The Impact of Defects on Tensile Strength and Modulus of 3D Printed Parts Manufactured by Fused deposition Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM), 3D printing, is defined as a process of depositing materials layer by layer to create three-dimensional printed models, as opposed to subtractive manufacturing methodologies. It has the potential of revolutionizing field of manufacturing, which allows us to create more complex geometries with lower cost and faster speed in comparison to injection molding, compression forming, and forging. Therefore, 3D printing can shorten the design manufacturing cycle, reduce the production cost, and increase the competitiveness. Due to the improvements of processes and advancements of modeling and design, Fused Deposition Modeling (FDM) technologies, a common 3D printing technique, have been involved in wide various applications in the past three decades and numerous studies have been gathered. This research work studies directional properties of FDM 3D printed thermoplastic parts per ASTM D638. Tensile strength and modulus of the coupons along and perpendicular to the printing direction are evaluated. It is observed that FDM 3D printing introduces anisotropic behavior to the manufactured part, e.g. tensile strength of 57.7 and 30.8 MPa for loading along and perpendicular to the printing direction, respectively. FDM 3D printers are not ideal and introduce defects into the manufactured parts, e.g. in the form of missing material, gap. This study investigates the impact of gaps on tensile strength and modulus of 3D printed parts. A maximum reduction of 20% in strength is found for a gap (missing bead) along the loading direction.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».