Za izboljšanje vaše izkušnje uporabljamo piškotke.Z nadaljevanjem brskanja po tej spletni strani se strinjate z našo uporabo piškotkov.Več informacij.
Članek iz revije Polymer Testing preučuje in primerja kakovost več polimernih kompozitnih materialov, proizvedenih s tehnologijo 3D tiskanja, kot so morfologija in tekstura površine, mehanske lastnosti in toplotne lastnosti.
Raziskava: plastični izdelki z nanodelci, izdelani s 3D-tiskalniki, ki jih vodi strojno učenje.Vir slike: Pixel B/Shutterstock.com
Proizvedene polimerne komponente zahtevajo različne kvalitete glede na njihov namen, od katerih jih je mogoče nekatere zagotoviti z uporabo polimernih filamentov, sestavljenih iz različnih količin več materialov.
Veja aditivne proizvodnje (AM), imenovana 3D tiskanje, je vrhunska tehnologija, ki meša materiale za ustvarjanje izdelkov na podlagi podatkov 3D modela.
Zato je odpadkov, ki nastanejo pri tem procesu, relativno malo.Tehnologija 3D-tiskanja se trenutno uporablja v različnih aplikacijah, vključno z obsežno proizvodnjo različnih predmetov, in obseg uporabe se bo le še povečeval.
To tehnologijo je zdaj mogoče uporabiti za izdelavo predmetov s kompleksnimi strukturami, lahkimi materiali in prilagodljivimi oblikami.Poleg tega ima 3D-tiskanje prednosti učinkovitosti, trajnosti, vsestranskosti in zmanjšanja tveganja.
Eden najpomembnejših vidikov te tehnologije je izbira pravih parametrov, saj imajo velik vpliv na izdelek, kot so njegova oblika, velikost, hitrost hlajenja in toplotni gradient.Te lastnosti nato vplivajo na razvoj mikrostrukture, njenih značilnosti in napak.
S strojnim učenjem lahko vzpostavimo razmerje med procesnimi pogoji, mikrostrukturo, obliko komponent, sestavo, napakami in mehansko kakovostjo določenega tiskanega izdelka.Te povezave lahko pomagajo zmanjšati število poskusov, potrebnih za ustvarjanje visokokakovostnega izpisa.
Polietilen visoke gostote (HDPE) in polimlečna kislina (PLA) sta dva najpogosteje uporabljena polimera v AM.PLA se uporablja kot glavni material za številne aplikacije, ker je trajnosten, ekonomičen, biorazgradljiv in ima odlične lastnosti.
Recikliranje plastike je velik problem, s katerim se sooča svet;zato bi bilo zelo koristno, če bi plastiko, ki jo je mogoče reciklirati, vključili v proces 3D tiskanja.
Ker se tiskarski material neprekinjeno dovaja v napravo za utekočinjanje, se temperatura vzdržuje na dosledni ravni med nanašanjem pri proizvodnji taljenih filamentov (FFF) (vrsta 3D-tiskanja).
Zato se staljeni polimer z zmanjšanjem tlaka izvrže skozi šobo.Na morfologijo površine, izkoristek, geometrijsko natančnost, mehanske lastnosti in ceno vplivajo spremenljivke FFF.
Natezna, tlačna udarna ali upogibna trdnost in smer tiskanja veljajo za najpomembnejše procesne spremenljivke, ki vplivajo na vzorce FFF.V tej študiji je bila za pripravo vzorcev uporabljena metoda FFF;šest različnih filamentov je bilo uporabljenih za izdelavo vzorčne plasti.
a: Model optimizacije parametrov napovedi ML 3D tiskalnikov v vzorcih 1 in 2, b: Model optimizacije parametrov napovedi ML 3D tiskalnikov v vzorcu 3, c: Modeli optimizacije parametrov napovedi ML 3D tiskalnikov v vzorcih 4 in 5. Vir slike: Hossain , MI itd.
Tehnologija 3D tiskanja lahko združuje odlično kakovost tiskarskih projektov, ki je ni mogoče doseči s tradicionalnimi proizvodnimi metodami.Zaradi edinstvene proizvodne metode 3D tiskanja na kakovost izdelanih delov močno vplivajo konstrukcijske in procesne spremenljivke.
