Оптимизация ориентации деталей в процессе аддитивного производства проволоки и дуги для выпуклых и невыпуклых деталей.

Nov 10, 2023

Том 13 научных докладов, Номер статьи: 2203 (2023) Цитировать эту статью

1013 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Оптимизация ориентации здания для процесса аддитивного производства (АП) является важным шагом, поскольку она оказывает жизненно важное влияние на точность и производительность создаваемой детали. Рабочее пространство Wire and Arc Additive Manufacturing (WAAM) менее ограничено, а время производства значительно короче, чем у других 3D-принтеров по металлу. Однако одним из побочных эффектов WAAM является дефект в начале и конце сварочных валиков. В этой статье был изобретен алгоритм для определения оптимального положения печати, уменьшающий количество этих дефектов путем вращения 3D-объекта по петле вокруг осей X и Y на небольшую постоянную степень, а затем выбора степени вращения, которая имеет наименьшее количество сплошных поверхностей и наибольшая площадь первого слоя. Процесс сварки будет как можно меньше прерываться горелкой, если имеется как можно меньше непрерывных поверхностей. В результате будет меньше дефектов при производстве и отделке сварочных валиков. Чтобы иметь достаточную поверхность соединения с модельным лотком, которая поможет удерживать заготовку на месте, следует также искать самый большой первый слой. Таким образом, было обнаружено, что правильно определенная ориентация относительно сборочного лотка может уменьшить количество непрерывных поверхностей внутри слоев, что улучшит ожидаемую точность размеров деталей. На эффективность процесса сильно влияет форма детали, но в большинстве случаев ошибки печати можно значительно свести к минимуму.

В последние годы, когда аддитивное производство (АП) стало популярной темой среди промышленных и академических исследователей, в различных дисциплинах было запущено множество направлений развития. Инженеры-технологи и конструкторы машин разрабатывают новые решения для аддитивного послойного производства. В соответствии с конкретными потребностями, такими как минимальное время производства, объем и точность1,2,3,4, они создают подтипы процессов, такие как селективное лазерное спекание (SLS) для создания высокоточных металлических деталей, моделирование наплавлением (FDM) для создания дешевые пластиковые изделия и аддитивное производство проволочной дуги (WAAM), которое имеет большое преимущество при производстве крупногабаритных конструкций. Одновременно ученые-материалисты создали разнообразный спектр сырья, которое можно использовать в производстве3,5. В результате на рынке можно найти надежные принтеры для бетона, машины, способные работать с проводящим сырьем или даже с биологическими тканями. Дизайнеры разрабатывают свои методы оптимизации формы, используя свободу 3D-печатной геометрии, учитывая неоднородное анизотропное механическое поведение и другие аспекты, возникающие из слоистых структур6,7. Кроме того, поскольку АМ полностью отвечает требованиям Индустрии 4.0, некоторые исследования сосредоточены на создании интеллектуальных производственных систем, включающих устройства IoT и расширяющих использование систем CAD-CAM8,9,10,11,12,13,14.

Наиболее важным фактором для каждой вышеупомянутой дисциплины является понимание граничных условий и ограничений технологий. В отличие от традиционных субтрактивных методов, аддитивные методы имеют другие технологические характеристики. Одна из основных задач при производстве деталей AM — найти идеальную ориентацию печати. С помощью этой одной настройки можно устранить многие проблемы, связанные с технологией производства, и с ее помощью можно в значительной степени определить свойства конечного продукта. Шим и др.15 Они исследовали точность печати, механические свойства и характеристики поверхности деталей, напечатанных в разных ориентациях, и нашли оптимальные настройки следующим образом: при толщине слоя 100 мкм они печатали детали в 3 различных ориентациях печати ( 0, 45 и 90 градусов). Согласно анализу результатов готовых напечатанных деталей, образцы, напечатанные при 0 градусах, имели самую высокую прочность на изгиб, за ними следовали образцы, напечатанные при 45 и 90 градусах. Образцы, напечатанные под углом 45 и 90 градусов, показали самые низкие показатели ошибок по длине, а образцы, напечатанные под углом 0 градусов, имели самые высокие показатели ошибок по толщине. Альхараби и др.16 исследовали влияние ориентации печати и, следовательно, направления слоев при испытании на сжатие. Они обнаружили, что если слои перпендикулярны направлению нагрузки, они имеют более высокую прочность на сжатие, чем параллельные. Шероховатость поверхности как функция направления построения была исследована Ли и др.17. Они пришли к выводу, что на это свойство в основном влияет угол построения, а не метод AM, и наилучшая шероховатость поверхности может быть достигнута на гранях, которые напечатаны параллельно или перпендикулярно относительно платформы сборки. Панди и др.18,19 работали над минимизацией этих эффектов, создав систему, которая математически прогнозирует шероховатость поверхности с использованием многокритериального генетического алгоритма и предлагает лучшую ориентацию печати для моделирования наплавлением (FDM). Преимущество этого решения заключается в том, что они получили оптимальная ориентация шероховатостей поверхности; однако они не учли все факторы ограничений процесса 3D-печати и производства. Кроме того, модели машинного обучения (ML) — это новая тенденция моделирования в AM. По сути, модели машинного обучения работают по принципу итеративного уменьшения ожидаемой ошибки с использованием данных. Они зарекомендовали себя как надежные инструменты прогнозирования. Ся и др.19 смоделировали и спрогнозировали шероховатость поверхности металла, полученного при аддитивном производстве проволокой, используя методы машинного обучения. Фатак и Панде20 также создали решение для оптимизации с использованием генетического алгоритма, позволяющее минимизировать время обработки и ошибки поверхности. Общий алгоритм использовался в исследовании Масуда и др.21 для поиска наилучшей ориентации деталей сложной формы. Благодаря своей разработанной системе они смогли определить наилучшую ориентацию, при которой общая объемная ошибка минимальна. Padhye и др.22 использовали многокритериальную оптимизацию и многокритериальное принятие решений, чтобы определить оптимальное решение с учетом двух факторов: времени печати и шероховатости поверхности. Их работа указывает на то, что принятие решений усложняется, когда ориентация должна удовлетворяться одновременно несколькими аспектами. Кроме того, Морган и др.23 разработали программное обеспечение специально для минимизации требований к поддержке аддитивного производства металлов. Поэтому, основываясь на исследованиях в этих статьях, можно сказать, что, казалось бы, незначительная настройка, такая как ориентация, может оказать существенное влияние на качество продукции несколькими способами, такими как ускорение процесса печати, снижение шероховатости поверхности, или улучшения механических свойств.