The influence of fused filament fabrication printing parameters on the mechanical properties of a thermoplastic elastomer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The fused filament fabrication (FFF) process is an additive manufacturing technique used in engineering design. The mechanical properties of parts manufactured by FFF are influenced by the printing parameters. The mechanical properties of rigid thermoplastics for FFF are well defined, while thermoplastic elastomers (TPE) are uncommonly investigated. The purpose of this paper is to investigate the influence of extruder temperature, bed temperature and printing speed on the mechanical properties of a thermoplastic elastomer. Design/methodology/approach Regression models predicting mechanical properties as a function of extruder temperature, bed temperature and printing speed were developed. Tensile specimens were tested according to ASTM D638. A 3×3 full factorial analysis, consisting of 81 experiments and 27 printing conditions was performed, and models were developed in Minitab. Tensile tests verifying the models were conducted at two selected printing conditions to assess predictive capability. Findings Each mechanical property was significantly affected by at least two of the investigated FFF parameters, where printing speed and extruder temperature terms influenced all mechanical properties ( p < 0.05). Notably, tensile modulus could be increased by 21%, from 200 to 244 MPa. Verification prints exhibited properties within 10% of the predictions. Not all properties could be maximized together, emphasizing the importance of understanding FFF parameter effects on mechanical properties when making design decisions. Originality/value This work developed a model to assess FFF parameter influence on mechanical properties of a previously unstudied thermoplastic elastomer and made property predictions within 10% accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle