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Enregistrement W4396583880 · doi:10.1177/00219983241249526

High stiffness 3D-printed continuous pitch carbon fiber reinforced polymer composites

2024· article· en· W4396583880 sur OpenAlexafffund
Menna A. Saleh, Sinan Olcun, Mohamed A. Karam, Roger Kempers, Garrett W. Melenka

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPolylactic acidComposite numberUltimate tensile strengthVolume fractionStiffnessModulusFiberSpecific modulusBreakage3d printedFabricationYoung's modulusFused filament fabricationPolymerBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a method for 3D printing very high stiffness pitch-based carbon fiber (CF) reinforced polylactic acid (PLA) composites using a modified open-source 3D printer. The fused filament fabrication (FFF) technique was used to fabricate the samples with alternating layers of PLA and PLA-coated pitch CF. The tensile Young’s modulus of the 3D-printed composite samples was measured to characterize the effect of different grades and volume fractions of pitch CF on the behaviour of the printed composites. Three grades of pitch CF which have different Young’s modulus were used with volume fractions ranging from 2.4 to 8.4%. Tensile tests showed that the K1392U CF reinforced composite with a 7.3% volume fraction demonstrated the highest improvement in Young’s modulus of 850% compared to neat 3D-printed PLA. This improvement is notably higher than any previous 3D-printed carbon-based composites at a relatively low volume fraction of CF. Statistical analysis showed increased Young’s modulus in all of 3D-printed composite samples tested. The experimental values were compared to the Halpin-Tsai model and suggest that some degree of fibre breakage occurred during the 3D printing process owing to the relative stiffness of the pitch-based fibers. Future directions and suggestions for process improvements are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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