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Enregistrement W4403441501 · doi:10.1016/j.mfglet.2024.09.127

Analysis of Metal Fused Filament Fabrication process chain for 316L stainless steel

2024· article· en· W4403441501 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManufacturing Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationMaterials scienceProtein filamentProcess (computing)MetallurgyMetalChain (unit)Composite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal Fused Filament Fabrication (MFFF) has emerged as a prominent technology in Additive Manufacturing (AM), characterized by its cost-effectiveness, versatility in creating intricate geometries using diverse materials, and widespread availability of AM machines. However, the intricate processes of making filament, printing, debinding, and sintering in MFFF pose unique challenges, with a vast number of parameters influencing each stage. Specialized companies handle these stages for research purposes, yet detailed information on the processes remains limited. The objective of this research is to conduct a meticulous examination of the parameters governing the printing, debinding, and sintering of 316L stainless steel—a material widely employed in various industries. The goal is to provide researchers and manufacturers with a comprehensive understanding, enabling them to achieve high-density metal parts that rival those produced through Selective Laser Melting (SLM). This research employs a systematic approach in producing flawless metal parts through fine-tuning parameters such as printing speed, nozzle diameter, extruder and construction table temperatures, heating rate, nitric acid injection during debinding, and sintering atmosphere and temperature. Despite advancements in MFFF parameters in this study, a comparative analysis with SLM reveals superior mechanical properties and density in SLM-produced parts. Because, the robust bonding facilitated by a powerful energy source (laser) in SLM minimizes porosities, whereas MFFF relies solely on molten filament adherence, potentially leading to small gaps between layers. This research contributes valuable insights for achieving dense, defect-free metal parts through Metal Fused Filament Fabrication (MFFF). It sheds light on the persistent advantages of Selective Laser Melting (SLM) in terms of mechanical performance and density. The comprehensive understanding of parameters provided in this study empowers researchers and manufacturers to optimize MFFF processes for 316L stainless steel, narrowing the gap between the two technologies (MFFF and SLM) and enhancing the competitiveness of MFFF in producing high-quality metal parts.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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