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Enregistrement W3209735260 · doi:10.32920/ryerson.14639052.v1

Development of a Polymer Extrusion System to Manufacture Recycled Bioplastic Composites for Additive Manufacturing

2021· preprint· en· W3209735260 sur OpenAlexafffundabout
Jordan Kalman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMaterials scienceExtrusionUltimate tensile strengthComposite materialPlastics extrusionThermoplasticTextileFiberBioplasticTurbine bladeRaw materialTurbineWaste managementMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research validates the use of recycled end-of-life wind turbine blade fiberglass to improve the mechanical strength of a thermoplastic in collaboration with McGill University. The critical fiber length glass fibers from wind turbine blades are reclaimed through a mechanical grinding process, incorporated with polylactic acid (PLA) in a twin-screw extruder to produce composite pellets and manufactured into filament via a single-screw extrusion system. This filament is used as feedstock for standard fused filament fabrication (FFF) 3D printers to manufacture ASTM standard tensile specimens: D638-14. Reinforced thermoplastic filaments with varying fiber content ranging from 3%-10% are manufactured using this process. It was found that the long fiber reinforced PLA provided a 20% increase in tensile strength and a 28% increase in the stiffness compared to the pure PLA specimens. The increased strength and stiffness can allow the material to be used in smaller quantities when replacing a given thermoplastic material. This material could be beneficial for both rapid prototyping and application-specific products. In addition to the issues faced with the waste management of wind turbines, so too is the textile waste caused by the improper disposal of clothing. To address the issues faced with improper disposal of clothing, a material characterization method for analyzing the draping behaviour of flexible 3D printed textiles was initiated. Pairing an extrusion system with 3D printing allows for the most rapid development of both a specialized material and engineering solution. Looking to the future of the textile industry, it is crucial that sustainable recycling and manufacturing processes are used to create a better future for the generations to come. Keywords: Sustainability, Recycling, The Wind Energy Industry, Wind Turbine Blades, Lifecycle Analysis, Circular Economy, 3D Printing, Additive Manufacturing, Bioplastic, Polylactic Acid, Extrusion, Single-Screw Extruder, Fiber Reinforced Filaments, ASTM D638 Coupons.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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