Мы выкарыстоўваем файлы cookie, каб палепшыць ваш вопыт.Працягваючы прагляд гэтага вэб-сайта, вы згаджаецеся з выкарыстаннем файлаў cookie.Дадатковая інфармацыя.
У артыкуле з часопіса Polymer Testing вывучаецца і параўноўваецца якасць некалькіх палімерных кампазітных матэрыялаў, вырабленых з выкарыстаннем тэхналогіі 3D-друку, напрыклад марфалогія і тэкстура паверхні, механічныя ўласцівасці і цеплавыя ўласцівасці.
Даследаванне: пластыкавыя вырабы з наначасціц, вырабленыя на 3D-прынтарах з дапамогай машыннага навучання.Крыніца выявы: Pixel B/Shutterstock.com
Вырабленыя палімерныя кампаненты патрабуюць розных якасцей у залежнасці ад іх прызначэння, некаторыя з якіх могуць быць забяспечаны выкарыстаннем палімерных нітак, якія складаюцца з рознай колькасці розных матэрыялаў.
Галіна адытыўнай вытворчасці (AM), якая называецца 3D-друк, - гэта перадавая тэхналогія, якая змешвае матэрыялы для стварэння прадуктаў на аснове дадзеных 3D-мадэлі.
Такім чынам, адходы, якія ўтвараюцца ў выніку гэтага працэсу, адносна невялікія.Тэхналогія 3D-друку ў цяперашні час выкарыстоўваецца ў розных сферах прымянення, у тым ліку ў буйнамаштабнай вытворчасці розных прадметаў, і колькасць выкарыстання будзе толькі павялічвацца.
Цяпер гэтую тэхналогію можна выкарыстоўваць для вытворчасці аб'ектаў са складанай структурай, лёгкімі матэрыяламі і наладжвальным дызайнам.Акрамя таго, 3D-друк мае такія перавагі, як эфектыўнасць, устойлівасць, універсальнасць і мінімізацыя рызыкі.
Адным з найбольш важных аспектаў гэтай тэхналогіі з'яўляецца выбар правільных параметраў, таму што яны аказваюць вялікі ўплыў на прадукт, напрыклад, яго форму, памер, хуткасць астуджэння і тэмпературны градыент.Затым гэтыя якасці ўплываюць на развіццё мікраструктуры, яе характарыстыкі і дэфекты.
Машыннае навучанне можа выкарыстоўвацца для ўстанаўлення ўзаемасувязі паміж умовамі працэсу, мікраструктурай, формай кампанентаў, складам, дэфектамі і механічнай якасцю канкрэтнага друкаванага прадукту.Гэтыя злучэнні могуць дапамагчы скараціць колькасць выпрабаванняў, неабходных для атрымання высакаякаснай прадукцыі.
Поліэтылен высокай шчыльнасці (HDPE) і полимолочная кіслата (PLA) - два найбольш часта выкарыстоўваюцца палімера ў AM.PLA выкарыстоўваецца ў якасці асноўнага матэрыялу для многіх прыкладанняў, таму што ён устойлівы, эканамічны, біяраскладальны і мае выдатныя ўласцівасці.
Перапрацоўка пластыка - галоўная праблема, з якой сутыкаецца свет;такім чынам, было б вельмі выгадна ўключыць пластык, які можна перапрацаваць, у працэс 3D-друку.
Паколькі матэрыял для друку бесперапынна падаецца ў развадкавальнік, тэмпература падтрымліваецца на стабільным узроўні падчас нанясення плаўленай ніткі (FFF) (тып 3D-друку).
Такім чынам, расплаўлены палімер выкідваецца праз сопла пры зніжэнні ціску.Зменныя FFF уплываюць на марфалогію паверхні, ураджайнасць, геаметрычную дакладнасць, механічныя ўласцівасці і кошт.
Трываласць на расцяжэнне, сціск або трываласць на выгіб і кірунак друку лічацца найбольш важнымі зменнымі працэсу, якія ўплываюць на ўзоры FFF.У гэтым даследаванні для падрыхтоўкі узораў выкарыстоўваўся метад FFF;шэсць розных нітак былі выкарыстаны для пабудовы пласта ўзору.
a: мадэль аптымізацыі параметраў прагназавання ML для 3D-прынтараў ва ўзорах 1 і 2, b: мадэль аптымізацыі параметраў прагназавання ML для 3D-прынтараў ва ўзоры 3, c: мадэлі аптымізацыі параметраў прагназавання ML для 3D-прынтараў ва ўзорах 4 і 5. Крыніца выявы: Hossain , М. І. і інш.
Тэхналогія 3D-друку можа аб'яднаць выдатную якасць праектаў друку, якой немагчыма дасягнуць традыцыйнымі метадамі вытворчасці.Дзякуючы ўнікальнаму метаду вытворчасці 3D-друку, якасць вырабленых дэталяў моцна залежыць ад канструкцыі і зменных працэсу.
