Evaluation of dimensional accuracy and material properties of the MakerBot 3D desktop printer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to evaluate the material properties and dimensional accuracy of a MakerBot Replicator 2 desktop 3D printer. Design/methodology/approach – A design of experiments (DOE) test protocol was applied to determine the effect of the following variables on the material properties of 3D printed part: layer height, per cent infill and print orientation using a MakerBot Replicator 2 printer. Classical laminate plate theory was used to compare results from the DOE experiments with theoretically predicted elastic moduli for the tensile samples. Dimensional accuracy of test samples was also investigated. Findings – DOE results suggest that per cent infill has a significant effect on the longitudinal elastic modulus and ultimate strength of the test specimens, whereas print orientation and layer thickness fail to achieve significance. Dimensional analysis of test specimens shows that the test specimen varied significantly ( p < 0.05) from the nominal print dimensions. Practical implications – Although desktop 3D printers are an attractive manufacturing option to quickly produce functional components, this study suggests that users must be aware of this manufacturing process’ inherent limitations, especially for components requiring high geometric tolerance or specific material properties. Therefore, higher quality 3D printers and more detailed investigation into the MakerBot MakerWare printing settings are recommended if consistent material properties or geometries are required. Originality/value – Three-dimensional (3D) printing is a rapidly expanding manufacturing method. Initially, 3D printing was used for prototyping, but now this method is being used to create functional final products. In recent years, desktop 3D printers have become commercially available to academics and hobbyists as a means of rapid component manufacturing. Although these desktop printers are able to facilitate reduced manufacturing times, material costs and labor costs, relatively little literature exists to quantify the physical properties of the printed material as well as the dimensional consistency of the printing processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».