Gumagamit kami ng cookies para mapahusay ang iyong karanasan.Sa pamamagitan ng patuloy na pag-browse sa website na ito, sumasang-ayon ka sa aming paggamit ng cookies.Karagdagang informasiyon.
Isang artikulo mula sa Polymer Testing magazine na nag-aaral at nagkukumpara sa kalidad ng ilang polymer composite na materyales na ginawa gamit ang 3D printing technology, gaya ng morphology at surface texture, mechanical properties, at thermal properties.
Pananaliksik: Nano-particle-infused plastic na mga produkto na ginawa ng mga 3D printer na ginagabayan ng machine learning.Pinagmulan ng larawan: Pixel B/Shutterstock.com
Ang mga manufactured polymer component ay nangangailangan ng iba't ibang katangian ayon sa kanilang layunin, ang ilan sa mga ito ay maaaring ibigay sa pamamagitan ng paggamit ng polymer filament na binubuo ng iba't ibang dami ng maraming materyales.
Ang isang sangay ng additive manufacturing (AM), na tinatawag na 3D printing, ay isang makabagong teknolohiya na naghahalo ng mga materyales upang lumikha ng mga produkto batay sa data ng modelong 3D.
Samakatuwid, ang basura na nabuo sa prosesong ito ay medyo maliit.Kasalukuyang ginagamit ang teknolohiya sa pag-print ng 3D sa iba't ibang mga aplikasyon, kabilang ang malakihang pagmamanupaktura ng iba't ibang mga item, at tataas lamang ang halaga ng paggamit.
Magagamit na ang teknolohiyang ito para gumawa ng mga bagay na may mga kumplikadong istruktura, magaan na materyales, at mga nako-customize na disenyo.Bilang karagdagan, ang pag-print ng 3D ay may mga pakinabang ng kahusayan, pagpapanatili, kagalingan sa maraming bagay at pagliit ng panganib.
Ang isa sa pinakamahalagang aspeto ng teknolohiyang ito ay kinabibilangan ng pagpili ng mga tamang parameter dahil malaki ang impluwensya ng mga ito sa produkto, tulad ng hugis, laki, bilis ng paglamig, at thermal gradient nito.Ang mga katangiang ito ay makakaapekto sa ebolusyon ng microstructure, mga katangian at mga depekto nito.
Maaaring gamitin ang machine learning upang itatag ang ugnayan sa pagitan ng mga kondisyon ng proseso, microstructure, hugis ng bahagi, komposisyon, mga depekto, at mekanikal na kalidad ng isang partikular na naka-print na produkto.Ang mga koneksyon na ito ay maaaring makatulong na bawasan ang bilang ng mga pagsubok na kinakailangan upang makagawa ng mataas na kalidad na output.
Ang high-density polyethylene (HDPE) at polylactic acid (PLA) ay ang dalawang pinakakaraniwang ginagamit na polymer sa AM.Ginagamit ang PLA bilang pangunahing materyal para sa maraming aplikasyon dahil ito ay napapanatiling, matipid, nabubulok at may mahusay na mga katangian.
Ang pag-recycle ng plastik ay isang pangunahing isyu na kinakaharap ng mundo;samakatuwid, magiging lubhang kapaki-pakinabang na isama ang recyclable na plastic sa proseso ng 3D printing.
Habang ang materyal sa pag-print ay patuloy na ipinapasok sa liquefier, ang temperatura ay pinananatili sa isang pare-parehong antas sa panahon ng fused filament manufacturing (FFF) deposition (isang uri ng 3D printing).
Samakatuwid, ang tunaw na polimer ay pinalabas sa pamamagitan ng nozzle sa pamamagitan ng pagbabawas ng presyon.Ang surface morphology, yield, geometric accuracy, mechanical properties, at cost ay apektado lahat ng FFF variable.
Ang tensile, compressive impact o baluktot na lakas at direksyon ng pag-print ay itinuturing na pinakamahalagang variable ng proseso na nakakaapekto sa mga sample ng FFF.Sa pag-aaral na ito, ginamit ang paraan ng FFF sa paghahanda ng mga ispesimen;anim na magkakaibang mga filament ang ginamit upang bumuo ng sample layer.
a: ML prediction parameter optimization model ng mga 3D printer sa sample 1 at 2, b: ML prediction parameter optimization model ng 3D printers sa sample 3, c: ML prediction parameter optimization models ng 3D printers sa sample 4 at 5. Image source: Hossain , MI, atbp.
Maaaring pagsamahin ng teknolohiya ng 3D printing ang mahusay na kalidad ng mga proyekto sa pag-print na hindi makakamit ng mga tradisyonal na pamamaraan ng produksyon.Dahil sa natatanging paraan ng produksyon ng 3D printing, ang kalidad ng mga manufactured parts ay lubhang naaapektuhan ng mga variable ng disenyo at proseso.
