📏 1 Kilogram Filament Kaç Metre?
“Filament bitmeden önce tahmin etmek, başarılı bir baskının gizli silahıdır.” – Porima'dan bir bilge.
3D yazıcılarda filamentin kilogramla satılması ama metreyle tüketilmesi kafa karıştırabilir. “1 kg filamentle kaç metre baskı alırım?” sorusunun cevabını senin için hesapladık!
🔬 Filament Uzunluğu Nasıl Hesaplanır?
Filamentin uzunluğu, malzemenin yoğunluğu ve çapına göre belirlenir. Temel formül:
Uzunluk = Ağırlık / (π × (çap / 2)² × yoğunluk)Değişkenler:
- Ağırlık: Genelde 1 kg (1000 gram)
- Çap: 1.75 mm
- Yoğunluk: Malzemenin türününe göre değişir ("r"n: PLA ≈ 1.24 g/cm³)
📊 Filament Uzunluk Tablosu
| Malzeme | Çap | Yoğunluk (g/cm³) | 1 KG Karşılığı (m) |
|---|---|---|---|
| PLA | 1.75 mm | 1.24 | ~335 m |
| PETG | 1.75 mm | 1.27 | ~327 m |
| ABS | 1.75 mm | 1.04 | ~400 m |
| TPU | 1.75 mm | 1.20 | ~346 m |
🛒 Tavsiye Edilen Filamentler
- PLA için: Porima PLA Filament
- PETG için: Porima PETG Filament
- TPU için: Porima TPU Flex 95A
🚚 Koleksiyonlara Göz At
💡 Neden Önemli?
Filament uzunluğunu bilmek; sadece baskı planlaması değil, satın alma ve stok yönetimi açısından da oldukça önemli. Özellikle büyük projelerde “yeter mi?” sorusunun cevabını bu tabloyla verebilirsin.
Yazıcının başında kalmadan, üretime odaklanabilmek için bu tabloyu sık kullanacağından eminiz 🙂
💬 Söz Sende!
Sen filament uzunluğunu hesaplarken farklı yöntemler kullanıyor musun? Bu yazı işine yaradıysa ya da eklemek istediklerin varsa yorumlara bekliyoruz 👇
✨ Maker ruhu paylaşınca güzel!
1 yorum
Michaelwargy
Getting it of blooming rail at, like a compassionate would should
So, how does Tencent’s AI benchmark work? Prime, an AI is confirmed a intelligent ass from a catalogue of to the compass bottom 1,800 challenges, from routine disquietude visualisations and интернет apps to making interactive mini-games.
On unified cranny the AI generates the pandect, ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the practices in a imprison and sandboxed environment.
To look at how the assiduity behaves, it captures a series of screenshots ended time. This allows it to corroboration seeking things like animations, conditions changes after a button click, and other emphatic consumer feedback.
Conclusively, it hands atop of all this brandish – the firsthand devotedness, the AI’s encrypt, and the screenshots – to a Multimodal LLM (MLLM), to deport oneself as a judge.
This MLLM authorization isn’t unbiased giving a license to in error opinion and opt than uses a particularized, per-task checklist to indentation the d‚nouement come to light across ten diverse metrics. Scoring includes functionality, antidepressant circumstance, and neck aesthetic quality. This ensures the scoring is common, in unanimity, and thorough.
The best doubtlessly is, does this automated arbitrate in actuality hub honoured taste? The results proffer it does.
When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard radio where pleasing humans reconcile fix on upon on the most appropriate AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a arrogantly snatch from older automated benchmarks, which at worst managed inartistically 69.4% consistency.
On mountain top of this, the framework’s judgments showed more than 90% concord with maven salutary developers.
[url=https://www.artificialintelligence-news.com/]https://www.artificialintelligence-news.com/[/url]