3D-printable PVA-based inks filled with leather particle scraps for UV-assisted direct ink writing: Characterization and printability
Notice bibliographique
Résumé
Despite its significant environmental impacts, leather remains a popular material due to its durability, aesthetics, and mechanical properties. Recycling leather scraps is gaining increasing attention to reduce waste, pollutants, and emissions from pristine raw materials in the tanning industry. Material Extrusion additive manufacturing represents a promising way to recycle leather byproducts as secondary raw materials for new applications. This paper investigates the characterization and printability of photo- and thermal-curable PVA-based inks for UV-assisted Direct Ink Writing filled with leather filler scraps from the tanning industry, i.e., leather shavings. As a cold extrusion process , Direct Ink Writing reduces energy consumption and maximizes the waste percentage content in new material formulations. The morphology and thermal properties of the leather filler were assessed before adding it to a novel cross-linkable PVA-based matrix, preparing inks containing up to 20 % wt. of leather scraps, leading to almost 40 % wt. after post-curing. Rheological tests showed a shear-thinning behavior of the formulations and a clear transition from solid-like to fluid-like behavior, followed by a quick recovery of the solid-like behavior, ensuring good printability, shape retention, and fidelity. UV crosslinking and post-curing led to robust polymer networks , reaching crosslinking degrees of ∼90 %. According to the mechanical tests, the PVA-leather scrap inks exhibited mechanical properties broadly similar to virgin leather materials, i.e., 170 MPa elastic modulus , 13 % elongation at break , and 6 MPa stress at break. Scanning Electron Microscopy revealed a preferential alignment of the leather filler along the extrusion direction , confirming the reinforcing effect of the scrap particles. These results demonstrate the suitability of these inks as alternatives for new tailored applications in the leather industry, reducing virgin material usage through additive manufacturing .
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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 | 0,001 |
| 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 ».