Tough 3D printed biopolymeric cellular beams
Notice bibliographique
Résumé
3D printing cellular structures with biobased polymers that possess high mechanical efficiency offer an attractive way for fabricating sustainable engineering materials. Herrin, two biobased polymers, polylactic acid (PLA) and polyamide-11 (PA-11) are melt-blended with and extruded as a co-continuous PLA/PA-11 filament for 3D printing. Fused deposition modelling (FDM) is used to manufacture samples which are then tested under quasi-static and impact loads, and the results demonstrate high impact toughness. Furthermore, a 200% increase in the impact toughness has been obtained by optimizing the print parameters. This indicates that optimization of 3D printing parameters is the key to additively manufacturing cost-efficient and eco-friendly parts that deliver mechanical/structural properties comparable to those made by injection molding. In addition, lightweight auxetic cellular beams are designed to reach a toughness-to-weight ratio much higher than the solid, hexagonal cellular, and rectangular cellular beam counterparts. An Ashby chart has been plotted, demonstrating impact toughness versus densities for comparing the performance of alternative polymers manufactured by FDM and injection molding. Finally, a 3D printed lightweight and tough biobased material is presented with significant potential for industrial applications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».