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Um artigo da revista Polymer Testing estuda e compara a qualidade de vários materiais compósitos poliméricos fabricados com tecnologia de impressão 3D, como morfologia e textura da superfície, propriedades mecânicas e propriedades térmicas.
Pesquisa: Produtos plásticos com infusão de nanopartículas feitos por impressoras 3D guiadas por aprendizado de máquina.Fonte da imagem: Pixel B/Shutterstock.com
Os componentes poliméricos fabricados requerem várias qualidades de acordo com a sua finalidade, algumas das quais podem ser proporcionadas pela utilização de filamentos poliméricos compostos por diferentes quantidades de múltiplos materiais.
Um ramo da manufatura aditiva (AM), chamado de impressão 3D, é uma tecnologia de ponta que mistura materiais para criar produtos com base em dados de modelos 3D.
Portanto, os resíduos gerados por este processo são relativamente pequenos.A tecnologia de impressão 3D é atualmente usada em várias aplicações, incluindo a fabricação em larga escala de vários itens, e a quantidade de uso só aumentará.
Essa tecnologia agora pode ser usada para fabricar objetos com estruturas complexas, materiais leves e designs personalizáveis.Além disso, a impressão 3D tem as vantagens de eficiência, sustentabilidade, versatilidade e minimização de riscos.
Um dos aspectos mais importantes dessa tecnologia envolve a escolha dos parâmetros corretos, pois eles têm grande influência no produto, como forma, tamanho, taxa de resfriamento e gradiente térmico.Essas qualidades afetam então a evolução da microestrutura, suas características e defeitos.
O aprendizado de máquina pode ser usado para estabelecer a relação entre as condições do processo, microestrutura, forma do componente, composição, defeitos e qualidade mecânica de um produto impresso específico.Essas conexões podem ajudar a reduzir o número de testes necessários para produzir uma saída de alta qualidade.
O polietileno de alta densidade (HDPE) e o ácido polilático (PLA) são os dois polímeros mais usados em AM.O PLA é utilizado como principal material para muitas aplicações por ser sustentável, econômico, biodegradável e possuir excelentes propriedades.
A reciclagem de plástico é um grande problema que o mundo enfrenta;portanto, seria muito benéfico incorporar plástico reciclável no processo de impressão 3D.
À medida que o material de impressão é alimentado continuamente no liquidificador, a temperatura é mantida em um nível consistente durante a deposição de fabricação de filamentos fundidos (FFF) (um tipo de impressão 3D).
Portanto, o polímero fundido é ejetado através do bocal pela redução de pressão.A morfologia da superfície, rendimento, precisão geométrica, propriedades mecânicas e custo são todos afetados pelas variáveis FFF.
Tração, impacto compressivo ou resistência à flexão e direção de impressão são consideradas as variáveis de processo mais importantes que afetam as amostras FFF.Neste estudo, o método FFF foi utilizado para preparar os corpos de prova;seis filamentos diferentes foram usados para construir a camada de amostra.
a: Modelo de otimização de parâmetros de previsão de ML de impressoras 3D nas amostras 1 e 2, b: Modelo de otimização de parâmetros de previsão de ML de impressoras 3D na amostra 3, c: Modelos de otimização de parâmetros de previsão de ML de impressoras 3D nas amostras 4 e 5. Fonte da imagem: Hossain , MI, etc.
A tecnologia de impressão 3D pode combinar a excelente qualidade dos projetos de impressão que não podem ser alcançados pelos métodos tradicionais de produção.Devido ao método de produção exclusivo da impressão 3D, a qualidade das peças fabricadas é muito afetada pelas variáveis de projeto e processo.
O aprendizado de máquina (ML) tem sido usado de várias maneiras na manufatura aditiva para aprimorar todo o processo de desenvolvimento e fabricação.Um método de projeto avançado baseado em dados para FFF e uma estrutura para otimizar o projeto de componentes FFF foram desenvolvidos.
Os pesquisadores estimaram a temperatura do bocal com a ajuda de sugestões de aprendizado de máquina.A tecnologia ML também é usada para calcular a temperatura da mesa de impressão e a velocidade de impressão;o mesmo tamanho é definido para todas as amostras.
Os resultados mostram que a fluidez do material afeta diretamente a qualidade da impressão 3D.Somente a temperatura adequada do bico pode garantir a fluidez necessária do material.
Neste trabalho, PLA, HDPE e materiais de filamentos reciclados são misturados com nanopartículas de TiO2 e usados para fabricar objetos impressos em 3D de baixo custo por impressoras 3D comerciais de fabricação de filamentos fundidos e extrusoras de filamentos.
Os filamentos característicos são novos e utilizam grafeno para gerar um revestimento impermeável, o que pode reduzir quaisquer alterações nas propriedades mecânicas básicas do produto acabado.A parte externa do componente impresso em 3D também pode ser processada.
O principal objetivo deste trabalho é encontrar uma maneira de obter uma qualidade mecânica e física mais confiável e rica em itens impressos em 3D em comparação com itens impressos em 3D tradicionais que normalmente são produzidos.Os resultados e aplicações desta pesquisa podem abrir caminho para o desenvolvimento de vários programas relacionados à indústria.
Continue lendo: Quais nanopartículas são melhores para aplicações de manufatura aditiva e impressão 3D?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML, & Kowser, MA (2022) Desenvolvimento e análise de produtos plásticos infundidos com nanopartículas feitos por impressoras 3D guiadas por aprendizado de máquina.Teste de polímero, 106. Disponível no seguinte URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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Suor quente, Shahir.(5 de dezembro de 2021).O aprendizado de máquina otimiza produtos impressos em 3D que reciclam plástico.AZoNano.Recuperado de https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 em 6 de dezembro de 2021.
Suor quente, Shahir.“O aprendizado de máquina otimiza produtos impressos em 3D a partir de plásticos reciclados.”AZoNano.6 de dezembro de 2021..
Suor quente, Shahir.“O aprendizado de máquina otimiza produtos impressos em 3D a partir de plásticos reciclados.”AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Acessado em 6 de dezembro de 2021).
Suor quente, Shahir.2021. O aprendizado de máquina otimiza produtos impressos em 3D a partir de plásticos reciclados.AZoNano, visualizado em 6 de dezembro de 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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Hora da postagem: Dez-07-2021