Advances in interlayer bonding in fused deposition modelling: a comprehensive review
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
Fused deposition modeling (FDM) has established itself as a major additive manufacturing technology for the production of parts made of polymer and composite materials. A critical challenge in FDM is achieving strong interlayer bonding (IB), which worsens mechanical anisotropy and compromises the overall functionality of fabricated parts. To overcome this limitation, researchers have developed a range of advanced techniques, including pre-printing modifications (e.g. filament material modification), in-process interventions (e.g. preheating, vibration, and ultrasonic-assisted FDM), and post-processing methods (e.g. ultrasonic strengthening, annealing, microwave welding, and electromagnetic induction welding). Each of these techniques has been investigated, showing its pros and cons. This article also explores recent advancements aimed at enhancing IB, explaining their underlying mechanisms, highlighting key results, and critically evaluating their overall effectiveness. This review synthesises the state-of-the-art in IB enhancement strategies and their influence on resultant part properties. Consequently, further investigation into optimising existing methods and developing innovative approaches is essential for realising the full potential of FDM in advanced manufacturing applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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