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Un articolo della rivista Polymer Testing studia e confronta la qualità di diversi materiali compositi polimerici prodotti utilizzando la tecnologia di stampa 3D, come la morfologia e la struttura della superficie, le proprietà meccaniche e le proprietà termiche.
Ricerca: prodotti in plastica a base di nanoparticelle realizzati con stampanti 3D guidate dall'apprendimento automatico.Fonte immagine: Pixel B/Shutterstock.com
I componenti polimerici fabbricati richiedono varie qualità a seconda del loro scopo, alcune delle quali possono essere fornite utilizzando filamenti polimerici composti da quantità diverse di più materiali.
Una branca della produzione additiva (AM), chiamata stampa 3D, è una tecnologia all'avanguardia che mescola i materiali per creare prodotti basati sui dati del modello 3D.
Pertanto, i rifiuti generati da questo processo sono relativamente piccoli.La tecnologia di stampa 3D è attualmente utilizzata in varie applicazioni, inclusa la produzione su larga scala di vari articoli, e la quantità di utilizzo aumenterà solo.
Questa tecnologia può ora essere utilizzata per produrre oggetti con strutture complesse, materiali leggeri e design personalizzabili.Inoltre, la stampa 3D presenta i vantaggi di efficienza, sostenibilità, versatilità e riduzione al minimo dei rischi.
Uno degli aspetti più importanti di questa tecnologia riguarda la scelta dei parametri giusti perché hanno una grande influenza sul prodotto, come la sua forma, dimensione, velocità di raffreddamento e gradiente termico.Queste qualità influiscono poi sull'evoluzione della microstruttura, sulle sue caratteristiche e sui suoi difetti.
L'apprendimento automatico può essere utilizzato per stabilire la relazione tra le condizioni del processo, la microstruttura, la forma dei componenti, la composizione, i difetti e la qualità meccanica di uno specifico prodotto stampato.Queste connessioni possono aiutare a ridurre il numero di prove necessarie per produrre output di alta qualità.
Il polietilene ad alta densità (HDPE) e l'acido polilattico (PLA) sono i due polimeri più comunemente usati in AM.Il PLA è utilizzato come materiale principale per molte applicazioni perché è sostenibile, economico, biodegradabile e ha proprietà eccellenti.
Il riciclaggio della plastica è un problema importante per il mondo;pertanto, sarebbe molto vantaggioso incorporare plastica riciclabile nel processo di stampa 3D.
Poiché il materiale di stampa viene alimentato continuamente nel liquefattore, la temperatura viene mantenuta a un livello costante durante la deposizione di produzione di filamenti fusi (FFF) (un tipo di stampa 3D).
Pertanto, il polimero fuso viene espulso attraverso l'ugello dalla riduzione della pressione.La morfologia della superficie, la resa, l'accuratezza geometrica, le proprietà meccaniche e il costo sono tutti influenzati dalle variabili FFF.
La trazione, l'impatto alla compressione o la resistenza alla flessione e la direzione di stampa sono considerate le variabili di processo più importanti che influenzano i campioni FFF.In questo studio è stato utilizzato il metodo FFF per preparare i campioni;sei diversi filamenti sono stati usati per costruire lo strato campione.
a: modello di ottimizzazione dei parametri di previsione ML delle stampanti 3D nei campioni 1 e 2, b: modello di ottimizzazione dei parametri di previsione ML delle stampanti 3D nel campione 3, c: modelli di ottimizzazione dei parametri di previsione ML delle stampanti 3D nei campioni 4 e 5. Immagine sorgente: Hossain , MI, ecc.
La tecnologia di stampa 3D può combinare l'eccellente qualità dei progetti di stampa che non possono essere raggiunti con i metodi di produzione tradizionali.A causa del metodo di produzione unico della stampa 3D, la qualità delle parti prodotte è fortemente influenzata dalle variabili di progettazione e di processo.
L'apprendimento automatico (ML) è stato utilizzato in molti modi nella produzione additiva per migliorare l'intero processo di sviluppo e produzione.Sono stati sviluppati un metodo di progettazione avanzato basato sui dati per FFF e un 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.La tecnologia ML viene utilizzata anche per calcolare la temperatura del piano di stampa e la velocità di stampa;la stessa dimensione è impostata per tutti i campioni.
I risultati mostrano che la fluidità del materiale influisce direttamente sulla qualità dell'output di stampa 3D.Solo la corretta temperatura dell'ugello può garantire la fluidità richiesta del materiale.
In questo lavoro, PLA, HDPE e materiali di filamenti riciclati vengono mescolati con nanoparticelle di TiO2 e utilizzati per produrre oggetti stampati in 3D a basso costo da stampanti 3D commerciali per la produzione di filamenti fusi ed estrusori di filamenti.
I filamenti caratteristici sono nuovi e utilizzano il grafene per generare un rivestimento impermeabile, che può ridurre qualsiasi modifica delle proprietà meccaniche di base del prodotto finito.È possibile elaborare anche l'esterno del componente stampato in 3D.
L'obiettivo principale di questo lavoro è trovare un modo per ottenere una qualità meccanica e fisica più affidabile e più ricca negli articoli stampati in 3D rispetto ai tradizionali articoli stampati in 3D che vengono solitamente prodotti.I risultati e le applicazioni di questa ricerca possono aprire la strada allo sviluppo di numerosi programmi legati all'industria.
Continua a leggere: quali nanoparticelle sono le migliori per la produzione additiva e le applicazioni di stampa 3D?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML e Kowser, MA (2022) Sviluppo e analisi di prodotti in plastica a base di nanoparticelle realizzati con stampanti 3D guidate dall'apprendimento automatico.Test sui polimeri, 106. Disponibile dal seguente URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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Sudore caldo, Shahir.(5 dicembre 2021).L'apprendimento automatico ottimizza i prodotti stampati in 3D che riciclano la plastica.AZoNano.Estratto da https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 il 6 dicembre 2021.
Sudore caldo, Shahir."Il machine learning ottimizza i prodotti stampati in 3D da plastica riciclata".AZoNano.6 dicembre 2021..
Sudore caldo, Shahir."Il machine learning ottimizza i prodotti stampati in 3D da plastica riciclata".AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Accesso il 6 dicembre 2021).
Sudore caldo, Shahir.2021. L'apprendimento automatico ottimizza i prodotti stampati in 3D da plastica riciclata.AZoNano, visualizzato il 6 dicembre 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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Orario di pubblicazione: 07-dic-2021