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Un artículo de la revista Polymer Testing estudia y compara la calidad de varios materiales compuestos de polímero fabricados con tecnología de impresión 3D, como la morfología y la textura de la superficie, las propiedades mecánicas y las propiedades térmicas.
Investigación: productos de plástico con infusión de nanopartículas fabricados con impresoras 3D guiadas por el aprendizaje automático.Fuente de la imagen: Pixel B/Shutterstock.com
Los componentes poliméricos fabricados requieren diversas calidades según su finalidad, algunas de las cuales pueden ser proporcionadas mediante el uso de filamentos poliméricos compuestos por diferentes cantidades de múltiples materiales.
Una rama de la fabricación aditiva (AM), llamada impresión 3D, es una tecnología de vanguardia que mezcla materiales para crear productos basados en datos de modelos 3D.
Por lo tanto, los residuos generados por este proceso son relativamente pequeños.La tecnología de impresión 3D se usa actualmente en varias aplicaciones, incluida la fabricación a gran escala de varios artículos, y la cantidad de uso solo aumentará.
Esta tecnología ahora se puede utilizar para fabricar objetos con estructuras complejas, materiales livianos y diseños personalizables.Además, la impresión 3D tiene las ventajas de eficiencia, sostenibilidad, versatilidad y minimización de riesgos.
Uno de los aspectos más importantes de esta tecnología consiste en elegir los parámetros correctos porque tienen una gran influencia en el producto, como su forma, tamaño, velocidad de enfriamiento y gradiente térmico.Estas cualidades afectan luego la evolución de la microestructura, sus características y defectos.
El aprendizaje automático se puede utilizar para establecer la relación entre las condiciones del proceso, la microestructura, la forma de los componentes, la composición, los defectos y la calidad mecánica de un producto impreso específico.Estas conexiones pueden ayudar a reducir el número de ensayos necesarios para producir resultados de alta calidad.
El polietileno de alta densidad (HDPE) y el ácido poliláctico (PLA) son los dos polímeros más utilizados en AM.El PLA se utiliza como material principal para muchas aplicaciones porque es sostenible, económico, biodegradable y tiene excelentes propiedades.
El reciclaje de plástico es un problema importante que enfrenta el mundo;por lo tanto, sería muy beneficioso incorporar plástico reciclable al proceso de impresión 3D.
Como el material de impresión se alimenta continuamente al licuador, la temperatura se mantiene a un nivel constante durante la deposición (un tipo de impresión 3D) de fabricación de filamentos fundidos (FFF).
Por lo tanto, el polímero fundido es expulsado a través de la boquilla por la reducción de presión.La morfología de la superficie, el rendimiento, la precisión geométrica, las propiedades mecánicas y el costo se ven afectados por las variables FFF.
La resistencia a la tracción, al impacto por compresión oa la flexión y la dirección de impresión se consideran las variables de proceso más importantes que afectan a las muestras FFF.En este estudio, se utilizó el método FFF para preparar las muestras;Se usaron seis filamentos diferentes para construir la capa de muestra.
a: Modelo de optimización de parámetros de predicción de ML de impresoras 3D en las muestras 1 y 2, b: Modelo de optimización de parámetros de predicción de ML de impresoras 3D en la muestra 3, c: Modelos de optimización de parámetros de predicción de ML de impresoras 3D en las muestras 4 y 5. Fuente de la imagen: Hossain , MI, etc
La tecnología de impresión 3D puede combinar la excelente calidad de los proyectos de impresión que no se pueden lograr con los métodos de producción tradicionales.Debido al método de producción único de la impresión 3D, la calidad de las piezas fabricadas se ve muy afectada por las variables de diseño y proceso.
El aprendizaje automático (ML) se ha utilizado de muchas maneras en la fabricación aditiva para mejorar todo el proceso de desarrollo y fabricación.Se ha desarrollado un método de diseño avanzado basado en datos para FFF y un marco para optimizar el diseño de componentes de FFF.
Los investigadores estimaron la temperatura de la boquilla con la ayuda de sugerencias de aprendizaje automático.La tecnología ML también se utiliza para calcular la temperatura de la cama de impresión y la velocidad de impresión;se establece el mismo tamaño para todas las muestras.
Los resultados muestran que la fluidez del material afecta directamente la calidad de la salida de impresión 3D.Solo la temperatura adecuada de la boquilla puede garantizar la fluidez requerida del material.
En este trabajo, PLA, HDPE y materiales de filamentos reciclados se mezclan con nanopartículas de TiO2 y se utilizan para fabricar objetos impresos en 3D de bajo costo mediante impresoras 3D de fabricación de filamentos fundidos comerciales y extrusoras de filamentos.
Los filamentos característicos son novedosos y usan grafeno para generar un recubrimiento impermeable, que puede reducir cualquier cambio en las propiedades mecánicas básicas del producto terminado.El exterior del componente impreso en 3D también se puede procesar.
El objetivo principal de este trabajo es encontrar una manera de lograr una calidad mecánica y física más confiable y rica en artículos impresos en 3D en comparación con los artículos impresos en 3D tradicionales que se producen normalmente.Los resultados y las aplicaciones de esta investigación pueden allanar el camino para el desarrollo de numerosos programas relacionados con la industria.
Siga leyendo: ¿Qué nanopartículas son mejores para la fabricación aditiva y las aplicaciones de impresión 3D?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML y Kowser, MA (2022) Desarrollo y análisis de productos plásticos infundidos con nanopartículas fabricados por impresoras 3D guiados por aprendizaje automático.Pruebas de polímeros, 106. Disponible en la siguiente URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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Sudor caliente, Shahir.(5 de diciembre de 2021).El aprendizaje automático optimiza los productos impresos en 3D que reciclan plástico.AZoNano.Recuperado de https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 el 6 de diciembre de 2021.
Sudor caliente, Shahir.“El aprendizaje automático optimiza los productos impresos en 3D a partir de plásticos reciclados”.AZoNano.6 de diciembre de 2021..
Sudor caliente, Shahir.“El aprendizaje automático optimiza los productos impresos en 3D a partir de plásticos reciclados”.AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Consultado el 6 de diciembre de 2021).
Sudor caliente, Shahir.2021. El aprendizaje automático optimiza los productos impresos en 3D a partir de plásticos reciclados.AZoNano, consultado el 6 de diciembre de 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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Hora de publicación: 07-dic-2021