High‐Performance Polymer‐derived Ceramics in LCD 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study demonstrates the fabrication of high‐strength, lightweight polymer‐derived ceramics (PDCs) using silicon oxycarbide (SiOC)‐precursor formulations with liquid crystal display (LCD) vat photopolymerization (VPP) technology. Complex geometries, such as gyroids and stochastic lattices, are successfully 3D‐printed and evaluated under varying feature thicknesses and pyrolysis temperatures (800 °C and 1200 °C). Photorheology and thermogravimetric analysis (TGA) validated the efficient curing and pyrolysis characteristics of a printable precursor formulation based on vinyl methoxysiloxane homopolymer (VMM‐010), which demonstrated rapid curing, low viscosity, and compatibility with LCD 3D printing, ensuring precise layering and efficient resin removal. Micro‐CT scans confirmed its structural integrity and absence of voids, even in relatively thick components (≈3 mm). The VMM‐based PDC lattices achieved specific compressive strengths up to 9.4 MPa g⁻¹ cm 3 , a 50‐fold improvement over comparable lattices produced with a high‐porosity SiOC PDC, and exceptional high‐temperature stability, maintaining structural integrity after 2 h at 1500 °C. Compositional analysis revealed lower free carbon content and improved ceramic phase formation, driving the enhanced mechanical and thermal performance of the VMM‐based ceramic. These findings underscore the scalability, reliability, and superior performance of VMM formulations for LCD 3D printing, offering new possibilities for high‐performance ceramic applications in aerospace, automotive, and biomedical industries.
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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 | 0,001 |
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 ».