Enhancing shape memory properties of multi-layered and multi-material polymer composites in 4D printing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The shape memory behavior of smart materials is widely used for stimulation or shape-shifting purposes. Shape memory polymers (SMPs) can shape and force recoveries accompanied by attractive attributes such as biocompatibility, biodegradability, and universality. In this paper, a thermoplastic elastomer (TPE) is used as a complementary material for 4D printed polylactic acid (PLA) structures to enhance their shape and force recovery properties and lower the stimulation temperature for more practical implementations. Two approaches are followed to provide SMP composites (SMPCs): multi-layered and multi-material lattices. In multi-layered lattices, specimens are comprised of separate layers and different ratios of SMP and TPE materials. For comparison, PLA-TPE filaments with the same ratios of multi-layered lattices are produced and used to fabricate multi-material lattices. Dynamic mechanical thermal analysis tests showed a reduction in the glass transition temperature of the manufactured PLA-TPE filament. X-ray diffraction test was conducted to prove that the crystallinity of the developed PLA-TPE material increases which explains the better shape memory effect in the multi-material specimens. Phase separation occurred in low ratios of TPE in PLA, discernible in field emission scanning electron microscope (FESEM) images, resultting in low quality in one of the developed PLA-TPE filaments. FESEM images also showed proper miscibility of TPE in PLA in higher ratios. Thermomechanical tests were done on printed specimens to examine and compare the shape and force recovery of the produced SMPCs. While the shape recovery of multi-material samples was not as good as multi-layered samples, both approaches have better shape recovery results than the PLA sample. Due to a lower glass transition temperature in multi-material lattices, their shape recovery process started at lower temperatures widening their potential practical applications. Force recovery of multi-material samples revealed a significant improvement which was due to more oriented crystalline polymer structures.
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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 ».