A 3D-printed portable microindenter for mechanical characterization of soft materials
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report a 3D-printed portable microindenter for measuring the mechanical properties of soft materials. The system is composed of three major components: (i) a Z-axis stage, (ii) a force-sensing indentation probe, and (iii) a data acquisition and control system. We construct most of the system parts (including the force sensing probe) by 3D printing, and perform mechanical design and analysis to guarantee the mechanical robustness of the system. The system is capable of performing high-precision, non-destructive material indentation testing with displacement and force sensing resolutions as low as 0.625 μm and 73 μN, respectively. The force-deformation data obtained during indentation are used to determine the mechanical characteristics of a soft material sample based on a Hertz's mechanical model. We also integrate several user-friendly features into the system, including a touch screen and customized software for convenient user-machine interactions. Using the microindenter, we perform elastic testing of polydimethylsiloxane (PDMS) with three base/curing agent ratios (w/w), and achieve consistent results of the materials' Young's moduli in good agreement with the previous results reported in the literature. This proves that our 3D-printed microindenter, although being custom-made and low-cost, maintains the accuracy and repeatability required for soft material testing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».