3D printing high interfacial bonding polyether ether ketone components via pyrolysis reactions
Notice bibliographique
Résumé
Recently, 3D-printed polyether-ether-ketone (PEEK) components have been shown to offer many applications in state-of-the-art electronics, 5G wireless communications , medical implantations, and aerospace components. Nevertheless, a critical barrier that limits the application of 3D printed PEEK components is their weak interfacial bonding strength . Herein, we propose a novel method to improve this unsatisfied situation via the interface plasticizing effect of benzene derivatives obtained from the thermal pyrolysis of trisilanolphenyl polyhedral oligomeric silsequioxane (POSS). Based on this method, the bonding strength of the filaments and interlayers of 3D-printed POSS/PEEK components can reach 82.9 MPa and 59.8 MPa, respectively. Moreover, the enhancing mechanism of the pyrolysis products derived from the POSS is characterized using pyrolysis-gas chromatography/mass spectrometry (Py-GC/MS), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), and X-ray computed tomography (X-CT). Our proposed strategy broadens the novel design space for developing additional 3D-printed materials with satisfactory interfacial bonding strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».