Prediction of tensile strength of fused deposition modeling (FDM) printed PLA using classic laminate theory
Notice bibliographique
Résumé
The application of Fused Deposition Modeling (FDM) is restricted due to limited information about the mechanical properties of printed parts. Therefore, it is required to determine the mechanical properties of the FDM properties to avail the full benefit of the FDM process. In the present study, Classic Laminate Theory (CLT) has been employed at the different configurations of layer thickness and raster width. The required elastic constant of material for CLT has been experimentally obtained through FDM printed Polylactic Acid (PLA) unidirectional specimens at 0°, 45° and 90° for different combinations of layer height and raster width. For these different combinations of layer height and raster width, constitutive models were developed to predict the tensile properties of the PLA parts. Tensile strength of the FDM printed bi-directional specimens has been experimentally obtained to validate the proposed CLT model results. The experimental tensile strength data is in good agreement with the data predicted by the proposed CLT model. Higher tensile strength and modulus were achieved with 0° raster angle compared to 90° raster angle. In the case of a bi-directional printed specimen, higher tensile strength was obtained with 45°/-45° raster angle followed by 30°/-60° and 0°/90° raster angle.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».