Strojno učenje (ML) je bilo uporabljeno na številne načine v aditivni proizvodnji za izboljšanje celotnega razvojnega in proizvodnega procesa.Razvita sta bila napredna metoda načrtovanja za FFF, ki temelji na podatkih, in ogrodje za optimizacijo načrtovanja komponent FFF.
Raziskovalci so temperaturo šob ocenili s pomočjo predlogov strojnega učenja.Tehnologija ML se uporablja tudi za izračun temperature tiskalne postelje in hitrosti tiskanja;enaka velikost je nastavljena za vse vzorce.
Rezultati kažejo, da fluidnost materiala neposredno vpliva na kakovost 3D-tiska.Samo ustrezna temperatura šob lahko zagotovi potrebno fluidnost materiala.
V tem delu se materiali PLA, HDPE in reciklirani filamenti zmešajo z nanodelci TiO2 in uporabijo za izdelavo poceni 3D-natisnjenih predmetov s komercialnimi 3D-tiskalniki za proizvodnjo staljenih filamentov in ekstruderji filamentov.
Značilni filamenti so novi in uporabljajo grafen za ustvarjanje vodotesne prevleke, ki lahko zmanjša vse spremembe v osnovnih mehanskih lastnostih končnega izdelka.Zunanjost 3D natisnjene komponente je mogoče tudi obdelati.
Glavni cilj tega dela je najti način za doseganje zanesljivejše in bogatejše mehanske in fizične kakovosti 3D-tiskanih predmetov v primerjavi s tradicionalnimi 3D-tiskanimi predmeti, ki se običajno proizvajajo.Rezultati in aplikacije te raziskave lahko utrejo pot razvoju številnih programov, povezanih z industrijo.
Nadaljujte z branjem: Kateri nanodelci so najboljši za aditivno proizvodnjo in aplikacije 3D tiskanja?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML, & Kowser, MA (2022) Razvoj in analiza plastičnih izdelkov z nanodelci, izdelanih s 3D-tiskalniki, ki jih vodi strojno učenje.Testiranje polimerov, 106. Na voljo na naslednjem URL-ju: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
Zavrnitev odgovornosti: mnenja, izražena tukaj, so tista, ki jih je avtor izrazil osebno in ne predstavljajo nujno stališč lastnika in upravljavca tega spletnega mesta, AZoM.com Limited T/A AZoNetwork.Ta izjava o omejitvi odgovornosti je del pogojev uporabe te spletne strani.
Vroč znoj, Shahir.(5. december 2021).Strojno učenje optimizira 3D tiskane izdelke, ki reciklirajo plastiko.AZoNano.Pridobljeno s https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 6. decembra 2021.
Vroč znoj, Shahir."Strojno učenje optimizira 3D tiskane izdelke iz reciklirane plastike."AZoNano.6. december 2021..
Vroč znoj, Shahir."Strojno učenje optimizira 3D tiskane izdelke iz reciklirane plastike."AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Dostopano 6. decembra 2021).
Vroč znoj, Shahir.2021. Strojno učenje optimizira 3D tiskane izdelke iz reciklirane plastike.AZoNano, ogled 6. decembra 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
AZoNano se je pogovarjal z dr. Jinianom Yangom o njegovem sodelovanju pri raziskavah o prednostih nanodelcev v obliki cvetov na učinkovitost epoksi smol.
Z dr. Johnom Miaom smo razpravljali o tem, da je ta raziskava spremenila naše razumevanje amorfnih materialov in njihovega pomena za fizični svet okoli nas.
Z dr. Dominikom Rejmanom smo se pogovarjali o NANO-LLPO, oblogi za rane na osnovi nanomaterialov, ki pospešuje celjenje in preprečuje okužbe.
Merilni sistem površine P-17 s pisalom zagotavlja odlično ponovljivost meritev za dosledno merjenje 2D in 3D topografije.
Serija Profilm3D ponuja cenovno ugodne optične profile površin, ki lahko ustvarijo visokokakovostne površinske profile in prave barvne slike z neomejeno globinsko ostrino.
Raithov EBPG Plus je ultimativni izdelek litografije z elektronskim žarkom visoke ločljivosti.EBPG Plus je hiter, zanesljiv in visoko zmogljiv, idealen za vse vaše potrebe po litografiji.
Čas objave: 7. december 2021