Ang machine learning (ML) ay ginamit sa maraming paraan sa additive manufacturing para mapahusay ang buong proseso ng pag-develop at pagmamanupaktura.Isang data-based na advanced na paraan ng disenyo para sa FFF at isang framework para sa pag-optimize ng disenyo ng bahagi ng FFF ay binuo.
Tinantya ng mga mananaliksik ang temperatura ng nozzle sa tulong ng mga suhestiyon sa pag-aaral ng makina.Ginagamit din ang teknolohiya ng ML upang kalkulahin ang temperatura ng print bed at bilis ng pag-print;ang parehong laki ay nakatakda para sa lahat ng mga sample.
Ang mga resulta ay nagpapakita na ang pagkalikido ng materyal ay direktang nakakaapekto sa kalidad ng 3D print output.Tanging ang wastong temperatura ng nozzle ang makakasiguro sa kinakailangang pagkalikido ng materyal.
Sa gawaing ito, ang PLA, HDPE at mga recycled na filament na materyales ay pinaghalo sa TiO2 nanoparticle at ginagamit upang gumawa ng mga murang 3D printed na bagay sa pamamagitan ng komersyal na tinunaw na filament na pagmamanupaktura ng mga 3D printer at filament extruder.
Ang mga katangiang filament ay nobela at gumagamit ng graphene upang makabuo ng waterproof coating, na maaaring mabawasan ang anumang pagbabago sa mga pangunahing mekanikal na katangian ng tapos na produkto.Ang labas ng 3D na naka-print na bahagi ay maaari ding iproseso.
Ang pangunahing layunin ng gawaing ito ay upang makahanap ng isang paraan upang makamit ang isang mas maaasahan at mas mahusay na mekanikal at pisikal na kalidad sa mga 3D na naka-print na item kumpara sa mga tradisyonal na 3D na naka-print na mga item na karaniwang ginagawa.Ang mga resulta at aplikasyon ng pananaliksik na ito ay maaaring magbigay daan para sa pagbuo ng maraming mga programang nauugnay sa industriya.
Panatilihin ang pagbabasa: Aling mga nanoparticle ang pinakamahusay para sa additive manufacturing at 3D printing applications?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML, & Kowser, MA (2022) Pag-develop at pagsusuri ng nanoparticle-infused plastic na mga produkto na ginawa ng mga 3D printer na ginagabayan ng machine learning .Polymer testing, 106. Available mula sa sumusunod na URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
Disclaimer: Ang mga pananaw na ipinahayag dito ay ang mga ipinahayag ng may-akda sa isang personal na kapasidad, at hindi kinakailangang kumakatawan sa mga pananaw ng may-ari at operator ng website na ito, AZoM.com Limited T/A AZoNetwork.Ang disclaimer na ito ay bahagi ng mga tuntunin at kundisyon ng paggamit ng website na ito.
Mainit na pawis, Shahir.(Disyembre 5, 2021).Ino-optimize ng machine learning ang mga 3D printed na produkto na nagre-recycle ng plastic.AZoNano.Nakuha mula sa https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 noong Disyembre 6, 2021.
Mainit na pawis, Shahir."Ang pag-aaral ng makina ay nag-o-optimize ng mga 3D na naka-print na produkto mula sa mga recycled na plastik."AZoNano.Disyembre 6, 2021..
Mainit na pawis, Shahir."Ang pag-aaral ng makina ay nag-o-optimize ng mga 3D na naka-print na produkto mula sa mga recycled na plastik."AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Na-access noong Disyembre 6, 2021).
Mainit na pawis, Shahir.2021. Ino-optimize ng machine learning ang mga 3D printed na produkto mula sa mga recycled na plastik.AZoNano, napanood noong Disyembre 6, 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
Nakipag-usap ang AZoNano kay Dr. Jinian Yang tungkol sa kanyang pakikilahok sa pananaliksik sa mga benepisyo ng tulad ng bulaklak na nanoparticle sa pagganap ng mga epoxy resin.
Tinalakay namin kay Dr. John Miao na binago ng pananaliksik na ito ang aming pag-unawa sa mga materyal na walang hugis at kung ano ang kahulugan nito para sa pisikal na mundo sa paligid natin.
Napag-usapan namin ang NANO-LLPO kay Dr. Dominik Rejman, isang pampahid ng sugat batay sa mga nanomaterial na nagtataguyod ng paggaling at pumipigil sa impeksyon.
Ang P-17 stylus profiler surface measurement system ay nagbibigay ng mahusay na pagsukat na repeatability para sa pare-parehong pagsukat ng 2D at 3D na topograpiya.
Ang serye ng Profilm3D ay nagbibigay ng abot-kayang optical surface profiler na maaaring makabuo ng mga de-kalidad na surface profile at totoong kulay na mga imahe na may walang limitasyong depth of field.
Ang EBPG Plus ni Raith ay ang tunay na produkto ng high-resolution na electron beam lithography.Ang EBPG Plus ay mabilis, maaasahan at high-throughput, perpekto para sa lahat ng iyong pangangailangan sa lithography.
Oras ng post: Dis-07-2021