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Enregistrement W4231467787 · doi:10.1149/ma2020-01211284mtgabs

Fabrication of Low-Cost Molds for Manufacturing of High Precise Micro Parts By Electroforming

2020· article· en· W4231467787 sur OpenAlexaff
Sayed MohammadAli Aghili, Zhaohan Zheng, Rolf Wüthrich

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroformingFabricationLIGAMicrofabricationMolding (decorative)Materials science3D printingNanotechnologyPhotolithographyComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology push and market pull lead to an intensification of micro molding processes development which have variety of applications such as micro-gears, micro-pumps, micro optical components, connectors, wave-guides, optical gratings and mass production of polymer micro parts and structures with high aspect ratios [1][2]. In these recent years, broad range of microfabrication technologies including, laser ablation, photolithography, lithography, electroplating, and molding (LIGA), chemical etching have been developed [3]. Most of these technologies have been developed for mass production. Manufacturing industry is however more and more facing the problem of producing personalized parts, resulting in low volume production. New technologies to allow economical fabrication of low volume micro-parts become a need. In this work, to address the issue of manufacturing high precise 3D micro-metallic parts for small series, we propose 3D printing of micro-molds followed by electroforming to produce micro 3D metallic parts. Advances in additive manufacturing allow for economical and costly manufacturing of polymer micro-molds with high-resolution to fabricate three-dimensional structures which enables the fabrication of personalized microproducts with virtually any shape. This combination of processes can highly decrease fabrication costs for low volume production. The process starts by printing a mold in Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS). A conductive layer must be included to allow subsequent copper electroforming. Dissolving the ABS part allows in the last step the creation of ultra-light micro-metal parts with a high-quality surface finish and accurate dimensions. Several applications can benefit from a technology able to produce micro dimensional metal parts with thin features like watch industry, medical devices [3] or aerospace and space applications where weight and fraction play key factor. To include the conductive layer into the mold, a two steps process was developed. First step consists in making an ABS substrate with a conductive layer and printing of the ABS mold. Second step is to bond both elements together (Figure, a). The challenge faced is how to bond the substrate with the conductive layer and the upper mold. The developed solution is to thermally bond the substrate’s conductive surface and the upper mold’s surface by apply an appropriate temperature and pressure. Refences [1] L. Weber, W. Ehrfeld, H. Freimuth, M. Lacher, H. Lehr, and B. Pech, “Micromolding: a powerful tool for large-scale production of precise microstructures,” Proc. SPIE - Int. Soc. Opt. Eng. , vol. 2879, no. September 1996, pp. 156–167, 1996. [2] T. Katoh, R. Tokuno, Y. Zhang, M. Abe, K. Akita, and M. Akamatsu, “Micro injection molding for mass production using LIGA mold inserts,” Microsyst. Technol. , vol. 14, no. 9–11, pp. 1507–1514, 2008. [3] M. Vaezi, H. Seitz, and S. Yang, “A review on 3D micro-additive manufacturing technologies,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , vol. 67, no. 5–8, pp. 1721–1754, 2013. Figure 1

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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