In‐depth investigation and industry plan for enhancing surface finishing of <scp>3D</scp> printed polymer composite components: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive manufacturing (AM) is pivotal in modern manufacturing, allowing diverse materials to create functional parts. Polymer composites, with superior properties like enhanced mechanics and conductivity, are highly regarded. Fused deposition modeling (FDM) is a favored, cost‐effective AM technique. Despite popularity, FDM struggles with poor surface quality, impacting final part properties. This challenge affects composite part performance, prompting a need for surface quality enhancements in AM processes, like FDM. The review explores essential post‐treatments required to optimize composite parts for various applications. It examines surface finishing techniques for FDM 3D printed polymeric composites, categorizing them into chemical, thermal, and physical methods. Recent research is extensively analyzed, offering a comprehensive guide for academia and industry. The review covers diverse aspects, including properties, surface morphology, electrical conductivity, and mechanical properties pre‐ and post‐finishing methods. Additionally, it summarizes leading companies worldwide providing surface finishing services for 3D printed polymer parts. Discussions on future trends, challenges, and research gaps in this field are included, emphasizing its significance in refining surface finishing methods for FDM 3D‐printed polymeric composites and encouraging broader industrial adoption of AM. This overview serves as a crucial roadmap for engineers, scientists, customers, and companies interested in surface finishing services.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».