盡管3D打印技術已廣受歡迎，但這些打印機使用的許多塑料材料并不易于回收。雖然新的可持續(xù)材料正在被引入3D打印領域，但它們的采用仍然困難重重，因為需要為每種材料調整3D打印機設置，這一過程通常是手動完成的。

從零開始打印新材料通常需要在控制打印機擠出材料的軟件中設置多達100個參數。像大規(guī)模生產的聚合物這類常用材料已經有了經過繁瑣試錯過程完善的參數集。但可再生和可回收材料的性質因其組成而大幅波動，幾乎不可能創(chuàng)建固定的參數集。在這種情況下，用戶必須手動完成所有這些參數的設置。

研究人員通過開發(fā)一種能夠自動識別未知材料參數的3D打印機來解決這個問題。

MIT的比特與原子中心（CBA）、美國國家標準與技術研究院（NIST）和希臘國家科學研究中心（Demokritos）的合作團隊對3D打印機的“心臟”——擠出機進行了修改，使其能夠測量材料的力量和流動。

這些數據通過一項20分鐘的測試收集，并被輸入到一個數學函數中，該函數用來自動生成打印參數。這些參數可以輸入到現(xiàn)成的3D打印軟件中，用于打印前所未見的材料。

自動生成的參數可以替代約一半通常需要手動調整的參數。在一系列使用獨特材料（包括幾種可再生材料）的測試打印中，研究人員展示了他們的方法可以一致地產生可行的參數。

這項研究有助于減少增材制造的環(huán)境影響，這種制造通常依賴于不可回收的聚合物和源自化石燃料的樹脂。

CBA的負責人尼爾·格申菲爾德教授說：“在這篇論文中，我們展示了一種方法，可以將所有這些來源于各種可持續(xù)資源的生物基材料納入其中，并展示出打印機如何自己打印這些材料，目標是使3D打印更加可持續(xù)。”

他的合著者包括首席作者、CBA的研究生杰克·里德，他領導了打印機的開發(fā)；NIST材料科學與工程部門的化學工程師喬納森·塞帕拉；前CBA博士后、現(xiàn)在領導Demokritos自主科學實驗室的菲利波斯·圖洛穆西斯；NIST材料基因組計劃的領導詹姆斯·沃倫；以及CBA的研究助理妮可·巴克爾。這項研究發(fā)表在《整合材料與制造創(chuàng)新》期刊上。

材料屬性的變化

在熔融絲材制造（FFF）中，常用于快速原型制作，熔融聚合物通過加熱噴嘴逐層擠出以構建部件。軟件，稱為切片器，向機器提供指令，但切片器必須配置為與特定材料一起工作。

在FFF 3D打印機中使用可再生或回收材料尤其具有挑戰(zhàn)性，因為影響材料屬性的變量很多。例如，基于生物的聚合物或樹脂可能由于季節(jié)的不同而由不同植物混合組成?；厥詹牧系膶傩砸不诳苫厥绽玫牟牧隙鴱V泛變化。

“在《回到未來》中，有一個‘融合先生’攪拌機，道克將他擁有的任何東西都扔進攪拌機中，它就會工作。這里的理念是相同的。理想情況下，與塑料回收一樣，你可以簡單地將你擁有的東西粉碎并用其打印。但是，當前的前饋系統(tǒng)不會起作用，因為如果你的絲材在打印過程中發(fā)生顯著變化，一切都會崩潰，”里德說。

為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員開發(fā)了一種3D打印機和工作流程，以自動識別任何未知材料的可行過程參數。他們從實驗室之前開發(fā)的可以捕獲數據并提供反饋的3D打印機開始。研究人員為機器的擠出機添加了三種儀器，這些儀器的測量用于計算參數。

一個載荷傳感器測量對打印絲的壓力，而進料速率傳感器測量絲的直徑和實際通過打印機的速率。“這種測量、建模和制造的融合是NIST與CBA合作的核心，我們正在開發(fā)我們所稱的‘計算計量學’，”沃倫說。

