A multi‐layer approach for additive manufacturing of continuous fiber composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive manufacturing (AM) of continuous fiber reinforced polymer composites (cFRPCs) requires innovative tool‐pathing strategies that account for the anisotropic properties of the continuous fibers and ensure their continuous deposition as reinforcement along the designed structure, reducing fibers bending and cutting. Existing 3D printing slicing software, designed for isotropic materials like neat polymers, has been adapted for 3D printing of continuous fiber composites, resulting in a layer‐by‐layer approach that necessitates filament cutting after each layer deposition. This method introduces discontinuities, weakening the material and underutilizing continuous fibers strength. In this research, we propose a novel tool‐pathing strategy designed to address these challenges through (1) Ensuring fiber continuity across layers by allowing overlapping filaments and (2) Strategically positioning fiber cut points based on stress distribution, modeled using finite element analysis. A Multi‐Layer Continuous Fiber Path (ML‐CFP) approach was introduced and validated on a simple bracket structure featuring two load‐application inserts. 3D printed brackets using different tool paths were tested to failure under tension and compression after compression molding to improve interlayer adhesion. Mechanical investigations confirmed that the ML‐CFP approach enhances fiber utilization, improving tensile strength and work to fracture by up to 46% and 100% through promoting failure in fibers rather than at cut points. Highlights Introduced the multi‐layer continuous fiber path method (ML‐CFP) in AM of cFRPCs. Introduced the strategic cut point placement (SCPP) based on stress distribution. Maintaining fiber continuity and reduce fiber bending by allowing filament overlap. Mechanical testing to compare the ML‐CFP with conventional slicing methods. Enhanced tensile strength by up to 46% and work to fracture by 100%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».