This paper aims to investigate the structural behaviour of polylactic acid (PLA) parts fabricated by fused deposition modelling (FDM) to support the development of analytical and numerical models to predict the structural performance of FDM components and categories of similar additive manufactured parts.,A new methodology based on uniaxial tensile tests of filaments and FDM specimens, infill measurement and normalization of the results is proposed and implemented. A total of 396 specimens made of PLA were evaluated by using variable process parameters.,The infill and the build orientation have a large influence on the elastic modulus and ultimate tensile stress, whereas the layer thickness and the infill pattern have a low influence on these properties. The elongation at break is not influenced by the process parameters except by the build orientation. Furthermore, the infill values measured on the test specimens differ from the nominal values provided by the system.,The analysis of the structural properties of FDM samples is limited to uniaxial loading conditions.,The obtained results are valuable for the structural analysis and numerical simulation of FDM components and for potential studies using machine learning techniques to predict the structural response of FDM parts.,A new experimental methodology that considers the measurement of the real infill percentage and the normalization of the results for inter-comparison with other studies is proposed. Moreover, a new set of experimental results of FDM-PLA parts is presented and extends the existing results in the literature.

中文翻译：

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一种分析具有可变工艺参数的 FDM 零件结构行为的实验方法

本文旨在研究通过熔融沉积建模 (FDM) 制造的聚乳酸 (PLA) 部件的结构行为，以支持分析和数值模型的开发，以预测 FDM 部件的结构性能和类似增材制造部件的类别。,A提出并实施了基于长丝和 FDM 试样单轴拉伸试验、填充测量和结果标准化的新方法。通过使用可变工艺参数评估了总共 396 个由 PLA 制成的样品。填充和构建方向对弹性模量和极限拉伸应力有很大影响，而层厚和填充图案对这些影响很小特性。除构建方向外，断裂伸长率不受工艺参数的影响。此外,在试样上测量的填充值与系统提供的标称值不同。,FDM样品的结构特性分析仅限于单轴加载条件。,所获得的结果对结构分析和数值模拟很有价值FDM 组件和潜在研究使用机器学习技术来预测 FDM 部件的结构响应。提出了一种新的实验方法，该方法考虑了实际填充百分比的测量和结果的归一化，以便与其他研究进行相互比较。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。试样上测得的填充值与系统提供的标称值不同。,FDM试样的结构特性分析仅限于单轴加载条件。,所得结果对FDM的结构分析和数值模拟具有重要价值组件和潜在的研究使用机器学习技术来预测 FDM 零件的结构响应。提出了一种新的实验方法，该方法考虑了实际填充百分比的测量以及与其他研究的相互比较的结果的归一化。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。试样上测得的填充值与系统提供的标称值不同。,FDM试样的结构特性分析仅限于单轴加载条件。,所得结果对FDM的结构分析和数值模拟具有重要价值组件和潜在的研究使用机器学习技术来预测 FDM 零件的结构响应。提出了一种新的实验方法，该方法考虑了实际填充百分比的测量以及与其他研究的相互比较的结果的归一化。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。FDM 样品的结构特性分析仅限于单轴加载条件。, 所得结果对于 FDM 部件的结构分析和数值模拟以及使用机器学习技术预测 FDM 部件的结构响应的潜在研究都很有价值。提出了一种新的实验方法，该方法考虑了实际填充百分比的测量和结果的标准化，以便与其他研究进行相互比较。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。FDM 样品的结构特性分析仅限于单轴加载条件。, 获得的结果对于 FDM 部件的结构分析和数值模拟以及使用机器学习技术预测 FDM 部件的结构响应的潜在研究都很有价值。提出了一种新的实验方法，该方法考虑了实际填充百分比的测量和结果的标准化，以便与其他研究进行相互比较。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。获得的结果对于 FDM 部件的结构分析和数值模拟以及使用机器学习技术预测 FDM 部件的结构响应的潜在研究都很有价值。提出了与其他研究相互比较的结果。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。获得的结果对于 FDM 部件的结构分析和数值模拟以及使用机器学习技术预测 FDM 部件的结构响应的潜在研究都很有价值。提出了与其他研究相互比较的结果。此外，还提出了一组新的 FDM-PLA 零件实验结果，并扩展了文献中的现有结果。