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Enregistrement W2597374800 · doi:10.1108/rpj-10-2015-0151

Tensile strength of partially filled FFF printed parts: meta modelling

2017· article· en· W2597374800 sur OpenAlexaff
Shahrain bin Mahmood, Ahmed Jawad Qureshi, Kheng Lim Goh, Didier Talamona

Notice bibliographique

RevueRapid Prototyping Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltimate tensile strengthMaterials scienceParametric statisticsFused filament fabricationCross section (physics)Composite materialRoofStructural engineering3D printingMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the tensile strength of partially filled fused filament fabrication (FFF) printed parts with respect of cross-sectional geometry of partially filled test pieces. It was reported in the authors’ earlier work that the ultimate tensile strength (UTS) is inversely proportional to the cross-sectional area of a specimen, whereas the number of shells and infill density are directly proportional to the UTS with all other parameters being held constant. Here, the authors present an in-depth evaluation of the phenomenon and a parametric model that can provide useful estimates of the UTS of the printed part by accounting for the dimensions of the solid floor/roof layers, shells and infills. Design/methodology/approach It was found that partially filled FFF printed parts consist of hollow sections. Because of these voids, the conventional method of determining the UTS via the gross cross-sectional area given by A = b × h, where b and h are the width and thickness of the printed part, respectively, cannot be used. A mathematical model of a more accurate representation of the cross-sectional area of a partially filled part was formulated. Additionally, the model was extended to predict the dimensions as well as the lateral distortion of the respective features within a printed part using input values from the experimental data. Findings The result from this investigation shows that to calculate the UTS of a partially filled FFF part, the calculation based on the conventional approach is not sufficient. A new meta-model is proposed which takes into account the geometry of the internal features to give an estimate of the strength of a partially filled printed part that is closer to the value of the strength of the material that is used for fabricating the part. Originality/value This paper investigates the tensile strength of a partially filled FFF printed part. The results have shown that the tensile strength of a partially filled part can be similar to that of a solid part, at a lower cost: shorter printing time and lower material usage. By taking into account the geometries within a printed part, the cross-sectional area can be accurately represented. The mathematical model which was developed would aid end-users to predict the tensile strength for a given set of input values of the process parameters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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