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Enregistrement W4417364327 · doi:10.5604/01.3001.0055.4368

Influence of interface notch geometry on the tensile behaviour of FGF-printed parts

2025· article· en· W4417364327 sur OpenAlexaff
Maryam Shokrollahi, Adam W. Smith, Martine Dubé, Ilyass Tabiai

Notice bibliographique

RevueJournal of Achievements of Materials and Manufacturing Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltimate tensile strengthDigital image correlationThermoplasticTensile strainLayer (electronics)Tensile testingInterface (matter)Indentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper investigates the influence of interface notches ‒ formed due to extrudate geometry ‒ on the tensile performance of parts manufactured by fused granular fabrication (FGF). Although FGF enables fast, cost-effective, large-scale printing with thermoplastic pellets, its adoption in industry remains limited, mainly due to poor mechanical performance. Interface notches have been identified as a key contributor to this limitation. The study investigates the effect of layer height on notch severity and its impact on the tensile behaviour of PETG samples, to improve understanding and guide process optimisation.Single-extrudate-thick PETG walls were printed at two different layer heights (3 mm and 4.5 mm) using a large-scale pellet-fed 3D printer. Tensile specimens were extracted from these walls and tested using digital image correlation (DIC) to map full-field strain. Interface notch geometry was characterised through optical microscopy and image analysis, focusing on key parameters including notch depth, angle, and root radius. The geometric features were then correlated with the tensile properties and localised strain distribution observed during loading.Increasing the layer height resulted in deeper, sharper interface notches that raised the strain concentration factor and caused more premature failure. The 4.5 mm layer height sample showed a 31% reduction in ultimate stress and a 29% decrease in strain at break compared to the 3 mm sample. DIC analysis confirmed that the strain localised at the notch roots, highlighting the impact of severe notches on tensile performance.Future studies could expand on this work by exploring a wider range of layer heights, nozzle sizes, materials, and interfacial healing conditions. Quantifying the evolution of notch geometry across multiple process variables could help establish predictive models for failure.Understanding the role of notch geometry in FGF-printed parts helps inform optimal printing strategies for improving part strength and reliability. Findings can guide design choices in the structural applications of large-format printing, where the extrudate shape has a significant influence on performance.The paper highlights the often overlooked role of interface notch geometry as a key driver of failure in FGF-printed structures. By combining DIC and quantitative notch characterisation, it offers new insights into the geometric mechanisms behind anisotropy and strength reduction in material extrusion additive manufacturing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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