Design and Characterization of a Bi-Material Co-Extruder for Fused Deposition Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Fused Deposition Modeling (FDM) is a popular style of additive manufacturing (AM) where a 3D object is fabricated by a molten material deposited into successive 2D layers. Multi-material 3D printing is particularly challenging due to poor adhesion between dissimilar plastics. The majority of currently available multi-material printers use separate nozzles for each material. Therefore, they are incapable of producing devices made of functionally gradient materials (FGM). FGM is a special class of engineering material exhibiting spatially inhomogeneous content, which tailors the material for specific functional and performance requirements. In this work, we present the design and characterization of a bi-material co-extruder system. This specialized extruder is capable of printing two thermoplastic materials through a single nozzle and is also capable of altering the composition of the deposited material while printing. It is also exceptional in that the internal structure of the hot end can be easily accessed and is a more adaptable design than previously reported co-extruders. The extruder was installed on a Geeetech PI3 Pro C printer. Then, some simple structures were printed using pairs of materials including polylactic acid (PLA), acrylonitrile butadiene styrene (ABS) and high impact polystyrene (HIPS). Without any internal mixing features, the composition of the output (for instance, different colored PLA) was determined from microscopic images of cross-section of the extrudates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».