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Séance de cours

Problèmes avec STL; DFAM

Dans cours

ME-413: Introduction to additive manufacturing

The state of the art in the domain of additive production processes (the part is built by material addition without use of a shape tool) will be presented. The main application/benefits/shortcomings of the common additive processes as well as technologi ...

Description

Cette séance de cours couvre les problèmes connus liés au. Le format STL, tel que le problème de redondance causé par des erreurs d'arrondi, des solutions alternatives pour stocker. Informations de type STL, contrôle de. Format STL en ce qui concerne la hauteur de déviation et l'angle minimal, les problèmes avec les pièces ayant un rapport d'aspect élevé ou étant multimatériaux. Il traite également de la conception pour la fabrication additive (DFAM), des erreurs typiques à éviter, des gains attendus et de la modification du paradigme dans la fabrication.

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Enseignant·e·s (3)

Jürgen Brugger

I am a Professor of Microengineering and co-affiliated to Materials Science. Before joining EPFL I was at the MESA Research Institute of Nanotechnology at the University of Twente in the Netherlands, at the IBM Zurich Research Laboratory, and at the Hitachi Central Research Laboratory, in Tokyo, Japan. I received a Master in Physical-Electronics and a PhD degree from Neuchâtel University, Switzerland. Research in my laboratory focuses on various aspects of MEMS and Nanotechnology. My group contributes to the field at the fundamental level as well as in technological development, as demonstrated by the start-ups that spun off from the lab. In our research, key competences are in micro/nanofabrication, additive micro-manufacturing, new materials for MEMS, increasingly for wearable and biomedical applications. Together with my students and colleagues we published over 200 peer-refereed papers and I had the pleasure to supervise over 25 PhD students. Former students and postdocs have been successful in receiving awards and starting their own scientific careers. I am honoured for the appointment in 2016 as Fellow of the IEEE “For contributions to micro and nano manufacturing technology”. In 2017 my lab was awarded an ERC AdvG in the field of advanced micro-manufacturing.

Christophe Moser

Christophe Moser is Associate Professor of Optics and the Section Director in the Microengineering department at EPFL. He obtained his PhD at the California Institute of Technology in optical information processing in 2000. He co-founded and was the CEO of Ondax Inc (acquired by Coherent Inc.), Monrovia California for 10 years before joining EPFL in 2010. His current interests are ultra-compact endoscopic optical imaging through multimode fibers, multimode fiber lasers, retinal imaging and additive manufacturing via volumetric 3D printing with light. He is the co-founder of Composyt light lab in the field of head worn displays in 2014 (acquired by Intel Corp), Earlysight SA and Readily3D. He is the author and co-author of 75 peer reviewed publications and 45 patents.

Eric Boillat

Source officielle

Concepts associés (13)

Erreur d'arrondi

Une erreur d'arrondi est la différence entre la valeur approchée calculée d'un nombre et sa valeur mathématique exacte. Des erreurs d'arrondi naissent généralement lorsque des nombres exacts sont représentés dans un système incapable de les exprimer exactement. Les erreurs d'arrondi se propagent au cours des calculs avec des valeurs approchées ce qui peut augmenter l'erreur du résultat final. Dans le système décimal des erreurs d'arrondi sont engendrées, lorsqu'avec une troncature, un grand nombre (peut-être une infinité) de décimales ne sont pas prises en considération.

Arrondi (mathématiques)

Arrondir un nombre consiste à le remplacer par un autre nombre considéré comme plus simple ou plus pertinent. Ce procédé s'appelle arrondissage ou arrondissement et le nombre obtenu est un arrondi. Le résultat est moins précis, mais plus facile à employer. Il y a plusieurs façons d'arrondir. En général, on arrondit un nombre en en donnant une valeur approchée obtenue à partir de son développement décimal en réduisant le nombre de chiffres significatifs. L'arrondi peut se faire au plus proche, par excès ou par défaut.

Impression 3D

alt=Une grenouille en plastique bleue est en cours de construction par une imprimante 3D|vignette|Objet imprimé en 3D par une Ultimaker 2 Go vignette|Imprimante 3D dans un fab lab béninois.L'impression 3D ou fabrication additive regroupe les procédés de fabrication permettant de créer des pièces en volume par ajout de matière en couches successives. Elle s'oppose à la fabrication soustractive. Cette famille de procédés a commencé à se développer au début des années 1980 avec pour objectif principal de faciliter le prototypage rapide, puisque le coût de production est pratiquement indépendant de la quantité produite.

Erreur d'approximation

vignette|Approximation de la fonction exponentielle par une fonction affine. En analyse numérique, une branche des mathématiques, l'erreur d'approximation de certaines données est la différence entre une valeur exacte et une certaine valeur approchée ou approximation de celle-ci. Une erreur d'approximation peut se produire lorsque la mesure des données n'est pas précise (en raison des instruments) ; ou lors de l'emploi de valeurs approchées au lieu des valeurs exactes (par exemple, 3,14 au lieu de π).

Catastrophic cancellation

In numerical analysis, catastrophic cancellation is the phenomenon that subtracting good approximations to two nearby numbers may yield a very bad approximation to the difference of the original numbers. For example, if there are two studs, one long and the other long, and they are measured with a ruler that is good only to the centimeter, then the approximations could come out to be and . These may be good approximations, in relative error, to the true lengths: the approximations are in error by less than 2% of the true lengths, .

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Séances de cours associées (22)

Représentation des points flottants : Conséquences pour la programmation

Examine les conséquences des erreurs de représentation en points flottants dans la programmation, en mettant l'accent sur la précision et les coûts de calcul.

Différenciation numérique: Partie 1

Couvre la différenciation numérique, les différences en avant, l'expansion de Taylor, la notation Big O et la minimisation des erreurs.

Dérivés numériques de l'ordre 1, Erreurs d'arrondi MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Discute des dérivés numériques de l'ordre 1 et des effets des erreurs d'arrondi sur les calculs.

Équations non linéaires : représentation des nombres réels

Discute de la représentation des nombres réels dans diverses bases et des implications de larithmétique à virgule flottante.

Dérivés numériques: Formules de différences finies MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs

Analyse l'erreur dans les dérivées numériques à l'aide de formules de différences finies.

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