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Enregistrement W4403878084 · doi:10.3390/engproc2024076047

Optimization of Printing Parameters for Extrusion 3D Printing of Ceramic Clay

2024· article· en· W4403878084 sur OpenAlexaff
Romina Donyadari, Barbara Ferruzca Ortiz, Mohammad Abu Hasan Khondoker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrusion3D printingCeramicMaterials scienceThree dimensional printingComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With substantial advancements in the additive manufacturing (AM) of polymers and metals in the last few decades, the AM of ceramic material has recently gained research traction. Manufacturing complex ceramic parts is an extremely challenging process that can be revolutionized by AM. While many industrial-grade expensive AM systems are available for printing ceramic parts, the use of inexpensive desktop-type extrusion AM systems for ceramic parts is particularly challenging, which mandates printing parameter optimization. In this paper, the printing parameters of an inexpensive extrusion AM system, such as layer height, line width, extrusion speed, infill, and flow percentage, were optimized, which resulted in ceramic parts with desired qualities in terms of part density. For this, Clay Body 370 was chosen to produce clay with different percentages of water content ranging from 5% to 15%. Printed samples were subjected to sintering in a furnace to sinter at 1100 °C, followed by shrinkage and weight loss measurements. Finally, the printing parameters that resulted in good surface quality and less dimensional shrinkage with higher compression strength were reported.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,390

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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