Оптимизация механической прочности и точности формы деталей FFF из полиамида с использованием реляционного анализа Грея

Том 12 научных отчетов, номер статьи: 13142 (2022) Цитировать эту статью

1421 Доступов

3 цитаты

Подробности о метриках

В этой статье исследуется влияние различных параметров процесса аддитивного производства, таких как температура камеры, температура печати, толщина слоя и скорость печати, на пять основных параметров, которые характеризуют изготавливаемые компоненты: цилиндричность, округлость, прочность и модуль Юнга, а также деформацию по методу отношения Грея. Метод анализа одновременно. Для планирования экспериментов использовался метод Тагучи, а цилиндрические детали PA6 были изготовлены с использованием немецкого 3D-принтера RepRap X500®. Затем для всех экспериментов рассчитывали значения реляционной оценки Грея (GRG). В 8-м испытании наблюдалось самое высокое значение GRG. Затем, чтобы определить оптимальные параметры, данные GRG были проанализированы с использованием ANOVA и анализа S/N, и было установлено, что наилучшими условиями для улучшения GRG являются 60 °C при температуре камеры, 270 °C при температуре печати, 0,1. Толщина слоя мм и скорость печати 600 мм/мин. Наконец, с использованием оптимальных параметров было проведено проверочное испытание и исследованы новые компоненты. Наконец, сравнение исходной GRG с GRG экспериментов показало улучшение серой реляционной оценки (14%), что сопровождается улучшением значения GRG.

Одним из наиболее широко используемых методов аддитивного производства (АП) является изготовление плавлеными нитями (FFF), с помощью которого можно производить детали сложной геометрии. В этом процессе непрерывная нить термопластического материала наносится слой за слоем, чтобы получить окончательную деталь. Одной из основных целей производства деталей этим методом является получение деталей с высокими механическими свойствами и одновременно превосходной геометрической точностью. Среди различных методов, используемых для улучшения желаемых свойств изготавливаемых деталей, стоит выделить определение оптимальных технологических параметров в этом процессе1,2,3.

ME, также известный как изготовление плавленых нитей (FFF), как описано в ISO/ASTM 52900, представляет собой популярный метод AM, который включает селективное осаждение из-за меньшего количества отходов материала, менее дорогих материалов и инструментов из термопластичных полимеров через нагретое сопло. В качестве метода 3D-печати в прототипах и конечных продуктах среди методов аддитивного производства4,5.

В процессе FFF полимер подается в ожижитель, который выдавливает нить, перемещаясь в последовательных плоскостях X–Y вдоль оси Z, чтобы слой за слоем построить трехмерный объект6,7. Полилактид (PLA), полиамид (PA), поликарбонат (PC), акрилонитрилстиролакрилат (ASA), нейлон, акрилонитрилбутадиенстирол (ABS) и полиэфирэфиркетон (PEEK), по-видимому, являются наиболее часто используемыми термопластичными полимерами, используемыми в производстве. Техника FFF для создания 3D-деталей8. Наиболее существенные недостатки этого подхода включают плохое качество поверхности, медленную скорость наращивания и анизотропные механические свойства, возникающие в результате послойной стратегии9,10. Из-за использования деталей, напечатанных на 3D-принтере, необходимо тщательно проверять механическое поведение и геометрическую точность, чтобы избежать напрасной траты материалов и времени11.

Поскольку многие параметры, например, могут повлиять на процесс печати, конфигурация параметров процесса печати по умолчанию, установленная производителем, не может гарантировать качество печатной продукции12. Различные параметры процесса, такие как температура сопла, толщина слоя, толщина оболочки, скорость печати, плотность заполнения и другие параметры с множеством реакций, контролируют процесс FFF, и их следует оптимизировать для улучшения требуемого качества. С точки зрения анализа это довольно сложная процедура. Поэтому проводятся обширные исследования для определения влияния различных параметров процесса FFF на различные реакции13.

Джу-Лонг14 разработал реляционный анализ Грея (GRA), который является одним из методов многоответной оптимизации и основан на методе Тагучи. Многие недавние исследования, основанные на реляционном анализе Грея (GRA), были проведены для улучшения различных ответов за счет оптимизации параметров обработки. Например, Венкатасуббаредди и др.15 использовали метод Тагучи с реляционным анализом Грея (GRA) для определения наилучшего сочетания характеристик процесса FDM для деталей из ABS, что привело к улучшению качества поверхности и точности размеров с точки зрения длины, толщины и диаметра. . Для этого эксперимента была выбрана ортогональная матрица L27 с использованием DOE Тагучи с пятью параметрами: воздушные зазоры, толщина слоя, ширина растра, угол растра и ориентация детали на трех уровнях каждого параметра. Было заявлено, что толщина слоя 0,254 мм, ориентация детали и угол растра 0°, ширина растра 0,4564 мм и нулевые воздушные зазоры должны улучшить качество поверхности и точность размеров компонентов. Аслани и др.16 исследовали влияние количества оболочек, температуры печати, скорости заполнения и рисунка печати на размерную точность PLA. Метод Грея-Тагучи с методами ANOM и ANOVA использовался для определения оптимальных уровней параметров печати для компонентов PLA FFF, что привело к наилучшей точности размеров. Что касается размерных отклонений в двух измерениях, была проведена многофакторная оптимизация и полученные результаты показали, что существенной характеристикой, согласно данным, является температура сопла. Кроме того, анализ показывает, что уровни, минимизирующие отклонения размеров, — это три корпуса, температура печати 230 °C, одна из рекомендуемых температур печати PLA, степень заполнения 10 % и шестиугольный рисунок печати.