Optimizing the mechanical properties and print accuracy of 3D printed lightweighting continuous fibre reinforced polylactic acid foams
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
Abstract Due to the urgent demand for lightweight and high-strength materials in rail transportation, this study proposed foamed polylactic acid (PLA) composites reinforced with continuous basalt fibres using a 3D printing technique to address the limitations posed by foaming-induced strength reduction in foam. Through a combination of parametric calculations, microscopic observations and compression experiments, the effects of printing parameters on the expansion ratio and print accuracy of foamed composite were investigated. It was found that adding fibres to foamed PLA reduced the expansion ratio of PLA by up to 9.52% at lower printing temperatures and layer heights but increased it at higher settings. The expansion ratio of the composite significantly increased with high printing temperatures and layer heights. When the composites were fabricated at low print temperatures and high layer heights, noticeable interlayer gaps and exposed fibres leading to poor impregnation were observed at cross-section. This phenomenon was improved as the expansion ratio increased. In addition, specimens with optimal print accuracy were prepared at specific combinations of printing temperature and layer height. In light of this discovery, a predictive function based on combined printing parameters was established to design composites with excellent print accuracy and specific densities. Finally, compression test results showed that with the same density of 0.5 g/cm3, the foamed composite exhibited substantial improvements in compressive strength, modulus and strain energy density compared to the foamed PLA, with increases of 44.44%, 57.02% and 24.19%, respectively.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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