Crack propagation in adhesive bonded 3D printed polyamide: Surface versus bulk patterning of the adherends
Notice bibliographique
Résumé
The confined build space of 3D printers often necessitates breaking down larger objects into sub-components for efficient printing.Addressing this challenge, related existing research emphasizes the growing adoption of structural adhesives as a key method for joining 3D printed components.In this context, the present study combines finite element modeling, design exploration, and additive manufacturing, to ascertain the role of the adherends' architecture on the mechanics of crack growth in adhesive bonded 3D printed materials.Finite element simulations and experiments are carried out using Double Cantilever Beam (DCB) specimens comprising epoxy-bonded selective laser sintered polyamide (PA).In particular, the study includes adherends that feature either sub-surface hollow channels of various shapes (bulk patterns) or sinusoidal interfaces with different aspect ratios (surface patterns).The objective is to demonstrate how the proposed patterning strategies not only promote crack shielding and delayed growth but also unlock energy-absorbing processes, such as interfacial void growth and buckling, that are absent in the control joint (i.e., no patterns).Therefore, customizing the architecture of the adjoined layers ultimately results in toughening and enhanced damage tolerance in adhesive joints that comprise 3D printed materials.
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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) | 0,001 | 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 ».