다. 이는 CAD-CAM 링크에서 발생하는 데이터 손실 문제를 해결하고, 적응형 슬라이싱 및 도구 경로 생성에 필요한 기하학적 정보를 활용하여 제조 속도와 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 제안된 방법은 기존 방식과 유사한 정확도를 달성하며, 미세한 표면 인스턴스 인식 및 개별 기하학 기반 해치 생성을 가능하게 합니다.
학술지 영향력
[Journal of Computational Design and Engineering]
- CiteScore
- 10.3
- ES
- 0.00227
- JCI
- 1.46
- JCR
- 6.1
- KCI
- 1.14
- SJR
- 0.976
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