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Enregistrement W4414208460 · doi:10.3390/polym17182485

Effect of Printing Temperature on the Microstructure and Tensile Properties of Polylactic Acid–Magnetic Iron Composites Manufactured by Material Extrusion

2025· article· en· W4414208460 sur OpenAlexaff
Meriem Bouchetara, Sofiane Belhabib, Alessia Melelli, Jonathan Perrin, Timm Weitkamp, Ahmed Koubaa, Mahfoud Tahlaiti, Mustapha Nouri, Sofiane Guessasma

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensCentre Technologique des Résidus IndustrielsUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMicrostructurePolylactic acidExtrusionComposite numberUltimate tensile strengthPorosityOxideIron oxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examined how printing temperature affects the microstructure and mechanical properties of polylactic acid (PLA) composite reinforced with iron oxide i.e., magnetite manufactured using a material extrusion technique. The composite was printed at temperatures from 185 °C to 215 °C. Microstructure analysis via synchrotron radiation X-ray microtomography revealed changes in both iron oxide and porosity contents within the printed structures. Mechanical testing results demonstrated a limited effect of the printing temperature on tensile performance. Finite element computation is considered to predict the elasticity behavior of the printed composite by converting 3D images into 3D structural meshes. When implementing a two-phase model, the predictions show a leading role of the iron oxide content, and an overestimation of the stiffness of the composite. A three-phase model demonstrates a better matching of the experimental results suggesting a limited load transfer across the PLA-iron oxide interface with Young's moduli in the interphase zone as small as 10% of PLA Young's modulus. Magnetic actuation demonstrates that experiments on PLA-iron oxide plates reveal a pronounced thickness-dependent limitation, with the maximum deflection observed in thin strips of 0.4 mm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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