Tensile Properties of 3D-Printed Jute-Reinforced Composites via Stereolithography
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the tensile properties of jute-reinforced composites fabricated using stereolithography (SLA) 3D printing. Tensile tests were conducted using dog-bone tensile specimens following ASTM D638 Type IV specifications. Additionally, the study explores the effect of layer thickness on the tensile properties of the 3D-printed composite material, examining four different layer thicknesses: 0.025 mm, 0.05 mm, 0.075 mm, and 0.1 mm. The findings revealed that the tensile strength of the 3D-printed jute-reinforced composites increased with the printing layer thickness, reaching its maximum at a layer thickness of 0.1 mm. This represents an enhancement of approximately 84% compared to pure resin. Examination of the fiber–matrix interface under an optical microscope revealed a wavy pattern, suggesting that the interface may act as a mechanical interlock under tensile loads, thereby significantly enhancing tensile strength. The strength of the 3D-printed jute-reinforced composites was found to be comparable to that of glass fiber mat epoxy composites. This demonstrates that 3D SLA-printed jute-reinforced composites offer a promising avenue for producing next-generation composites that are typically challenging to manufacture using traditional fabrication techniques.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».