Multifunctional inks in aerosol jet printing: performance, challenges, and applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article comprehensively analyses AJP technology, with a greater focus on the areas that received scant attention in the previously published literature. Whereas various reviews so far discussed the basic principles of AJP and its comparison with other printing techniques, the present article goes further to discuss different types of functional inks being utilized in AJP, including conductive, dielectric, semiconducting, and biological inks. The minimum resolutions of micropatterns achieved with these inks are then reviewed, together with the specific printing recipes enabling their use, to give an overview of the performances of different materials within the AJP process. Furthermore, the article classifies the dimensionality of AJP-printed patterns into 2D-planar, 2D-nonplanar, and 3D parts, underlining the capability of the technology for the fabrication of both planar and non-planar geometries. This makes AJP a tool of major relevance in the newly emerging fields of electronics, sensors, and biotechnology, which strongly demand precise micro-patterning and substrate adaptability. The review, therefore, explains how AJP is bound to change manufacturing processes by exploring its new applications in those sectors. The article also covers the current limitations of AJP, including how to optimize printing processes and generalize them into more industrial uses. Synthesizing state-of-the-art research, this review not only describes the main achievements of AJP technology but also points out likely future tendencies and even disruptions that may occur within this field. This review aims to be an extensive source of information for both researchers and industry representatives interested in finding opportunities for further applications of AJP in various areas.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle