On sustainable design and manufacturing for the footwear industry – Towards circular manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
The global fashion industry is facing carbon footprint issues, but technological innovations are helping to improve its performance and environmental efficiency in terms of footwear manufacturing. This paper explores how Design for Additive Manufacturing (DfAM), Design for Assembly (DfA), and Design for Disassembly (DfD) strategies, along with Additive Manufacturing's (AM) capability to produce intricate parts, can contribute to the fashion industry's shift towards a Circular Manufacturing model. The focus is on footwear manufacturing and its carbon footprint issues. The proposed additively manufactured shoe design utilizes Polyamide 12 and Thermoplastic polyurethane as feedstock, featuring a glueless mechanical assembly system based on a snapfit. Notably, the upper part of the shoe incorporates a variable lattice structure to ensure flexibility in different areas. Finite Element Analysis (FEA) demonstrates that the snapfit assembly exceeds the industry standard's minimum disassembly force requirement. Additionally, an optimization algorithm for the variable lattice structure results in a 34% mass reduction while maintaining the desired Young's modulus in each shoe zone. This design approach aligns with the footwear industry's sustainability goals, aiming to reduce environmental impact and enhance product durability. The study successfully developed a strategy to implement AM for sustainable shoe fabrication.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».