Scientometric Analysis and Systematic Review of Multi-Material Additive Manufacturing of Polymers
Notice bibliographique
Résumé
Multi-material additive manufacturing of polymers has experienced a remarkable increase in interest over the last 20 years. This technology can rapidly design and directly fabricate three-dimensional (3D) parts with multiple materials without complicating manufacturing processes. This research aims to obtain a comprehensive and in-depth understanding of the current state of research and reveal challenges and opportunities for future research in the area. To achieve the goal, this study conducts a scientometric analysis and a systematic review of the global research published from 2000 to 2021 on multi-material additive manufacturing of polymers. In the scientometric analysis, a total of 2512 journal papers from the Scopus database were analyzed by evaluating the number of publications, literature coupling, keyword co-occurrence, authorship, and countries/regions activities. By doing so, the main research frame, articles, and topics of this research field were quantitatively determined. Subsequently, an in-depth systematic review is proposed to provide insight into recent advances in multi-material additive manufacturing of polymers in the aspect of technologies and applications, respectively. From the scientometric analysis, a heavy bias was found towards studying materials in this field but also a lack of focus on developing technologies. The future trend is proposed by the systematic review and is discussed in the directions of interfacial bonding strength, printing efficiency, and microscale/nanoscale multi-material 3D printing. This study contributes by providing knowledge for practitioners and researchers to understand the state of the art of multi-material additive manufacturing of polymers and expose its research needs, which can serve both academia and industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,064 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,106 | 0,083 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».