3D Structural Electronics Via Multi‐Directional Robot 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi‐material 3D printing is an innovative technology that sparks a revolution in combined structural 3D printing with different functional materials. However, current multi‐material printing systems work alone and cannot take full advantage of each printing, and the limited freedom of existing 3D printers confines diversity of structural designs. Here, a double‐arm robotic 3D printing system combined with paste‐based direct ink writing (DIW) and filament‐based fused filament fabrication (FFF) is reported as a new fabrication solution for customized 3D structural electronics. Collaboration between two robot arms brings about a spontaneous sintering effect of metal nano‐particles (minimum resistance = 14.5 Ω per 10 mm) by addition of the following extruded layer through FFF for the fabrication of embedded sensors, which reduces the post‐processing steps and saves energy for sintering compared with the conventional parallel multi‐material 3D printing processes. The extra freedom of motions from two robot‐arm 3D printing enables multi‐directional curvilinear printing for 3D structural electronics, such as a double‐helix‐shaped embedded sensor. In addition, precise robot motion enables the electrical registration and vertical integration of multi‐layered printed circuit boards. Establishment of new double‐robot 3D printing system expands design freedom and realization of 3D structural electronics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».