Машыннае навучанне (ML) шмат у чым выкарыстоўвалася ў адытыўнай вытворчасці для паляпшэння ўсяго працэсу распрацоўкі і вытворчасці.Былі распрацаваны пашыраны метад праектавання на аснове дадзеных для FFF і структура для аптымізацыі дызайну кампанентаў FFF.
Даследчыкі ацанілі тэмпературу сопла з дапамогай прапаноў машыннага навучання.Тэхналогія ML таксама выкарыстоўваецца для разліку тэмпературы друкарскага пласта і хуткасці друку;для ўсіх узораў усталёўваецца аднолькавы памер.
Вынікі паказваюць, што цякучасць матэрыялу непасрэдна ўплывае на якасць 3D-друку.Толькі належная тэмпература сопла можа забяспечыць неабходную цякучасць матэрыялу.
У гэтай працы PLA, HDPE і перапрацаваныя ніткавыя матэрыялы змешваюцца з наначасціцамі TiO2 і выкарыстоўваюцца для вытворчасці недарагіх 3D-друкаваных аб'ектаў з дапамогай камерцыйных 3D-прынтараў і экструдараў для вытворчасці расплаўленых нітак.
Характэрныя ніткі з'яўляюцца новымі і выкарыстоўваюць графен для стварэння воданепранікальнага пакрыцця, якое можа паменшыць любыя змены ў асноўных механічных уласцівасцях гатовага прадукту.Знешні бок 3D-друкаванага кампанента таксама можа быць апрацаваны.
Асноўная мэта гэтай працы - знайсці спосаб дасягнуць больш надзейнай і багацейшай механічнай і фізічнай якасці 3D-друкаваных прадметаў у параўнанні з традыцыйнымі 3D-друкаванымі прадметамі, якія звычайна вырабляюцца.Вынікі і прымяненне гэтага даследавання могуць пракласці шлях для распрацоўкі шматлікіх галіновых праграм.
Працягвайце чытаць: якія наначасціцы лепш за ўсё падыходзяць для адытыўнай вытворчасці і 3D-друку?
Хосэйн, М.І., Чоўдхуры, Масачусэтс, Захід, М.С., Сакіб-Уз-Заман, К., Рахаман, М.Л., і Коўсер, Масачусэтс (2022) Распрацоўка і аналіз пластыкавых вырабаў з наначасціц, вырабленых 3D-прынтарамі з дапамогай машыннага навучання.Тэставанне палімераў, 106. Даступна па наступным URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
Адмова ад адказнасці: меркаванні, выказаныя тут, з'яўляюцца меркаваннямі, выказанымі аўтарам у асабістай якасці, і не абавязкова прадстаўляюць погляды ўладальніка і аператара гэтага вэб-сайта, AZoM.com Limited T/A AZoNetwork.Гэта адмова ад адказнасці з'яўляецца часткай умоў выкарыстання гэтага сайта.
Гарачы пот, Шахір.(5 снежня 2021 г.).Машыннае навучанне аптымізуе 3D-друкаваныя прадукты, якія перапрацоўваюць пластык.AZoNano.Атрымана з https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 6 снежня 2021 г.
Гарачы пот, Шахір.«Машыннае навучанне аптымізуе 3D-друкаваныя прадукты з перапрацаванага пластыка».AZoNano.6 снежня 2021 г..
Гарачы пот, Шахір.«Машыннае навучанне аптымізуе 3D-друкаваныя прадукты з перапрацаванага пластыка».AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Прагледжана 6 снежня 2021 г.).
Гарачы пот, Шахір.2021. Машыннае навучанне аптымізуе 3D-друкаваныя прадукты з перапрацаванага пластыка.AZoNano, прагледжана 6 снежня 2021 г., https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
AZoNano пагутарыў з доктарам Цзіньянам Янам аб яго ўдзеле ў даследаванні пераваг наначасціц, падобных на кветкі, на характарыстыкі эпаксідных смол.
Мы абмеркавалі з доктарам Джонам Мяо, што гэта даследаванне змяніла наша разуменне аморфных матэрыялаў і таго, што гэта значыць для фізічнага свету вакол нас.
Мы абмеркавалі з доктарам Дамінікам Рэйманам NANO-LLPO, раневую павязку на аснове нанаматэрыялаў, якая спрыяе гаенню і прадухіляе інфекцыю.
Сістэма вымярэння паверхні са стылусам P-17 забяспечвае выдатную паўтаранасць вымярэнняў для паслядоўнага вымярэння 2D і 3D тапаграфіі.
Серыя Profilm3D забяспечвае даступныя аптычныя прафілятары паверхні, якія могуць ствараць высакаякасныя профілі паверхні і сапраўдныя каляровыя выявы з неабмежаванай глыбінёй рэзкасці.
EBPG Plus ад Raith - гэта найлепшы прадукт электронна-прамянёвай літаграфіі з высокім разрозненнем.EBPG Plus - хуткі, надзейны і высокапрадукцыйны, ідэальны для ўсіх вашых літаграфічных патрэб.
Час публікацыі: 07 снежня 2021 г