3D printing LDPE/lunar regolith simulant composite: manufacturing with in-situ resources on the moon
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing is essential for space missions, enabling on-demand production of components where resupply from Earth is limited. Fused deposition modeling (FDM) offers a promising route for repurposing plastic packaging waste into 3D printing feedstock. Low-density polyethylene (LDPE), commonly used in space packaging, can be combined with lunar regolith simulant to increase material availability for in-situ resource utilization (ISRU). However, the method of incorporating regolith into the polymer matrix affects filament quality and printability. Here, we compare single-screw and twin-screw extrusion techniques for producing LDPE/regolith composite filaments containing up to 30 wt% regolith. Both methods successfully produced filaments suitable for FDM, though single-screw extrusion required a second extrusion step above 10 wt% regolith. Filaments were evaluated for diameter consistency and printability, including the successful fabrication of NASA-designed parts. Regolith addition enhances print performance by improving overhang formation, gap bridging, and reducing warpage. Tensile testing shows increased stiffness without compromising strength up to 20 wt% regolith. These results demonstrate that LDPE and lunar regolith can be effectively processed into printable feedstock, supporting sustainable manufacturing strategies for lunar applications and advancing terrestrial plastic waste recycling. • LDPE/regolith composite filaments with up to 30 wt% regolith. • Supports ISRU feedstock production for sustainable lunar manufacturing. • Comparison of single- and twin-screw extrusion for space composites. • Regolith improves printability: better overhangs, bridging, and reduced warpage.
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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 ».