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Enregistrement W3106590351 · doi:10.1002/mame.202000548

Studies on 3D Printability of Novel Impact Modified Nylon 6: Experimental Investigations and Performance Evaluation

2020· article· en· W3106590351 sur OpenAlexafffund
G. R. Chapman, Akhilesh Kumar Pal, Manjusri Misra, Amar K. Mohanty

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Economic Development and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésMaterials scienceNylon 6Composite materialIzod impact strength testNylon 66Delamination (geology)Fused deposition modeling3D printingPolymerPolyamideUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of functional polymer parts with complex geometrical shape has been possible through additive manufacturing. In this research work, the issues such as warping, filament clogging, and layer delamination related to fused deposition modeling‐based 3D printing of nylon 6 are focused and its poor printability is improved. Nylon 6 is toughened by blending with an impact modifier, ethylene terpolymer. Complex viscosity, storage, and loss moduli of modified nylon increase significantly, which help to improve 3D printability of nylon 6. 3D printing of modified nylon is performed at optimized conditions, such as printing temperature, print speed, bed temperature, and cooling speed. Izod impact strength of 3D printed nylon 6‐based blend is observed ≈543 J m −1 , which is significantly higher than the value (48 J m −1 ) available in literature for injection molded pristine nylon 6. Thermomechanical analysis of modified nylon shows higher coefficient of linear thermal expansion in normal direction as compared to that in flow direction, which is due to the orientation of polymer crystals during processing. The voids are observed on the cross‐sectional surface of impact fractured sample, which are responsible to produce light‐weight 3D printed specimens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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