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Ein Artikel der Zeitschrift Polymer Testing untersucht und vergleicht die Qualität mehrerer Polymerverbundwerkstoffe, die mit 3D-Drucktechnologie hergestellt wurden, wie z. B. Morphologie und Oberflächentextur, mechanische Eigenschaften und thermische Eigenschaften.
Forschung: Mit Nanopartikeln angereicherte Kunststoffprodukte, die von 3D-Druckern hergestellt werden, die durch maschinelles Lernen gesteuert werden.Bildquelle: Pixel B/Shutterstock.com
Die hergestellten Polymerkomponenten erfordern je nach Zweck verschiedene Qualitäten, von denen einige durch die Verwendung von Polymerfilamenten bereitgestellt werden können, die aus unterschiedlichen Mengen mehrerer Materialien bestehen.
Ein Zweig der additiven Fertigung (AM), der als 3D-Druck bezeichnet wird, ist eine Spitzentechnologie, bei der Materialien gemischt werden, um Produkte auf der Grundlage von 3D-Modelldaten herzustellen.
Daher ist der durch dieses Verfahren erzeugte Abfall relativ gering.Die 3D-Drucktechnologie wird derzeit in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Massenfertigung verschiedener Artikel, und der Umfang der Nutzung wird nur zunehmen.
Diese Technologie kann nun zur Herstellung von Objekten mit komplexen Strukturen, leichten Materialien und anpassbaren Designs verwendet werden.Darüber hinaus hat der 3D-Druck die Vorteile der Effizienz, Nachhaltigkeit, Vielseitigkeit und Risikominimierung.
Einer der wichtigsten Aspekte dieser Technologie ist die Auswahl der richtigen Parameter, da sie einen großen Einfluss auf das Produkt haben, wie z. B. Form, Größe, Abkühlgeschwindigkeit und Temperaturgradient.Diese Qualitäten beeinflussen dann die Entwicklung der Mikrostruktur, ihrer Eigenschaften und Defekte.
Durch maschinelles Lernen kann der Zusammenhang zwischen den Prozessbedingungen, der Mikrostruktur, der Bauteilform, der Zusammensetzung, den Defekten und der mechanischen Qualität eines bestimmten Druckprodukts hergestellt werden.Diese Verbindungen können dazu beitragen, die Anzahl der Versuche zu reduzieren, die für eine qualitativ hochwertige Ausgabe erforderlich sind.
Polyethylen hoher Dichte (HDPE) und Polymilchsäure (PLA) sind die beiden am häufigsten verwendeten Polymere in der AM.PLA wird als Hauptmaterial für viele Anwendungen verwendet, weil es nachhaltig, wirtschaftlich, biologisch abbaubar ist und hervorragende Eigenschaften hat.
Das Recycling von Kunststoffen ist ein wichtiges Problem, mit dem die Welt konfrontiert ist.Daher wäre es sehr vorteilhaft, recycelbaren Kunststoff in den 3D-Druckprozess zu integrieren.
Da das Druckmaterial dem Verflüssiger kontinuierlich zugeführt wird, wird die Temperatur während der Fused Filament Manufacturing (FFF)-Abscheidung (einer Art 3D-Druck) auf einem konstanten Niveau gehalten.
Daher wird das geschmolzene Polymer durch die Druckminderung durch die Düse ausgestoßen.Oberflächenmorphologie, Ausbeute, geometrische Genauigkeit, mechanische Eigenschaften und Kosten werden alle von FFF-Variablen beeinflusst.
Zug-, Druck- oder Biegefestigkeit und Druckrichtung gelten als die wichtigsten Prozessvariablen, die FFF-Proben beeinflussen.In dieser Studie wurde die FFF-Methode zur Probenvorbereitung verwendet;sechs verschiedene Filamente wurden verwendet, um die Probenschicht aufzubauen.
a: ML-Vorhersageparameter-Optimierungsmodell von 3D-Druckern in Beispiel 1 und 2, b: ML-Vorhersageparameter-Optimierungsmodell von 3D-Druckern in Beispiel 3, c: ML-Vorhersageparameter-Optimierungsmodell von 3D-Druckern in Beispielen 4 und 5. Bildquelle: Hossain , MI usw.
