Multimaterial 3D printing of structured surfaces for increased hydrophobicity of biocomposite materials
Notice bibliographique
Résumé
Material extrusion 3D printing is an up-and-coming additive manufacturing method that is continuously being explored for its many benefits including rapid prototyping, high degree of customizability, and low material waste production, among others. One of the most widely used materials in material extrusion 3D printing is polylactic acid (PLA) due to its ease of printability and bio-origins. Recently, new biofiller reinforced PLA biocomposite filaments have begun being sold commercially, but the introduction of the biofiller creates problems of increased hydrophilicity and hygroscopicity. In this study, a possible solution to this problem was explored by using multimaterial 3D printing to add a thin, structured outer layer to the biocomposite in either pure PLA or TPU. This layer helps limit any external moisture from coming into contact with the underlying biocomposite by creating a barrier with increased hydrophobicity. A grid, triangle, and honeycomb pattern were each tested at 50%, 75%, and 100% pattern densities for each material. It was found that, along with the pattern that was printed, the filament deposition process created additional roughness that influenced the way the water droplets interacted with the surface. All the patterned surfaces displayed a higher water contact angle than when the material was printed in a flat manner. Additionally, factors that influence the feasibility of using this outer structured layer to improve the surface hydrophobicity of biocomposite parts were explored, including material compatibility and adhesion.
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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 | 0,000 |
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 ».