Additive manufacturing of multifunctional composites for aerospace applications
Notice bibliographique
Résumé
Our research focuses on the development of high-productivity additive manufacturing (AM) processes through several R&D projects in collaboration with our aerospace industrial partners located in Canada and in France. We have developed expertise in the design of advanced AM processes (see Figure 1) that enable large-scale non-planar printing of various polymer-based composites mainly for aerospace, but also for biomedical and energy-harvesting applications. One of our unique AM processes involves a six-axis robotic arm on which various types of AM printheads can be installed. This infrastructure enabled the rapid nonplanar multinozzle direct deposition of thermosetting abradable materials for sound absorption of aircraft engines. For the printing of thermoplastics, we integrated the prevalent Fused Filament Fabrication (FFF) process into the same 6-axis robotic platform for non-planar printing of geometrically-optimized sandwich structures using high-temperature-resistant thermoplastic composites such as carbon fiber-reinforced polyetherimide (PEI) and polyetheretherketone (PEEK). Our very recent efforts are focused on the development of a high-throughput AM process based on Fused Granulate Fabrication (FGF) using a pellet-extrusion printhead. Our experimental works on the manufacturing side are supported by numerical simulations. For example, we have created finite element models with element activation based on the manufacturing G-code instructions to predict the heat exchanges during the printing process. In addition, the phase-field modeling approach is used for the crack initiation and propagation predictions within 3D printed composites. We are also investigating the circular economy of materials in the FFF and FGF processes. Our preliminary results are providing comprehensive insights into the sustainability of fiber-reinforced thermoplastic composites for future aerospace applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».