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Gráfico de Conocimiento de Eventos para un Modelo de Proceso de Diseño Basado en Conocimiento para Fabricación Aditiva

Autores: Guohui, Chen; Haruna, Auwal; Youze, Chen; Lunyong, Li; Noman, Khandaker; Li, Yongbo; Eliker, K.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Gráfico de Conocimiento de Eventos para un Modelo de Proceso de Diseño Basado en Conocimiento para Fabricación Aditiva


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Fabricación aditiva
Diseño para AM
Libertad de diseño
Modelado por deposición fundida
Gráfico de conocimiento de eventos
Fabricabilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La tecnología de fabricación aditiva (AM) está ganando aceptación como una técnica de fabricación estratégica para permitir el desarrollo de nuevos productos. Debido a la mejora continua de los procesos, el diseño para AM (DFAM) se ha convertido en un tema importante para aprovechar las posibilidades de producción y desarrollo de AM y lograr libertad de diseño. El modelo clásico del proceso de diseño no abarca todo el conocimiento disponible para aprovechar la libertad de diseño. Por lo tanto, es necesario un análisis conceptual y profundo de las alternativas de diseño para determinar el proceso de fabricación. Como resultado, esta investigación propuso un modelo de proceso de diseño para un DFAM que busca alcanzar la libertad de diseño con un enfoque único y pasos de selección de recursos para el modelado por deposición fundida (FDM) que utiliza un modelo de información basado en el conocimiento en evolución y aborda los desafíos. El modelo de proceso de diseño propuesto utiliza un gráfico de conocimiento de eventos (EKG) para delinear la fabricabilidad del producto desde la perspectiva de las limitaciones de DFAM. La representación del conocimiento basada en eventos proporciona información de causalidad para el razonamiento basado en el conocimiento en tareas de análisis de causalidad. Luego, se utiliza un mecanismo consciente de relaciones para expresar eventos en el gráfico que están dirigidos desde entidades a ocurrencias para extraer de manera eficiente los detalles más relevantes. Así, se implementa un enfoque paso a paso para las especificaciones de procesos y recursos durante la etapa de diseño. En consecuencia, ofrece un enfoque de aprendizaje integral para establecer y modelar relaciones intrínsecas para alcanzar flexibilidad y libertad de diseño. La eficacia y viabilidad del enfoque propuesto se verifican mediante un estudio de caso de aplicación de un sistema de admisión basado en la tasa de detección de flujo de aire y controla cuánto aire se introduce en el motor.

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