MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232379609 · doi:10.32920/ryerson.14655456

A Comparative Study Of The Mechanical Performace of PLA Specimens Manufactured Using Compression Molding and 3D Printing

2021· preprint· en· W4232379609 sur OpenAlexaff
Vikas Chandran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompression moldingMaterials scienceComposite materialMolding (decorative)Ultimate tensile strength3D printingCompression (physics)Polylactic acidPolymerMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression molding is known to be one of the most cost-effective method to manufacture Polymer-based composite parts including pure thermoplastics, e.g. PolyLactic Acid (PLA). One of the current research questions is how a new innovative technology like 3D printing compares to compression molding in terms of mechanical performance of final parts. This study aims at comparing the mechanical performance of dog-bone tensile coupons manufacturing using compression molding and 3D printing. The compression molding manufacturing process parameters are optimized to obtain maximum mechanical properties. This study investigates the effect of each parameter, including processing temperature, processing pressure, and dwell times on tensile modulus and strength of a pure PLA part coupon per ASTM D638-14. The entire study is conducted using a total of 54 specimens manufactured in a set of 9 batches for various combination of process parameters per Design Of Experiment (DOE). Optimum process parameters for PLA 3D printing have been obtained from previous studies and are used for comparison purposes. A comparison of mechanical performance of ASTM D638 coupons manufactured using optimum compression molding and 3D printing techniques is performed.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdditive Manufacturing and 3D Printing TechnologiesTravaux en français237 207