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Polymer Testing 매거진의 기사에서는 형태 및 표면 질감, 기계적 특성 및 열적 특성과 같은 3D 프린팅 기술을 사용하여 제조된 여러 고분자 복합 재료의 품질을 연구하고 비교합니다.
연구: 기계 학습으로 안내되는 3D 프린터로 만든 나노 입자 주입 플라스틱 제품.이미지 출처: Pixel B/Shutterstock.com
제조된 고분자 부품은 목적에 따라 다양한 품질이 요구되며, 그 중 일부는 다양한 양의 여러 재료로 구성된 고분자 필라멘트를 사용하여 제공할 수 있습니다.
3D 프린팅이라고 하는 적층 제조(AM)의 한 분야는 재료를 혼합하여 3D 모델 데이터를 기반으로 제품을 만드는 첨단 기술입니다.
따라서 이 과정에서 발생하는 폐기물은 상대적으로 적습니다.3D 프린팅 기술은 현재 다양한 품목의 대규모 제조를 포함하여 다양한 응용 분야에서 사용되고 있으며, 그 사용량은 앞으로도 계속 늘어날 것입니다.
이제 이 기술을 사용하여 복잡한 구조, 경량 재료 및 사용자 정의 가능한 디자인으로 물체를 제조할 수 있습니다.또한 3D 프린팅은 효율성, 지속 가능성, 다양성 및 위험 최소화의 장점이 있습니다.
이 기술의 가장 중요한 측면 중 하나는 모양, 크기, 냉각 속도 및 열 구배와 같이 제품에 큰 영향을 미치기 때문에 올바른 매개변수를 선택하는 것입니다.이러한 특성은 미세 구조의 진화, 특성 및 결함에 영향을 미칩니다.
기계 학습은 특정 인쇄 제품의 공정 조건, 미세 구조, 구성 요소 모양, 구성, 결함 및 기계적 품질 간의 관계를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.이러한 연결은 고품질 출력을 생성하는 데 필요한 시도 횟수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
고밀도 폴리에틸렌(HDPE)과 폴리락트산(PLA)은 AM에서 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 중합체입니다.PLA는 지속 가능하고 경제적이며 생분해성이며 우수한 특성을 가지고 있기 때문에 많은 응용 분야의 주요 재료로 사용됩니다.
플라스틱 재활용은 세계가 직면한 주요 문제입니다.따라서 재활용 가능한 플라스틱을 3D 프린팅 공정에 통합하는 것은 매우 유익할 것입니다.
프린팅 재료가 액화기에 지속적으로 공급되기 때문에 FFF(Fused Filament Manufacturing) 증착(3D 프린팅의 일종) 시 온도가 일정하게 유지됩니다.
따라서 용융된 폴리머는 감압에 의해 노즐을 통해 분출된다.표면 형태, 수율, 기하학적 정확도, 기계적 특성 및 비용은 모두 FFF 변수의 영향을 받습니다.
인장, 압축 충격 또는 굽힘 강도 및 인쇄 방향은 FFF 샘플에 영향을 미치는 가장 중요한 공정 변수로 간주됩니다.이 연구에서는 FFF 방법을 사용하여 표본을 준비했습니다.6개의 서로 다른 필라멘트를 사용하여 샘플 층을 구성했습니다.
a: 샘플 1 및 2에서 3D 프린터의 ML 예측 매개변수 최적화 모델, b: 샘플 3에서 3D 프린터의 ML 예측 매개변수 최적화 모델, c: 샘플 4 및 5에서 3D 프린터의 ML 예측 매개변수 최적화 모델. 이미지 출처: Hossain , 미시 등
3D 프린팅 기술은 기존의 생산 방식으로는 달성할 수 없는 우수한 품질의 프린팅 프로젝트를 결합할 수 있습니다.3D 프린팅의 고유한 생산 방식으로 인해 제조된 부품의 품질은 설계 및 공정 변수에 크게 영향을 받습니다.
머신 러닝(ML)은 전체 개발 및 제조 프로세스를 향상시키기 위해 적층 제조에서 다양한 방식으로 사용되었습니다.FFF를 위한 데이터 기반 고급 설계 방법과 FFF 구성 요소 설계를 최적화하기 위한 프레임워크가 개발되었습니다.
연구원들은 기계 학습 제안의 도움으로 노즐 온도를 추정했습니다.ML 기술은 또한 인쇄 베드 온도와 인쇄 속도를 계산하는 데 사용됩니다.모든 샘플에 대해 동일한 크기가 설정됩니다.
결과는 재료의 유동성이 3D 인쇄 출력의 품질에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.적절한 노즐 온도만이 재료의 요구되는 유동성을 보장할 수 있습니다.
이 작업에서는 PLA, HDPE 및 재활용 필라멘트 재료를 TiO2 나노 입자와 혼합하고 상업용 용융 필라멘트 제조 3D 프린터 및 필라멘트 압출기를 통해 저렴한 3D 인쇄 물체를 제조하는 데 사용됩니다.
특성 필라멘트는 새롭고 그래핀을 사용하여 방수 코팅을 생성하여 완제품의 기본 기계적 특성의 변화를 줄일 수 있습니다.3D 프린팅된 부품의 외부도 처리할 수 있습니다.
이 작업의 주요 목표는 일반적으로 생산되는 기존의 3D 인쇄 항목과 비교하여 3D 인쇄 항목에서 보다 안정적이고 풍부한 기계적 및 물리적 품질을 달성하는 방법을 찾는 것입니다.이 연구의 결과와 응용은 수많은 산업 관련 프로그램의 개발을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.
계속 읽으십시오: 적층 제조 및 3D 인쇄 응용 분야에 가장 적합한 나노 입자는 무엇입니까?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML, & Kowser, MA (2022) 기계 학습에 의해 안내되는 3D 프린터로 만든 나노 입자 주입 플라스틱 제품의 개발 및 분석 .폴리머 테스트, 106. 다음 URL에서 사용 가능: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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식은땀이 난다, 샤히르.(2021년 12월 5일).기계 학습은 플라스틱을 재활용하는 3D 인쇄 제품을 최적화합니다.아조나노.2021년 12월 6일 https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306에서 검색했습니다.
식은땀이 난다, 샤히르."기계 학습은 재활용 플라스틱으로 3D 인쇄 제품을 최적화합니다."아조나노.2021년 12월 6일..
식은땀이 난다, 샤히르."기계 학습은 재활용 플라스틱으로 3D 인쇄된 제품을 최적화합니다."아조나노.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(2021년 12월 6일에 액세스함).
식은땀이 난다, 샤히르.2021. 기계 학습은 재활용 플라스틱에서 3D 인쇄 제품을 최적화합니다.AZoNano, 2021년 12월 6일에 확인, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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게시 시간: 2021년 12월 7일