Concurrent Modelling and Experimental Investigation of Material Properties and Geometries Produced by Projection Microstereolithography
Notice bibliographique
Résumé
Projection microstereolithography additive manufacturing (PµSLA-AM) systems utilize free radical photopolymerization to selectively transform liquid resins into accurate and complex, shaped, solid parts upon UV light exposure. The material properties are coupled with geometrical accuracy, implying that optimizing one response will affect the other. Material properties can be enhanced by the post-curing process, while geometry is controlled during manufacturing. This paper uses designed experiments and analytical curing models concurrently to investigate the effects of process parameters on the green material properties (after manufacturing and before applying post curing), and the geometrical accuracy of the manufactured parts. It also presents a novel accumulated energy model that considers the light absorbance of the liquid resin and solid polymer. An essential definition, named the irradiance affected zone (IAZ), is introduced to estimate the accumulated energy for each layer and to assess the feasibility of the geometries. Innovative methodologies are used to minimize the effect of irradiance irregularities on the responses and to characterize the light absorbance of liquid and cured resin. Analogous to the working curve, an empirical model is proposed to define the critical energies required to start developing the different material properties. The results of this study can be used to develop an appropriate curing scheme, to approximate an initial solution and to define constraints for projection microstereolithography geometry optimization algorithms.
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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 ».