Additive manufacturing infill optimization for automotive 3D-printed ABS components
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Lightweighting of components in the automotive industry is a prevailing trend influenced by both consumer demand and government regulations. As the viability of additively manufactured designs continues to increase, traditionally manufactured components are continually being replaced with 3D-printed parts. The purpose of this paper is to present experimental results and design considerations for 3D-printed acrylonitrile butadiene styrene (ABS) components with non-solid infill sections, addressing a large gap in the literature. Information published in this paper will guide engineers when designing fused deposition modeling (FDM) ABS parts with infill regions. Design/methodology/approach Uniaxial tensile tests and three-point bend tests were performed on 12 different build configurations of 20 samples. FDM with ABS was used as the manufacturing method for the samples. Failure strength and elastic modulus were normalized on print time and specimen mass to quantify variance between configurations. Optimal infill configurations were selected and used in two automotive case study examples. Findings Results obtained from the uniaxial tensile tests and three-point bend tests distinctly showed that component strength is highly influenced by the infill choice selected. Normalized results indicate that solid, double dense and triangular infill, all with eight contour layers, are optimal configurations for component regions experiencing high stress, moderate stress and low stress, respectively. Implementation of the optimal infill configurations in automotive examples yielded equivalent failure strength without normalization and significantly improved failure strength on a print time and mass normalized index. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first paper to experimentally determine and quantify optimal infill configurations for FDM ABS printed parts. Published data in this paper are also of value to engineers requiring quantitative material properties for common infill configurations.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle