Thomas Hafkamp e il sistema di controllo a circuito chiuso per la produzione additiva.

IL RICERCATORE DI EINDHOVEN SVILUPPA UN SISTEMA DI CONTROLLO A CIRCUITO CHIUSO IN FASE INIZIALE PER LA STAMPA 3D SLA

Thomas Hafkamp, ​​un dottorato di ricerca. ricercatore presso l’ Università tecnologica di Eindhoven , sta sviluppando un nuovo sistema di controllo a circuito chiuso per la produzione additiva.

Dettagliato nella sua tesi dal titolo ” Verso il controllo a circuito chiuso nella produzione additiva basata su fotopolimeri “, il lavoro di Hafkamp si concentra sul processo SLA a base di resina. Il lavoro deriva dal fatto che la maggior parte delle stampanti 3D oggi non utilizza i dati del sensore per correggere i lavori di stampa in tempo reale, operando essenzialmente su un circuito aperto in cui i parametri di stampa predefiniti determinano la qualità e il successo della parte.

Sebbene i sistemi SLA del 2020 siano più sofisticati di quanto non lo siano mai stati, c’è ancora il problema degli errori di stampa in corso. Ci vuole una grande quantità di abilità ed esperienza (e fortuna) per fabbricare perfettamente una parte alla prima esecuzione, richiedendo quello che è essenzialmente un approccio per tentativi ed errori. Nelle parole di Hafkamp, ​​non è possibile “CTRL + P e ottenere un prodotto privo di difetti che esce dalla stampante 3D”.

I circuiti di feedback, o circuiti chiusi, potrebbero essere la risposta a questa domanda, utilizzando i dati dei sensori e algoritmi intelligenti per contrastare i disturbi che altrimenti risulterebbero nel deterioramento della qualità di una parte. Nel contesto dello SLA, il controllo del feedback dovrebbe affrontare contemporaneamente i modelli di processo, i sensori e gli attuatori di un sistema.

Controllo a circuito chiuso della fotopolimerizzazione

Il lavoro di Hafkamp inizia con un’accurata revisione della letteratura, con la quale il ricercatore dimostra teoricamente che un tale sistema di controllo è possibile. Tuttavia, ha stabilito che la limitazione principale sarebbe l’aspetto della misurazione del sistema, poiché i sensori implementabili dalla macchina non sono esattamente prontamente disponibili in commercio. Si è incaricato di progettare, produrre e testare un nuovo strumento di misurazione ottica per porre rimedio al problema.

Il nuovo pezzo di kit è in grado di indicare fino a che punto una vasca di resina fotopolimerica è stata polimerizzata nel suo stato solido, in altre parole, una misura del suo stato di polimerizzazione. Il suo principio di misurazione si basa su un fotometro ad assorbimento molecolare che opera nella gamma del vicino infrarosso (NIR) e agisce come un’alternativa più veloce ed economica a strumenti di analisi chimica generici simili.

Il processo di fotopolimerizzazione misurato dallo strumento di Hafkamp. Immagine via Eindhoven University of Technology.
Come prova di concetto, Hafkamp ha organizzato un esperimento presso il laboratorio TNO Materials Solutions comprendente uno spettrometro a infrarossi, un attuatore LED UV e un controller incorporato. L’apparato era completo di un suo software sviluppato autonomamente che permetteva la comunicazione dei dati in tempo reale. I risultati hanno mostrato che lo strumento era in grado di effettuare misurazioni a una velocità rapida di 20.000 al secondo, aprendo la strada a un sistema di controllo in tempo reale più completo e pronto per la stampante 3D in futuro.

Lo strumento di misura NIR. Foto via Eindhoven University of Technology.
Il monitoraggio del processo in tempo reale e il controllo della qualità sono un’area di ricerca e sviluppo attivi nella produzione additiva. La Pennsylvania State University ha recentemente ricevuto una sovvenzione di $ 180.000 dalla società tecnologica 3M per esplorare i metodi di controllo della qualità per la stampa 3D in metallo . Il team utilizzerà un metodo di valutazione non distruttivo (NDE), in cui una parte o un sistema viene testato senza essere danneggiato, per valutare le parti stampate in 3D con il processo di binder jetting.

Altrove, i ricercatori dell’Oak Ridge National Laboratory hanno recentemente sviluppato un software basato su AI in grado di monitorare il processo di stampa 3D PBF in tempo reale. Soprannominato Peregrine, l’algoritmo valuta la qualità delle parti durante la produzione ed è un’alternativa conveniente alle apparecchiature di caratterizzazione.

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