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Enregistrement W4406000273 · doi:10.5755/j02.ms.38235

Influence of Infill Design in Fabrication of 3D-printed PLA Parts Using FDM

2025· article· en· W4406000273 sur OpenAlex
Tamilanban THANGARAJU, P. Saravana Kumar, Dhanesh Babu SAMUEL DHANASEKARAN, Ganesh Babu Loganathan, Bhavya PAPE GOWDA, Nafeez Ahmed LIYAKAT

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

RevueMaterials Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfillFlexural strengthMaterials scienceUltimate tensile strengthPolylactic acidComposite materialCompressive strengthCompression (physics)Stress (linguistics)Structural engineeringPolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work examines the mechanical characteristics of polylactic acid (PLA) samples manufactured in 3D printing using various infill patterns. The infill patterns investigated are cuboid, grid, and octet, prepared at a constant infill density of 50 %. The study aimed to identify the most suitable infill pattern for specific mechanical requirements, considering tensile, compression, and flexural behaviour. Experimental testing was conducted on the 3D-printed PLA specimens to assess their mechanical performance. The findings reveal that the octet infill pattern showed the highest mechanical qualities across all three tests, including tensile, flexural, and compression evaluations, indicating improved strength and stability. The octet infill pattern samples had the highest tensile value of 17.3 MPa, maximum flexural stress of 35 MPa, and maximum compression stress of 34.4 MPa. These results emphasize the need to choose suitable infill patterns to adjust the mechanical properties of 3D-printed PLA components to meet particular application requirements.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,264

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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