Analysis of the interface properties of multi-material fused filament fabricated (FFF) printed polymer composite structures
Notice bibliographique
Résumé
Interface characteristics in multi-material 3D-printed (MM3DP) structures are a critical factor in determining the strength of the structures and predicting failure. This study investigated the shear behavior of multi-material single-lap joints fabricated entirely in a single process using Fused Filament Fabrication without the use of adhesives or post-processing techniques such as welding. The joints, comprising various combinations of PLA, PETG, and carbon-fiber reinforced PETG (PETC) were fabricated. The lap joints were subjected to shear testing, with strain fields and failure locations analyzed using two-dimensional digital image correlation (2D DIC) from synchronized front and side camera views. Results show that certain multi-material joints, particularly PETG-PETC, achieved a shear strength of 2.701 MPa, comparable to the 2.923 MPa strength of the strongest homogenous joint (PLA-PLA), and exceeding that of other homogenous joints. The presence of short carbon-fibers in PETC enhances adhesion, likely due to mechanical interlocking taking place at the interface region. These findings demonstrate that multi-material FFF, when optimized for interface compatibility and process parameters, can yield composite structures with superior mechanical properties compared to single-material prints. The successful fabrication of lap joints in a single print process highlights the feasibility of producing robust, functional multi-material components for advanced engineering 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 | 0,000 | 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 ».