Rheology-Assisted Microstructure Control for Printing Magnetic Composites—Material and Process Development
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic composites play a significant role in various electrical and electronic devices. Properties of such magnetic composites depend on the particle microstructural distribution within the polymer matrix. In this study, a methodology to manufacture magnetic composites with isotropic and anisotropic particle distribution was introduced using engineered material formulations and manufacturing methods. An in-house developed material jetting 3D printer with particle alignment capability was utilized to dispense a UV curable resin formulation to the desired computer aided design (CAD) geometry. Formulations engineered using additives enabled controlling the rheological properties and the microstructure at different manufacturing process stages. Incorporating rheological additives rendered the formulation with thixotropic properties suitable for material jetting processes. Particle alignment was accomplished using a magnetic field generated using a pair of permanent magnets. Microstructure control in printed composites was observed to depend on both the developed material formulations and the manufacturing process. The rheological behavior of filler-modified polymers was characterized using rheometry, and the formulation properties were derived using mathematical models. Experimental observations were correlated with the observed mechanical behavior changes in the polymers. It was additionally observed that higher additive content controlled particle aggregation but reduced the degree of particle alignment in polymers. Directionality analysis of optical micrographs was utilized as a tool to quantify the degree of filler orientation in printed composites. Characterization of in-plane and out-of-plane magnetic properties using a superconducting quantum interference device (SQUID) magnetometer exhibited enhanced magnetic characteristics along the direction of field structuring. Results expressed in this fundamental research serve as building blocks to construct magnetic composites through material jetting-based additive manufacturing processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».