Oficiálna stránka

Doména gov.sk je oficálna

Toto je oficiálna webová stránka orgánu verejnej moci Slovenskej republiky. Oficiálne stránky využívajú najmä doménu gov.sk. Odkazy na jednotlivé webové sídla orgánov verejnej moci nájdete na tomto odkaze.

Táto stránka je zabezpečená

Buďte pozorní a vždy sa uistite, že zdieľate informácie iba cez zabezpečenú webovú stránku verejnej správy SR. Zabezpečená stránka vždy začína https:// pred názvom domény webového sídla.

  1. Domov
  2. TNI CEN ISO/ASTM TR 52958

TNI CEN ISO/ASTM TR 52958

Späť

Listinná forma

Pridať do košíka

Elektronická forma (pdc súbor)

Pridať do košíka
Označenie: TNI CEN ISO/ASTM TR 52958
Platnosť: Platná
Počet strán: 36
Jazyk:
EN
Listinná verzia: 17,20€
Elektronická verzia: a) Bez možnosti tlače, prenosu textu a obrázkov: 15,48€
b) Bez možnosti tlače, s prenosom textu a obrázkov: 17,20€
c) S možnosťou tlače, prenosu textu a obrázkov: 22,36€
Slovenský názov: Aditívna výroba kovov. Zváranie práškových vrstiev (PBF). Monitorovanie in situ pomocou koaxiálnej fotodiódy na detekciu chýb spôsobených pri tavení v PBF-LB (ISO/ASTM TR 52958)
Anglický názov: Additive manufacturing of metals - Powder bed fusion (PBF) - In-situ coaxial photodiode monitoring for lack of fusion flaw detection in PBF-LB (ISO/ASTM TR 52958:2026)
Dátum vydania: 01. 09. 2026
Dátum zrušenia:
ICS: 25.020
Triediaci znak: 18 8534
Úroveň zapracovania: idt ISO/ASTM TR 52958:2026, idt CEN ISO/ASTM TR 52958:2026
Vestník: 08/26
Zmeny:
Nahradzujúce normy:
Nahradené normy:
Poznámka vo Vestníku:
Predmet normy: This document provides a workflow comprising experimental procedures and flaw detection algorithms aimed at locating flaws in parts produced during the powder bed fusion-laser-based (PBF-LB) process of metals. It emphasizes the use of coaxial photodiode-based in-situ monitoring and statistical and clustering machine learning algorithms, particularly for detecting lack of fusion-induced flaws. The workflow delineates setting thresholds for statistical detection and determining the number of clusters for machine learning algorithms, utilizing intentional seeded flaws in parts. Validation procedures are provided through computed tomography scanner data. Hardware limitations and considerations for multi-laser processes are addressed, with attention to potential issues.
Náhľad normy: Náhľad normy (PDF)