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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Challenges and Opportunities in Additive Manufacturing Data Preparation

verfasst von : Mutahar Safdar, Guy Lamouche, Padma Polash Paul, Gentry Wood, Yaoyao Fiona Zhao

Erschienen in: Engineering of Additive Manufacturing Features for Data-Driven Solutions

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

This chapter briefly summarizes the existing challenges and opportunities concerned with AM data preparation in the context of data-driven applications.

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Literatur
1.
M.D. Wilkinson et al., The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3(1), 1–9 (2016)CrossRef
2.
G. Williams et al., Design repository effectiveness for 3D convolutional neural networks: application to additive manufacturing. J. Mech. Des. 141(11) (2019)
3.
M. Valizadeh, S.J. Wolff, Convolutional neural network applications in additive manufacturing: a review. Adv. Ind. Manufact. Eng., 100072 (2022)
4.
S. Fathizadan, F. Ju, Y. Lu, Deep representation learning for process variation management in laser powder bed fusion. Addit. Manuf. 42, 101961 (2021)
Metadaten
Titel
Challenges and Opportunities in Additive Manufacturing Data Preparation
verfasst von
Mutahar Safdar
Guy Lamouche
Padma Polash Paul
Gentry Wood
Yaoyao Fiona Zhao
Copyright-Jahr
2023
Buch
Engineering of Additive Manufacturing Features for Data-Driven Solutions

Print ISBN: 978-3-031-32153-5

Electronic ISBN: 978-3-031-32154-2

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-32154-2_5

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