L’apprendimento automatico ottimizza i prodotti stampati in 3D da plastica riciclata
Un articolo della rivista Polymer Testing ha studiato e confrontato le qualità di diversi compositi polimerici prodotti utilizzando tecniche di stampa 3D, come morfologia e struttura superficiale, prestazioni meccaniche, caratteristiche termiche.
Studio: prodotti in plastica con infusione di nanoparticelle fabbricati da una stampante 3D guidata dall’apprendimento automatico. Credito immagine: Pixel B/Shutterstock.com
I componenti polimerici fabbricati richiedono una varietà di qualità a seconda del loro scopo, alcuni dei quali possono essere forniti impiegando filamenti polimerici composti da più materiali in quantità variabili.
Introduzione alla stampa 3D
Un ramo della produzione additiva (AM) noto come stampa 3D è una tecnica all’avanguardia che mescola materiali per creare prodotti da dati di modelli tridimensionali.
Di conseguenza, questo processo produce scarti relativamente minimi. Le tecnologie di stampa 3D sono attualmente utilizzate in una varietà di applicazioni, inclusa la produzione di massa di vari articoli, con un utilizzo solo in aumento.
Ora è possibile realizzare oggetti con strutture complicate, materiali leggeri e design personalizzabili utilizzando questa tecnologia. Inoltre, la stampa 3D offre i vantaggi di efficienza, sostenibilità, versatilità e minimizzazione dei rischi.
Uno degli aspetti più importanti di questa tecnologia riguarda la scelta dei parametri corretti poiché hanno un grande impatto sul prodotto, come forma, dimensioni, velocità di raffreddamento e gradienti termici. Queste qualità possono quindi influenzare l’evoluzione della microstruttura, le sue caratteristiche e le sue carenze.
L’apprendimento automatico potrebbe essere utilizzato per stabilire la relazione tra condizioni di processo, microstruttura, forma dei componenti, composizione, difetti e qualità meccaniche per prodotti stampati specifici. Queste connessioni possono aiutare a ridurre il numero di prove necessarie per produrre risultati di alta qualità.
Materiali di produzione additiva
Il polietilene ad alta densità (HDPE) e l’acido polilattico (PLA) sono i due polimeri più utilizzati in AM. Il PLA è impiegato come materiale primario in diverse applicazioni in quanto è sostenibile, economicamente accessibile, biodegradabile e ha caratteristiche eccellenti.
Il riciclaggio della plastica è un problema importante affrontato in tutto il mondo; quindi, incorporare plastica riciclabile nel processo di stampa 3D sarebbe estremamente vantaggioso.
Mentre il materiale di stampa viene continuamente alimentato in un liquefattore, la temperatura viene mantenuta a un livello costante nella deposizione di fabbricazione di filamenti fusi (FFF), un tipo di stampa 3D.
Di conseguenza, il polimero fuso viene espulso tramite un ugello mediante una diminuzione della pressione. La morfologia della superficie, l’output di produzione, l’accuratezza geometrica, le caratteristiche meccaniche e il costo sono tutti influenzati dalle variabili FFF.
Le resistenze a trazione, impatto di compressione o flessione e l’orientamento della stampa sono considerate le variabili di processo più significative che influenzano i campioni FFF. In questo studio, è stato utilizzato il metodo FFF per preparare i campioni; sei filamenti distinti sono stati impiegati per costruire gli strati del campione.
Ruolo dell’apprendimento automatico
La tecnologia di stampa 3D consente la combinazione di qualità eccezionali per articoli stampati altrimenti impossibili con la produzione tradizionale. A causa del metodo di produzione unico della stampa 3D, le qualità dei componenti fabbricati sono fortemente influenzate dalle variabili di progettazione e di processo.
L’apprendimento automatico (ML) è stato utilizzato in diversi modi nella produzione additiva per migliorare l’intero processo di sviluppo e produzione. Sono già stati sviluppati metodi di progettazione avanzati basati su dati per FFF e framework per l’ottimizzazione della progettazione dei componenti FFF.
I ricercatori hanno stimato la temperatura dell’ugello con l’aiuto di suggerimenti di apprendimento automatico. Le tecniche ML sono state utilizzate anche per calcolare le temperature del piano di stampa e la velocità di stampa; sono state fissate dimensioni uguali per tutti gli esemplari.
I risultati hanno indicato che la fluidità del materiale influisce direttamente sulla qualità dell’output stampato in 3D. Solo le temperature degli ugelli appropriate possono garantire la fluidità richiesta dai materiali.
Fabbricazione di prodotti in plastica con infusione di nanoparticelle
In questo lavoro, PLA, HDPE e materiale di filamenti riciclati mescolati con nanoparticelle di TiO 2 sono stati utilizzati per creare articoli stampati in 3D a basso costo con una stampante 3D per la fabbricazione di filamenti fusi e un estrusore di filamenti commercialmente accessibili.
I filamenti presenti erano nuovi e il grafene è stato impiegato per generare un rivestimento impermeabile in modo da ridurre eventuali modifiche alle caratteristiche meccaniche fondamentali dei prodotti finiti. Anche l’esterno del componente stampato in 3D potrebbe essere trattato.
L’obiettivo principale di questo lavoro era scoprire un mezzo per ottenere qualità meccaniche e fisiche più affidabili e arricchite negli articoli stampati in 3D rispetto agli articoli stampati in 3D tradizionali di produzione comune. I risultati e le applicazioni di questa ricerca potrebbero aprire la strada allo sviluppo di numerose procedure legate all’industria.
Da :
Riferimento:
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML e Kowser, MA (2022) Sviluppo e analisi di prodotti in plastica con infusione di nanoparticelle fabbricati da una stampante 3D guidata dall’apprendimento automatico. Test sui polimeri, 106 . Disponibile su: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
