An approach for mechanical property optimization of fused deposition modeling with polylactic acid via design of experiments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to present the influences of several production variables on the mechanical properties of specimens manufactured using fused deposition modeling (FDM) with polylactic acid (PLA) as a media and relate the practical and experimental implications of these as related to stiffness, strength, ductility and generalized loading. Design/methodology/approach A two-factor-level Taguchi test matrix was defined to allow streamlined mechanical testing of several different fabrication settings using a reduced array of experiments. Specimens were manufactured and tested according to ASTM E8/D638 and E399/D5045 standards for tensile and fracture testing. After initial analysis of mechanical properties derived from mechanical tests, analysis of variance was used to infer optimized production variables for general use and for application/load-specific instances. Findings Production variables are determined to yield optimized mechanical properties under tensile and fracture-type loading as related to orientation of loading and fabrication. Practical implications The relation of production variables and their interactions and the manner in which they influence mechanical properties provide insight to the feasibility of using FDM for rapid manufacturing of components for experimental, commercial or consumer-level use. Originality/value This paper is the first report of research on the characterization of the mechanical properties of PLA coupons manufactured using FDM by the Taguchi method. The investigation is relevant both in commercial and consumer-level aspects, given both the currently increasing utilization of 3D printers for component production and the viability of PLA as a renewable, biocompatible material for use in structural applications.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».