Experimental Study of Effect of Infill Density on Tensile and Compressive Behaviors of Poly Lactic Acid (PLA) Prepered by 3D Printed (FDM)
Notice bibliographique
Résumé
One of the most advanced production techniques in the manufacturing sector is the Additive Manufacturing Process (AMP), commonly known as 3D printing.Among its various methods, Fused Deposition Modeling (FDM) is widely used for fabricating intricate geometries.Unlike CNC machining, injection molding, and sculpting techniques, which typically generate 70%-90% material waste, FDM is a more efficient process that significantly minimizes material loss.This study examines the impact of infill density on the tensile and compressive behavior of Poly Lactic Acid (PLA), as well as its mechanical and fracture properties.The research focuses on a hexagonal infill pattern with varying infill percentages of 25%, 50%, 75%, and 100%.In additive manufacturing (AM), prismatic closed-cell structures, commonly known as honeycomb infill, are frequently used to enhance the mechanical integrity of printed parts due to their uniform density and periodic nature.Additionally, the study evaluates the effect of print orientation at 0° , 45° , and 90° .The ASTM D638 standard was followed in designing the tensile test specimens.The findings indicate that tensile strength and elastic modulus increase with higher infill density.While variations in print orientation (0° , 45° , and 90° ) result in only slight changes in tensile strength and elastic modulus, an increase in infill density reduces elongation at break.Furthermore, increasing the infill density also leads to higher compressive strength, demonstrating a direct correlation between structural integrity and material distribution in FDM-printed PLA components.
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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) | 0,002 | 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 ».