Material Characterization of Fused Filament Fabrication for Lower-Limb Prosthetic Sockets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive manufacturing (AM) is a very versatile and powerful tool for fabricating lower-limb prosthetic sockets. Fused filament fabrication (FFF), a material extrusion AM technique, has the potential to greatly improve the function and comfort of prosthetic sockets with enhanced features such as in-socket pressure monitoring or spatially varied material stiffness. Fiber-reinforced polymers (FRPs) are conventionally used to manufacture sockets that have been proven to provide adequate structural durability. However, evidence is lacking to show that sockets made with FFF have the required material properties, and the field is far from establishing a standard method for manufacturing and testing FFF sockets with acceptable strength and stiffness. In this paper, material characteristics of FFF and FRP specimens obtained from ASTM D3039 standard tensile testing are compared and analyzed. Results showed that the tensile modulus of FFF specimens is not greatly affected by build orientation, and, in general, the printed layer heights tested in this study did not have an effect on modulus nor tensile strength. Longitudinal raster orientations significantly increased the tensile strength of FFF specimens built in the flat orientation, although all FFF specimens still exhibited significantly lower strength and modulus compared to the FRP composites. This paper provides a basis for the selection of FFF process parameters for designing adaptable and smart sockets, and provides suggestions for the use of material characterization data in predicting and optimizing the structural safety of future novel prosthetic socket designs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».