Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить ваш опыт.Продолжая просматривать этот веб-сайт, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie.Дополнительная информация.
В статье журнала Polymer Testing исследуется и сравнивается качество нескольких полимерных композиционных материалов, изготовленных с использованием технологии 3D-печати, таких как морфология и текстура поверхности, механические свойства и термические свойства.
Исследование: пластиковые изделия с наночастицами, изготовленные на 3D-принтерах с использованием машинного обучения.Источник изображения: Pixel B/Shutterstock.com
Изготовленные полимерные компоненты требуют различных качеств в зависимости от их назначения, некоторые из которых могут быть обеспечены за счет использования полимерных нитей, состоящих из различных количеств различных материалов.
Раздел аддитивного производства (АП), называемый 3D-печатью, представляет собой передовую технологию, которая смешивает материалы для создания продуктов на основе данных 3D-моделей.
Следовательно, отходы, образующиеся в этом процессе, относительно невелики.Технология 3D-печати в настоящее время используется в различных приложениях, в том числе в крупносерийном производстве различных предметов, и объем ее использования будет только увеличиваться.
Теперь эту технологию можно использовать для изготовления объектов сложной конструкции, легких материалов и индивидуального дизайна.Кроме того, 3D-печать обладает такими преимуществами, как эффективность, устойчивость, универсальность и минимизация рисков.
Одним из наиболее важных аспектов этой технологии является выбор правильных параметров, поскольку они оказывают большое влияние на продукт, например, его форма, размер, скорость охлаждения и температурный градиент.Эти качества затем влияют на эволюцию микроструктуры, ее характеристики и дефекты.
Машинное обучение можно использовать для установления взаимосвязи между условиями процесса, микроструктурой, формой компонентов, составом, дефектами и механическим качеством конкретного печатного продукта.Эти соединения могут помочь сократить количество попыток, необходимых для получения высококачественного результата.
Полиэтилен высокой плотности (HDPE) и полимолочная кислота (PLA) являются двумя наиболее часто используемыми полимерами в AM.PLA используется в качестве основного материала для многих приложений, потому что он устойчив, экономичен, биоразлагаем и обладает отличными свойствами.
Переработка пластика — серьезная проблема, стоящая перед миром;поэтому было бы очень полезно включить перерабатываемый пластик в процесс 3D-печати.
Поскольку печатный материал непрерывно подается в разжижитель, температура поддерживается на постоянном уровне во время осаждения при производстве плавленых нитей (FFF) (разновидность 3D-печати).
Поэтому расплавленный полимер выбрасывается через сопло за счет снижения давления.Морфология поверхности, урожайность, геометрическая точность, механические свойства и стоимость зависят от переменных FFF.
Прочность на растяжение, сжатие или изгиб, а также направление печати считаются наиболее важными параметрами процесса, влияющими на образцы FFF.В этом исследовании для приготовления образцов использовался метод FFF;шесть различных нитей были использованы для создания слоя образца.
a: Модель оптимизации параметров прогнозирования ML для 3D-принтеров в образцах 1 и 2, b: Модель оптимизации параметров прогнозирования ML для 3D-принтеров в образце 3, c: Модели оптимизации параметров прогнозирования ML для 3D-принтеров в образцах 4 и 5. Источник изображения: Hossain , МИ и др.
Технология 3D-печати может сочетать в себе превосходное качество печати проектов, недостижимое традиционными методами производства.Благодаря уникальному производственному методу 3D-печати на качество изготавливаемых деталей сильно влияют переменные конструкции и процесса.
Машинное обучение (ML) во многих отношениях использовалось в аддитивном производстве для улучшения всего процесса разработки и производства.Были разработаны метод расширенного проектирования на основе данных для FFF и структура для оптимизации проектирования компонентов FFF.
Исследователи оценили температуру сопла с помощью предложений машинного обучения.Технология машинного обучения также используется для расчета температуры печатного стола и скорости печати;одинаковый размер устанавливается для всех образцов.
Результаты показывают, что текучесть материала напрямую влияет на качество 3D-печати.Только правильная температура сопла может обеспечить требуемую текучесть материала.
В этой работе PLA, HDPE и переработанные филаментные материалы смешиваются с наночастицами TiO2 и используются для изготовления недорогих 3D-печатных объектов с помощью коммерческих 3D-принтеров и экструдеров для производства расплавленных нитей.
Характерные нити являются новыми и используют графен для создания водонепроницаемого покрытия, которое может уменьшить любые изменения основных механических свойств готового продукта.Внешняя сторона 3D-печатного компонента также может быть обработана.
Основная цель этой работы — найти способ добиться более надежного и богатого механического и физического качества 3D-печатных изделий по сравнению с традиционными 3D-печатными изделиями, которые обычно производятся.Результаты и приложения этого исследования могут проложить путь для разработки многочисленных отраслевых программ.
Продолжайте читать: какие наночастицы лучше всего подходят для аддитивного производства и 3D-печати?
Хоссейн, М.И., Чоудхури, М.А., Захид, М.С., Сакиб-Уз-Заман, К., Рахаман, М.Л., и Каусер, М.А. (2022) Разработка и анализ пластиковых изделий с наночастицами, изготовленных с помощью 3D-принтеров с использованием машинного обучения.Тестирование полимеров, 106. Доступно по следующему URL-адресу: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub.
Отказ от ответственности: мнения, выраженные здесь, выражены автором в личном качестве и не обязательно отражают точку зрения владельца и оператора этого веб-сайта, AZoM.com Limited T/A AZoNetwork.Этот отказ от ответственности является частью условий использования этого веб-сайта.
Горячий пот, Шахир.(5 декабря 2021 г.).Машинное обучение оптимизирует 3D-печатные продукты, которые перерабатывают пластик.АЗонано.Получено с https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 6 декабря 2021 г.
Горячий пот, Шахир.«Машинное обучение оптимизирует 3D-печать изделий из переработанного пластика».АЗонано.6 декабря 2021 г..
Горячий пот, Шахир.«Машинное обучение оптимизирует 3D-печать изделий из переработанного пластика».АЗонано.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(По состоянию на 6 декабря 2021 г.).
Горячий пот, Шахир.2021. Машинное обучение оптимизирует 3D-печать изделий из переработанного пластика.AZoNano, просмотрено 6 декабря 2021 г., https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
AZoNano рассказал д-ру Jinian Yang о своем участии в исследовании преимуществ наночастиц, похожих на цветы, на характеристики эпоксидных смол.
Мы обсудили с доктором Джоном Мяо, что это исследование изменило наше понимание аморфных материалов и их значения для физического мира вокруг нас.
Мы обсудили NANO-LLPO с доктором Домиником Рейманом, раневую повязку на основе наноматериалов, которая способствует заживлению и предотвращает инфекцию.
Система измерения поверхности профилировщика со щупом P-17 обеспечивает превосходную повторяемость измерений для последовательного измерения 2D и 3D рельефа.
Серия Profilm3D предлагает доступные оптические профилировщики поверхности, которые могут создавать высококачественные профили поверхности и изображения в истинном цвете с неограниченной глубиной резкости.
EBPG Plus от Raith — это совершенный продукт электронно-лучевой литографии высокого разрешения.EBPG Plus — это быстрое, надежное и высокопроизводительное решение, идеально подходящее для всех ваших потребностей в литографии.
Время публикации: 07 декабря 2021 г.