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Enregistrement W3125408679 · doi:10.1108/rpj-07-2020-0174

Advances in additive manufacturing of shape memory polymer composites

2021· article· en· W3125408679 sur OpenAlexaff
Irina Garces, Cagri Ayranci

Notice bibliographique

RevueRapid Prototyping Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape-memory polymerFiller (materials)3D printingMaterials scienceLaminationCeramicComputer scienceSmart materialMechanical engineeringStereolithographyManufacturing engineeringPolymerProcess engineeringNanotechnologyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose A review on additive manufacturing (AM) of shape memory polymer composites (SMPCs) is put forward to highlight the progress made up to date, conduct a critical review and show the limitations and possible improvements in the different research areas within the different AM techniques. The purpose of this study is to identify academic and industrial opportunities. Design/methodology/approach This paper introduces the reader to three-dimensional (3 D) and four-dimensional printing of shape memory polymers (SMPs). Specifically, this review centres on manufacturing technologies based on material extrusion, photopolymerization, powder-based and lamination manufacturing processes. AM of SMPC was classified according to the nature of the filler material: particle dispersed, i.e. carbon, metallic and ceramic and long fibre reinforced materials, i.e. carbon fibres. This paper makes a distinction for multi-material printing with SMPs, as multi-functionality and exciting applications can be proposed through this method. Manufacturing strategies and technologies for SMPC are addressed in this review and opportunities in the research are highlighted. Findings This paper denotes the existing limitations in the current AM technologies and proposes several directions that will contribute to better use and improvements in the production of additive manufactured SMPC. With advances in AM technologies, gradient changes in material properties can open diverse applications of SMPC. Because of multi-material printing, co-manufacturing sensors to 3D printed smart structures can bring this technology a step closer to obtain full control of the shape memory effect and its characteristics. This paper discusses the novel developments in device and functional part design using SMPC, which should be aided with simple first stage design models followed by complex simulations for iterative and optimized design. A change in paradigm for designing complex structures is still to be made from engineers to exploit the full potential of additive manufactured SMPC structures. Originality/value Advances in AM have opened the gateway to the potential design and fabrication of functional parts with SMPs and their composites. There have been many publications and reviews conducted in this area; yet, many mainly focus on SMPs and reserve a small section to SMPC. This paper presents a comprehensive review directed solely on the AM of SMPC while highlighting the research opportunities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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