Zgadzam się
Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.
This work was prepared within the project “Innovative measurement technologies supported by digital data processing algorithms for improved processes and products”, contract number PM/SP/0063/2021/1, financed by the Ministry of Education and Science (Poland) as part of the Polish Metrology Programme.
Materiał konferencyjny:
TAK
Nazwa konferencji:
International Conference on Machine and Industrial Design in Mechanical Engineering 2024
This document discusses a study focused on developing a machine learning model to detect extraneous vibrations during the 3D printing process. It highlights the impact of these vibrations on print quality and introduces a system using an Inertial Measurement Unit (IMU) to measure vibrations. Various machine learning models were evaluated for their ability to distinguish between normal printing vibrations and extraneous vibrations, with the Light Gradient Boosting Machine model showing the best performance. The study emphasizes the importance of early detection of defects to save time and cost, contributing to advances in additive manufacturing technologies.
