In these days, increase requirement of TEM (Transmission Electro Microscope) in not only scientific field but also industrial field. Because TEM can measure inner-structure of specimen a variety of materials like metal, bio. etc. When use TEM, specimen should be thin about 50nm. So making for thin specimen, use Ion milling device that include specimen holder. The holder generally made of Aluminium Aluminium holder is worn away easily. For this reason, using time of ion milling with aluminum holder is too short. To solve the problem, we replace aluminium holer to molybdenum alloy holder. In this paper, we design molybdenum alloy holer for CAM and modify CAD modeling for effective machining process. So we array a specimen 3 by 4 and setup orientation for one-shot machining process. Next we make a CAM program for machining. we making a decision two machining strategy that chose condition of tool-path method, step-down, step-over. etc. And then conduct machining using CNC milling machining center. To make clear difference between case.1 and case.2, we fixed machining conditions like feed-rate, main spindle rpm, etc. After machining, we confirm the condition of workpiece and analysis the problems case by case. Finally, case.2 work piece that superior than case.1 cutting with WEDM because that method can not ant mechanical effect on workpiece.
Three-dimensional(3D) printing is a process for producing complex-shaped 3D objects by repeatedly stacking thin layers according to digital information designed in 3D structures. 3D printing can be classified based on the method and material of additive manufacturing process. Among the various 3D printing methods, digital light processing is an additive manufacturing technique which can fabricate complex 3D structures with high accuracy. Recently, there have been many efforts to use ceramic material for an additive manufacturing process. Generally, ceramic material shows low processability due to its high hardness and strength. The introduction of additive manufacturing techniques into the fabrication of ceramics will improve the low processability and enable the fabrication of complex shapes and parts. In this study, we synthesize silica composite material that can be applied to digital light processing. The rheological and photopolymeric properties of the synthesized silica composite are investigated in detail. 3D objects are also successfully produced using the silica composite and digital light processing.
AlSi10Mg alloys are being actively studied through additive manufacturing for application in the automobile and aerospace industries because of their excellent mechanical properties. To obtain a consistently high quality product through additive manufacturing, studying the flowability and spreadability of the metal powder is necessary. AlSi10Mg powder easily forms an oxide film on the powder surface and has hydrophilic properties, making it vulnerable to moisture. Therefore, in this study, AlSi10Mg powder was hydrophobically modified through silane surface treatment to improve the flowability and spreadability by reducing the effects of moisture. The improved flowability according to the number of silane surface treatments was confirmed using a Carney flowmeter. In addition, to confirm the effects of improved spreadability, the powder prior to surface treatment and that subjected to surface treatment four times were measured and compared using s self-designed recoating tester. The results of this study confirmed the improved flowability and spreadability based on the modified metal powder from hydrophilic to hydrophobic for obtaining a high-quality additive manufacturing product.
본 연구는 애니메트로닉스 스킨 원형을 제작하는 기존의 프로세스에 Additive Manufacturing기법을 적용한 디지털 제조시스템 프로세스를 개념을 정립하여 이를 적용하여 보았다. 이는 형상의 모델링 데이터를 슬라이스화하여 여러개의 층으로 나누고 이를 가공하고 적층하여 조립하는 공정기법으로 적용사례로는 거대 공룡의 스킨 원형을 제작하여 프로세스의 결과를 검토해 보았다.
