Potential of cold spray technology for 3D printing of dense TiO2 green parts
Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing ceramic parts, generally involves forming a green body and heating it to fuse the particles together, thereby densifying the part. Methods such as powder compaction in a die cavity using mechanical pressing, slip casting, and injection molding are widely employed in the industry for green body formation. However, these methods are costly, complex, and time-consuming. Recently, various 3D printing technologies have been adapted for manufacturing ceramic parts. These include slurry-based methods such as stereolithography and inkjet printing, powder-based systems like selective laser sintering/melting and binder jetting, and bulk solid-based methods such as laminated object manufacturing and fused deposition modeling. Regardless of the forming technology, the green density of the printed preform is a vital factor in achieving fully dense parts with high dimensional accuracy after firing. Among all these methods, injection molding achieves the highest green density, ranging from 75% to 85%, while 3D printing methods typically achieve green densities between 40% and 60%. Therefore, post-processing techniques such as cold isostatic pressing are often employed to enhance the density of parts up to 85%. In this research, we evaluate cold spray technology potential for 3D printing green TiO2 parts with exceptionally high green density. By leveraging the supersonic impact of TiO2 agglomerates, we demonstrate the ability to fabricate dense 3D structures with green densities ranging from 70% to 80%. Subsequent sintering further increases the density to well over 96.2%. This approach eliminates the need for powder modification, allowing as-received powders to be directly fed into the system for free-forming 3D printing, offering significant technical and cost advantages over conventional 3D printing techniques. These attributes can position cold spray as a promising manufacturing method in digital printing technologies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».