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Enregistrement W4417326084 · doi:10.1002/pen.70309

Polyolefin Elastomer Toughened Polylactic Acid Composites With Low Extrusion Expansion for Quick Fused Deposition Modeling Additive Manufacturing

2025· article· en· W4417326084 sur OpenAlexafffund
Lili Zhao, Dan Xing, Yubo Tao, J. Zhang, Peng Li, Jianlong Wang, Ahmed Koubaa

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésPolylactic acidMelt flow indexBambooComposite numberFused deposition modelingExtrusionUltimate tensile strengthIzod impact strength testPolyolefin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Polylactic acid (PLA), a degradational plastic, faces challenges in additive manufacturing due to high cost and low toughness. This study developed an innovative PLA random copolymer‐based composite system by incorporating maleic anhydride‐grafted polyethylene‐octene (MA‐POE) and bamboo powder to achieve a composite with low cost and superb mechanical strength for high‐speed 3D printing. Furthermore, a fused deposition modeling 3D‐printing approach was employed with a speed of 200 mm/s to enhance both processing efficiency and mechanical performance. The tensile and impact strength of the resulting composites increased by 33% and 24% after the incorporation of bamboo powders, respectively. The addition of MA‐POE significantly enhanced the toughness up to 17.36 KJ/m 2 , a 50% improvement compared to PLA/bamboo composites. Both bamboo powder and MA‐POE decreased the melt flow index from 67.2 g/10 min of pure PLA to 13.5 g/10 min of the resulting composites with 15% POE and 15% bamboo fiber. The entanglement effect of polymer molecular chains between PLA and bamboo powder, as well as MA‐POE, reduced die swell of the extruded filament, enabling more consistent strand dimensions, thereby improving printing accuracy and quality.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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