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Verlagslink DOI: 10.1016/j.procir.2017.12.197
Titel: Self-learning calculation for selective laser melting
Sprache: English
Autor/Autorin: Rudolph, Jan-Peer 
Emmelmann, Claus 
Schlagwörter: Calculation;Quotation costing;Self-learning;Selective laser melting (SLM);Additive manufacturing (AM)
Erscheinungsdatum: 21-Mär-2018
Verlag: Elsevier
Quellenangabe: Procedia CIRP (67): 185-190 (2018)
Zeitschrift oder Schriftenreihe: Procedia CIRP 
Konferenz: 11th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, CIRP ICME '17 
Zusammenfassung (englisch): Selective laser melting (SLM) is increasingly used in the industrial production of metallic parts. This creates the need for an efficient and accurate quotation costing. The manufacturing costs of a part mainly result from the machine running time for coating and exposure. At the time of the offer calculation the final orientation of the part in the build chamber and the composition of the build job are typically not known. Addressing this need, this paper presents and evaluates different statistical based methods for an automated and self-learning calculation for SLM given a part’s CAD data.
URI: http://tubdok.tub.tuhh.de/handle/11420/1744
DOI: 10.15480/882.1741
ISSN: 2212-8271
Institut: Laser- und Anlagensystemtechnik G-2 
Dokumenttyp: (wissenschaftlicher) Artikel
Enthalten in den Sammlungen:tub.dok

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