Advances in Coaxial Additive Manufacturing and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coaxial additive manufacturing (AM) is an emerging technology involving the simultaneous deposition of two or more materials with a common longitudinal axis. It has the potential to overcome the disadvantages associated with conventional single‐material AM for the production of core‐shell or multi‐core‐shell multimaterial structures. The coaxial AM techniques can be classified into extrusion and material jetting technologies. The extrusion‐based technologies rely on the co‐extrusion of multiple materials through a coaxial nozzle whereas the material jetting technologies are based on the introduction of a high voltage electric field between a coaxial nozzle and a grounded collector plate. This review is aimed to provide a comprehensive overview of multimaterial coaxial AM, including the technologies, nozzle designs, materials, and applications. The advances in coaxial AM and the benefits of this novel technology in various fields are highlighted. For instance, in biomedicine coaxial AM offers an exciting alternative to single‐material bioprinting for the fabrication of bio‐scaffolds and vascular networks as well as for tissue engineering and cell encapsulations. Coaxial AM is also a subject of growing interest in the fields of flexible sensors, e‐textiles, and printed electronics. Perspectives on the limitations, existing challenges, opportunities, and future directions for further development are also provided.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».