这台3D打印机不简单,可以自动识别未知材料参数进行打印

3D打印资源库 2024-04-17 09:51:40

尽管3D打印技术已广受欢迎,但这些打印机使用的许多塑料材料并不易于回收。虽然新的可持续材料正在被引入3D打印领域,但它们的采用仍然困难重重,因为需要为每种材料调整3D打印机设置,这一过程通常是手动完成的。从零开始打印新材料通常需要在控制打印机挤出材料的软件中设置多达100个参数。像大规模生产的聚合物这类常用材料已经有了经过繁琐试错过程完善的参数集。但可再生和可回收材料的性质因其组成而大幅波动,几乎不可能创建固定的参数集。在这种情况下,用户必须手动完成所有这些参数的设置。

研究人员通过开发一种能够自动识别未知材料参数的3D打印机来解决这个问题。MIT的比特与原子中心(CBA)、美国国家标准与技术研究院(NIST)和希腊国家科学研究中心(Demokritos)的合作团队对3D打印机的“心脏”——挤出机进行了修改,使其能够测量材料的力量和流动。这些数据通过一项20分钟的测试收集,并被输入到一个数学函数中,该函数用来自动生成打印参数。这些参数可以输入到现成的3D打印软件中,用于打印前所未见的材料。自动生成的参数可以替代约一半通常需要手动调整的参数。在一系列使用独特材料(包括几种可再生材料)的测试打印中,研究人员展示了他们的方法可以一致地产生可行的参数。这项研究有助于减少增材制造的环境影响,这种制造通常依赖于不可回收的聚合物和源自化石燃料的树脂。CBA的负责人尼尔·格申菲尔德教授说:“在这篇论文中,我们展示了一种方法,可以将所有这些来源于各种可持续资源的生物基材料纳入其中,并展示出打印机如何自己打印这些材料,目标是使3D打印更加可持续。”

他的合著者包括首席作者、CBA的研究生杰克·里德,他领导了打印机的开发;NIST材料科学与工程部门的化学工程师乔纳森·塞帕拉;前CBA博士后、现在领导Demokritos自主科学实验室的菲利波斯·图洛穆西斯;NIST材料基因组计划的领导詹姆斯·沃伦;以及CBA的研究助理妮可·巴克尔。这项研究发表在《整合材料与制造创新》期刊上 https://link.springer.com/article/10.1007/s40192-024-00350-w。

材料属性的变化在熔融丝材制造(FFF)中,常用于快速原型制作,熔融聚合物通过加热喷嘴逐层挤出以构建部件。软件,称为切片器,向机器提供指令,但切片器必须配置为与特定材料一起工作。

在FFF 3D打印机中使用可再生或回收材料尤其具有挑战性,因为影响材料属性的变量很多。例如,基于生物的聚合物或树脂可能由于季节的不同而由不同植物混合组成。回收材料的属性也基于可回收利用的材料而广泛变化。“在《回到未来》中,有一个‘融合先生’搅拌机,道克将他拥有的任何东西都扔进搅拌机中,它就会工作。这里的理念是相同的。理想情况下,与塑料回收一样,你可以简单地将你拥有的东西粉碎并用其打印。但是,当前的前馈系统不会起作用,因为如果你的丝材在打印过程中发生显著变化,一切都会崩溃,”里德说。

为了克服这些挑战,研究人员开发了一种3D打印机和工作流程,以自动识别任何未知材料的可行过程参数。他们从实验室之前开发的可以捕获数据并提供反馈的3D打印机开始。研究人员为机器的挤出机添加了三种仪器,这些仪器的测量用于计算参数。一个载荷传感器测量对打印丝的压力,而进料速率传感器测量丝的直径和实际通过打印机的速率。“这种测量、建模和制造的融合是NIST与CBA合作的核心,我们正在开发我们所称的‘计算计量学’,”沃伦说。

这些测量可以用来计算两个最重要但最难确定的打印参数:流速和温度。标准软件中几乎一半的打印设置都与这两个参数有关。生成数据集一旦他们安装了新的仪器,研究人员开发了一项20分钟的测试,该测试在不同流速下生成一系列温度和压力读数。基本上,测试涉及将打印喷嘴设定在最高温度,以固定速率流动材料,然后关闭加热器。

“弄清楚如何让那个测试工作真的很难。试图找到挤出机的极限意味着在你测试时,你会频繁地破坏挤出机。关闭加热器并只是被动地进行测量是‘啊哈’时刻,”里德说。这些数据被输入到一个函数中,该函数自动生成材料和机器配置的真实参数,基于相对温度和压力输入。用户然后可以将这些参数输入3D打印软件并生成打印机的指令。

在与六种不同材料的实验中,其中几种是基于生物的,该方法自动生成的可行参数一致地导致了复杂对象的成功打印。展望未来,研究人员计划将这一过程与3D打印软件集成,因此不需要手动输入参数。

此外,他们希望通过整合热端的热动力学模型来增强他们的工作流程,热端是打印机熔化丝材的部分。这项合作现在更广泛地开发计算计量学,其中测量的输出是一个预测模型,而不仅仅是一个参数。研究人员将在其他高级制造领域以及扩大计量学访问中应用这一点。“通过开发一种自动生成熔融丝材制造过程参数的新方法,这项研究为使用具有变化和未知行为的回收和基于生物的丝材开启了大门。重要的是,这增强了数字制造技术使用本地来源的可持续材料的潜力,”圣地亚哥大学管理与经济学院副教授艾莉西亚·加穆莱维奇说,他没有参与这项工作。这项研究部分得到了美国国家标准与技术研究院和比特与原子中心联盟的支持。文章来自:麻省理工学院,由资源库编译,转载请注明出处。

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