数据集概述
本数据集包含Arcam A2X电子束粉末床熔融设备的时间与能耗相关数据，涵盖打印阶段各层的能耗测量值、神经网络训练用几何输入数据及用于分析的STL文件，支撑相关研究中增材制造能耗与时间预测模型的构建。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 数据目录结构: 包含根目录、Data for NN/目录和STL File/目录，目录深度为2级。
- Data for NN/目录 (神经网络训练数据):
- 包含多个Excel文件，如Dataframe_JOB_A.xlsx、Dataframe_JOB_B.xlsx、Dataframe_JOB_C.xlsx、Dataframe_JOB_D.xlsx、Dataframe_JOB_E.xlsx、Dataframe_JOB_F.xlsx。
- 内容说明: 这些文件可能包含用于神经网络训练的数据集，涉及打印阶段各层的能耗测量值及几何输入数据，支撑相关研究中增材制造能耗与时间预测模型的构建。
- STL File/目录 (三维模型文件):
- 包含多个STL格式文件，如c - acetabular cup.stl、l - casting flange.STL、a - small tensile-like specimen.stl、m - blade.stl、i - skate truck.STL、b - tall tensile-like specimen.stl、n - exhaust manifold.stl、f - automotive component.stl等。
- 内容说明: 这些STL文件用于分析构建设计对Arcam A2X设备比能耗的影响，支撑相关研究中增材制造能耗预测方法的验证。
适用场景
- 增材制造技术研究: 分析电子束粉末床熔融设备的能耗特性与时间消耗规律。
- 智能制造优化: 支撑增材制造过程中能耗与时间预测模型的开发与验证。
- 工业能效分析: 探究构建设计对增材制造设备比能耗的影响，为工艺优化提供数据支持。
- 神经网络模型训练: 作为训练数据，用于构建增材制造能耗与时间预测的神经网络模型。
