Sustainable composites from microcrystalline cellulose and cellulose acetate: 3D printing and performance optimization
Notice bibliographique
Résumé
• One of the first attempts to investigate plasticized cellulose acetate blended with microcrystalline cellulose for 3D printing. • Printing parameters optimized using Taguchi design, Grey Relational Analysis, and Principal Component Analysis. • Best mechanical performance achieved at 230 °C nozzle temperature, 1800 mm/min speed, 100 % infill, 0° raster angle, and 0.15 mm layer height. • 3D-printed samples showed 37 % higher impact strength than injection-molded. • 3D printed finger splint prototype demonstrated the material suitability for medical devices. Novel green composites were developed using microcrystalline cellulose (MCC) and plasticized cellulose acetate (pCA) to assess their viability for application in additive manufacturing (AM), specifically fused filament fabrication (FFF). This study represents one of the first attempts to fabricate and optimize a sustainable MCC-pCA composite for use as a 3D printing filament. The Taguchi L27 experimental design was employed to optimize five critical FFF parameters, namely nozzle temperature, printing speed, infill density, raster angle, and layer height, with the objective of maximizing mechanical performance. Optimal printing parameters were determined to be a nozzle temperature of 230 °C, a printing speed of 1800 mm/min, an infill density of 100 %, a raster angle of 0°, and a layer height of 0.15 mm. Under these conditions, the 3D-printed samples exhibited mechanical properties comparable to those of injection-molded counterparts, with a 37 % increase in impact strength. The coefficient of linear thermal expansion (CLTE) of the optimized 3D-printed sample was 89.36 μm/m °C (perpendicular) and 65.39 μm/m °C (parallel), demonstrating lower thermal expansion than injection-molded counterparts (108.65 μm/m °C and 47.06 μm/m °C, respectively). Furthermore, the heat deflection temperature (HDT) of the optimized 3D-printed sample was 92.18 °C, surpassing that of injection-molded samples (69.59 °C), indicating superior thermal resistance in the 3D-printed part. As a proof-of-concept, a 3D printed finger splint was fabricated using the optimized parameters, showcasing the potential of this sustainable composite for biomedical 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».