Z-Stitching Technique for Improved Mechanical Performance in Fused Filament Fabrication
Notice bibliographique
Résumé
Fused filament fabrication (FFF) is a widely used additive manufacturing technique that enables the rapid, layer-by-layer creation of parts. However, its traditional planar deposition approach can produce strong material anisotropy in terms of moduli and strengths, especially when fiber-reinforced polymers are processed. These characteristics limit the application of FFF in high-performance fields. This study introduces a novel FFF printing technique, termed z-stitching, which incorporates interlocking stitch patterns to enhance interlayer interaction and reduce anisotropy. A z-stitching algorithm was developed to explain the toolpath and material deposition. Using polymer filaments, samples employing the z-stitching technique were produced as a proof of concept. Moreover, experiments were conducted to explore the mechanical properties of samples made using z-stitching. Test results in terms of moduli and strengths in different principal material directions, as well as an isotropy ratio, were contrasted with the mechanical properties of samples made using traditional FFF. The experiments showed an overall enhanced mechanical performance of parts made using z-stitching. A printing time analysis was also performed, revealing that z-stitching printing time is approximately 14% longer than that of the comparable traditional FFF processes. This study establishes a foundation for the further optimization of z-stitching and its adoption in industrial-scale additive manufacturing for structures in high-performance applications.
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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 | 0,001 |
| 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 ».