Die 3D-Drucktechnologie kann die hervorragende Qualität von Druckprojekten kombinieren, die mit herkömmlichen Produktionsmethoden nicht erreicht werden kann.Aufgrund der einzigartigen Produktionsmethode des 3D-Drucks wird die Qualität der hergestellten Teile stark von Design- und Prozessvariablen beeinflusst.
Maschinelles Lernen (ML) wird in der additiven Fertigung auf vielfältige Weise eingesetzt, um den gesamten Entwicklungs- und Fertigungsprozess zu verbessern.Eine datenbasierte fortschrittliche Designmethode für FFF und ein Framework zur Optimierung des FFF-Komponentendesigns wurden entwickelt.
Die Forscher schätzten die Düsentemperatur mit Hilfe von maschinellen Lernvorschlägen.Die ML-Technologie wird auch verwendet, um die Druckbetttemperatur und die Druckgeschwindigkeit zu berechnen;für alle Proben wird die gleiche Größe eingestellt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Fließfähigkeit des Materials die Qualität der 3D-Druckausgabe direkt beeinflusst.Nur die richtige Düsentemperatur kann die erforderliche Fließfähigkeit des Materials gewährleisten.
In dieser Arbeit werden PLA, HDPE und recycelte Filamentmaterialien mit TiO2-Nanopartikeln gemischt und zur Herstellung kostengünstiger 3D-gedruckter Objekte mit kommerziellen 3D-Druckern und Filamentextrudern zur Herstellung von geschmolzenen Filamenten verwendet.
Die charakteristischen Filamente sind neuartig und verwenden Graphen, um eine wasserdichte Beschichtung zu erzeugen, die Änderungen der grundlegenden mechanischen Eigenschaften des Endprodukts reduzieren kann.Auch die Außenseite des 3D-gedruckten Bauteils kann bearbeitet werden.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen Weg zu finden, um eine zuverlässigere und reichhaltigere mechanische und physikalische Qualität bei 3D-gedruckten Gegenständen im Vergleich zu herkömmlichen 3D-gedruckten Gegenständen zu erreichen, die normalerweise hergestellt werden.Die Ergebnisse und Anwendungen dieser Forschung können den Weg für die Entwicklung zahlreicher branchenbezogener Programme ebnen.
Lesen Sie weiter: Welche Nanopartikel eignen sich am besten für Anwendungen in der additiven Fertigung und im 3D-Druck?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML, & Kowser, MA (2022) Entwicklung und Analyse von mit Nanopartikeln angereicherten Kunststoffprodukten, die mit 3D-Druckern unter Anleitung des maschinellen Lernens hergestellt werden.Polymertests, 106. Verfügbar unter folgender URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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Heißer Schweiß, Shahir.(5. Dezember 2021).Maschinelles Lernen optimiert 3D-gedruckte Produkte, die Kunststoff recyceln.AZoNano.Abgerufen von https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 am 6. Dezember 2021.
Heißer Schweiß, Shahir.„Maschinelles Lernen optimiert 3D-gedruckte Produkte aus recycelten Kunststoffen.“AZoNano.6. Dezember 2021..
Heißer Schweiß, Shahir.„Maschinelles Lernen optimiert 3D-gedruckte Produkte aus recycelten Kunststoffen.“AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Abgerufen am 6. Dezember 2021).
Heißer Schweiß, Shahir.2021. Maschinelles Lernen optimiert 3D-gedruckte Produkte aus recycelten Kunststoffen.AZoNano, eingesehen am 6. Dezember 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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Postzeit: 07. Dezember 2021