Kim, Dong-Yeon;Kim, Eo-Bin;Kim, Hae-Young;Kim, Ji-Hwan;Kim, Woong-Chul
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제9권6호
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pp.463-469
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2017
PURPOSE. To evaluate the fit of a three-unit metal framework of fixed dental prostheses made by subtractive and additive manufacturing. MATERIALS AND METHODS. One master model of metal was fabricated. Twenty silicone impressions were made on the master die, working die of 10 poured with Type 4 stone, and working die of 10 made of scannable stone. Ten three-unit wax frameworks were fabricated by wax-up from Type IV working die. Stereolithography files of 10 three-unit frameworks were obtained using a model scanner and three-dimensional design software on a scannable working die. The three-unit wax framework was fabricated using subtractive manufacturing (SM) by applying the prepared stereolithography file, and the resin framework was fabricated by additive manufacturing (AM); both used metal alloy castings for metal frameworks. Marginal and internal gap were measured using silicone replica technique and digital microscope. Measurement data were analyzed by Kruskal-Wallis H test and Mann-Whitney U-test (${\alpha}=.05$). RESULTS. The lowest and highest gaps between premolar and molar margins were in the SM group and the AM group, respectively. There was a statistically significant difference in the marginal gap among the 3 groups (P<.001). In the marginal area where pontic was present, the largest gap was $149.39{\pm}42.30{\mu}m$ in the AM group, and the lowest gap was $24.40{\pm}11.92{\mu}m$ in the SM group. CONCLUSION. Three-unit metal frameworks made by subtractive manufacturing are clinically applicable. However, additive manufacturing requires more research to be applied clinically.
In the recent fourth industrial revolution, the demand for additive processes has emerged rapidly in many mechanical industries, including the aircraft and automobile industries. Additive processes, in contrast to subtractive processes, can be used to produce complex-shaped products, such as three-dimensional cooling systems and aircraft parts that are difficult to produce using conventional production technologies. However, the limitations of additive processes include nonuniform surface quality, which necessitates the use of post-processing techniques such as subtractive methods and grinding. This has led to the need for hybrid machines that combine additive and subtractive processes. A hybrid machine uses additional additive and subtractive modules, so product deformation, for instance, deflection, is likely to occur. Therefore, structural analysis and design optimization of hybrid machines are essential because these defects cause multiple problems, such as reduced workpiece precision during processing. In this study, structural analysis was conducted before the development of an additive/subtractive hybrid processing machine. In addition, structural optimization was performed to improve the stability of the hybrid machine.
Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.
In the present work, an explicit finite element analysis technique is introduced to analyze the thermal stress fields present in the additive manufacturing process. To this purpose, a finite element matrix formulation is derived from the equations of motion and continuity. The developed code, NET3D, is then applied to various sample problems including thermal stress development. The application of heat to an inclusion from an external source establishes an initial temperature from which heat flows to the surrounding body in the sample problems. The development of thermal stress due to the mismatch between the thermal strains is analyzed. As mass scaling can be used to shorten the computation time of explicit analysis, a mass scaling of 108 is employed here, which yields almost identical results to the quasi-static results.
For tensile tests, Vickers hardness tests and microstructure tests, plate-type and box-type specimens of austenitic 316L stainless steels were produced by a conventional machining (CM) process as well as two additive manufacturing processes such as direct metal laser sintering (DMLS) and direct metal tooling (DMT). The specimens were irradiated up to a fast neutron fluence of 3.3 × 109 n/cm2 at a neutron irradiation facility. Mechanical performance of the unirradiated and irradiated specimens were investigated at room temperature and 300 ℃, respectively. The tensile strengths of the DMLS, DMT and CM 316L specimens are in descending order but the elongations are in reverse order, regardless of irradiation and temperature. The ratio of Vickers hardness to ultimate tensile strength was derived to be between 3.21 and 4.01. The additive manufacturing processes exhibit suitable mechanical performance, comparing the tensile strengths and elongations of the conventional machining process.
Lee, Jungeon;Baek, Adrian M. Chung;Kim, Namhun;Kwon, Daeil
Smart Structures and Systems
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제29권6호
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pp.767-775
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2022
Metal additive manufacturing (AM), also known as metal three-dimensional (3D) printing, produces 3D metal products by repeatedly adding and solidifying metal materials layer by layer. During the metal AM process, products experience repeated local melting and cooling using a laser or electron beam, resulting in product defects, such as warpage, cracks, and internal pores. Such defects adversely affect the final product. This paper proposes the in situ monitoring-based warpage prediction of metal AM products with experimental feature extraction. The temperature profile of the metal AM substrate during the process was experimentally collected. Time-domain features were extracted from the temperature profile, and their relationships to the warpage mechanism were investigated. The standard deviation showed a significant linear correlation with warpage. The findings from this study are expected to contribute to optimizing process parameters for metal AM warpage reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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