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Enregistrement W4408596669 · doi:10.1021/acsapm.5c00227

Interfacial Thickness-Induced Tensile Strengthening Effect of 3D-Printed Interactive Bimaterial Specimens

2025· article· en· W4408596669 sur OpenAlexaff
Lu Yang, Zesen Cui, Ruiqi Hu, Chao Zhang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite material3d printedEngineeringManufacturing engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional materials fabricated by using 3D printing are an emerging and cutting-edge research branch in the field of advanced energy, and the mechanical behavior of bimaterial composites is crucial for designing structures with enhanced strength, toughness, and multifunctionality. In this work, the thickness-induced tensile strengthening effect in 3D-printed bimaterial specimens was investigated. Specimens with varying layer thicknesses were fabricated by using a vat photopolymerization (VPP) multimaterial 3D printing process, and tensile tests were conducted to analyze the impact of thickness on the interfacial interaction and overall tensile strength. The experimental results show that reducing the layer thickness of the specimen to 0.2 mm significantly enhances the tensile strength due to improved interfacial bonding and material synergy. The finite element model of the transition region with the equivalent interfacial layer is established based on the microscopic morphology at the interface. Finite element analysis confirmed the experimental results, showing that reducing the layer thickness is beneficial for enhancing tensile strength in bimaterial structures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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