Deze gids biedt een praktisch raamwerk om bewerkingsdefecten te identificeren, machineproblemen te scheiden (bijv. Gereedschapslijtage) van processen (bijv. Verkeerde parameters). Met sensoren, machine learning en real-world cases helpt het ingenieurs de precisie te vergroten en afval te verminderen.
Dit artikel onderzoekt thermische expansie in de bewerking van titanium-, aluminium- en roestvrijstalen legeringen, met behulp van recente studies om expansiepatronen te voorspellen en te beheren. Het omvat natuurkunde, modellering en praktische toepassingen voor productie -ingenieurs.
