Development of high performance composites for Fused Filament Fabrication for aerospace applications
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the development of novel formulations for high temperature thermoplastic polymer composites by mixing either amorphous polyetherimide (PEI) or semicrystalline polyphenylene sulfide (PPS) matrices with incorporation of recycled carbon fibers (rCFs) and thermal black (TB) particles followed by processing them into filaments for Fused Filament Fabrication (FFF) 3D printing. Different formulations of composites were prepared using combination of rCF and TB in which rCF content is gradually replaced by TB to investigate the possible synergistic effect on the performance of the composites. The effect of rCF and TB contents on mechanical, rheological and thermal properties of composites were investigated. With the incorporation of 20 wt.% rCF, tensile modulus and strength of the composites enhanced up to 7 and 2 folds respectively. The incorporation of TB provides flexibility for the composite filaments while maintaining thermal and mechanical performance of the composites. The rheological characterization showed that melt viscosity of thermoplastic matrices are preserved even at high loadings of TB (up to 20 wt.%). The differential scanning calorimetry (DSC) characterization results showed that incorporation of TB shifted the crystallization temperature to lower degrees and hindered the crystal formation of semicrystalline PPS matrix which could possibly provide better layer adhesion of the printed parts. Moreover,the use of TB and rCF provides significant cost saving compared to virgin CF. The obtained results will allow us to understand the developed composites behavior and optimize the FFF printing parameters for better mechanical performance of the printed parts for aerospace applications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».