Jigsaw Pattern Infills Inspired by Toughening Mechanisms of Diabolical Ironclad Beetle for 3D Printing Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Jigsaw puzzle‐like biological shape of the diabolical ironclad beetle, renowned for exceptional toughness due to interlocking and laminated blade geometries, serves as inspiration for advanced infill designs in fused filament fabrication (FFF) 3D printing. Thus, a biomimetic Jigsaw pattern infill is developed to mitigate the structural failure typically observed in conventional infill under mechanical loads. Through experimental and computational analyses, the biomimetic features of the Jigsaw pattern infills have been verified. Additionally, central composite design statistics are conducted to identify comprehensive trends in design and 3D printing parameters. The synergetic effects of the infills with continuous carbon fiber reinforcement (CCFR) in 3D printing have been investigated. The Jigsaw infill minimizes mechanical strength losses caused by variability in infill density and extrusion flow rate, outperforming conventional infills. Moreover, specimens with Jigsaw infills (ASTM D790) achieve a flexural strength of 338.9 MPa at a carbon fiber volume fraction of 23.58%, surpassing that of specimens with line‐based solid infill (305.5 MPa at 32.16%). Jigsaw infills with CCFR have been intuitively demonstrated through 3D printed carjack applications, which reliably endure loads of up to 1089 kg. These features highlight the potential for lightweight structural applications in the automotive and robotic industries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».