Establishment of Select Printing Parameters for Low-Cost Fused Deposition Modeling Printed Cast Iron Through Experimental Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The fused deposition modeling (FDM) form of additive manufacturing provides a low-cost opportunity to quickly create unique parts with complex geometries using a high degree of precision. This is accomplished through a layer-by-layer extrusion of a metallic infused thermoplastic from a heated nozzle onto a build plate, until the 3D part is achieved. The ability to produce cheaply manufactured FDM printed cast iron parts would allow industries to bypass casting lead times and create custom cast iron parts without a machined mold. However, there has been minimal research into FDM printing of cast iron and the corresponding effects of printing parameters. The current study aims to determine the acceptable printing parameter ranges for FDM printed cast iron. The effects of three printing parameters (flow rate, infill density, and layer height) were studied with regard to the porosity, shrinkage, mass, and volume of the FDM printed cast iron. A flow rate range of 145-185% was determined to provide good-quality print while an infill density in the range of 100-125% for most flow rates provided acceptable print quality. Furthermore, the layer height was determined to have no significant effect on the printed part. Regarding the effect of printing parameters on the shrinkage, mass, and volume of the FDM printed part, the study showed that increasing the flow rate and infill density resulted in reduced shrinkage and a higher relative sintered mass and volume. Additionally, increasing the layer height showed an insignificant change in the sintered mass, volume, and shrinkage. Sintered samples obtained densities ranging between 5.02 and 5.44 g/cc and porosity measurements from 7.14% to 18.85%. This is one of the first studies on the FDM printing of cast iron. The results would enable researchers and hobbyists to successfully print their first cast iron part.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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