這些測量可以用來計算兩個最重要但最難確定的打印參數：流速和溫度。標準軟件中幾乎一半的打印設置都與這兩個參數有關。

生成數據集

一旦他們安裝了新的儀器，研究人員開發(fā)了一項20分鐘的測試，該測試在不同流速下生成一系列溫度和壓力讀數?；旧希瑴y試涉及將打印噴嘴設定在最高溫度，以固定速率流動材料，然后關閉加熱器。

“弄清楚如何讓那個測試工作真的很難。試圖找到擠出機的極限意味著在你測試時，你會頻繁地破壞擠出機。關閉加熱器并只是被動地進行測量是‘啊哈’時刻，”里德說。

這些數據被輸入到一個函數中，該函數自動生成材料和機器配置的真實參數，基于相對溫度和壓力輸入。用戶然后可以將這些參數輸入3D打印軟件并生成打印機的指令。

在與六種不同材料的實驗中，其中幾種是基于生物的，該方法自動生成的可行參數一致地導致了復雜對象的成功打印。展望未來，研究人員計劃將這一過程與3D打印軟件集成，因此不需要手動輸入參數。

此外，他們希望通過整合熱端的熱動力學模型來增強他們的工作流程，熱端是打印機熔化絲材的部分。

這項合作現(xiàn)在更廣泛地開發(fā)計算計量學，其中測量的輸出是一個預測模型，而不僅僅是一個參數。研究人員將在其他高級制造領域以及擴大計量學訪問中應用這一點。

“通過開發(fā)一種自動生成熔融絲材制造過程參數的新方法，這項研究為使用具有變化和未知行為的回收和基于生物的絲材開啟了大門。重要的是，這增強了數字制造技術使用本地來源的可持續(xù)材料的潛力，”圣地亞哥大學管理與經濟學院副教授艾莉西亞·加穆萊維奇說，他沒有參與這項工作。

這項研究部分得到了美國國家標準與技術研究院和比特與原子中心聯(lián)盟的支持。

文章來自：麻省理工學院，由資源庫編譯，轉載請注明出處。

盡管3D打印技術已廣受歡迎，但這些打印機使用的許多塑料材料并不易于回收。雖然新的可持續(xù)材料正在被引入3D打印領域，但它們的采用仍然困難重重，因為需要為每種材料調整3D打印機設置，這一過程通常是手動完成的。

從零開始打印新材料通常需要在控制打印機擠出材料的軟件中設置多達100個參數。像大規(guī)模生產的聚合物這類常用材料已經有了經過繁瑣試錯過程完善的參數集。但可再生和可回收材料的性質因其組成而大幅波動，幾乎不可能創(chuàng)建固定的參數集。在這種情況下，用戶必須手動完成所有這些參數的設置。

研究人員通過開發(fā)一種能夠自動識別未知材料參數的3D打印機來解決這個問題。

MIT的比特與原子中心（CBA）、美國國家標準與技術研究院（NIST）和希臘國家科學研究中心（Demokritos）的合作團隊對3D打印機的“心臟”——擠出機進行了修改，使其能夠測量材料的力量和流動。

這些數據通過一項20分鐘的測試收集，并被輸入到一個數學函數中，該函數用來自動生成打印參數。這些參數可以輸入到現(xiàn)成的3D打印軟件中，用于打印前所未見的材料。

自動生成的參數可以替代約一半通常需要手動調整的參數。在一系列使用獨特材料（包括幾種可再生材料）的測試打印中，研究人員展示了他們的方法可以一致地產生可行的參數。

這項研究有助于減少增材制造的環(huán)境影響，這種制造通常依賴于不可回收的聚合物和源自化石燃料的樹脂。

CBA的負責人尼爾·格申菲爾德教授說：“在這篇論文中，我們展示了一種方法，可以將所有這些來源于各種可持續(xù)資源的生物基材料納入其中，并展示出打印機如何自己打印這些材料，目標是使3D打印更加可持續(xù)。”

他的合著者包括首席作者、CBA的研究生杰克·里德，他領導了打印機的開發(fā)；NIST材料科學與工程部門的化學工程師喬納森·塞帕拉；前CBA博士后、現(xiàn)在領導Demokritos自主科學實驗室的菲利波斯·圖洛穆西斯；NIST材料基因組計劃的領導詹姆斯·沃倫；以及CBA的研究助理妮可·巴克爾。這項研究發(fā)表在《整合材料與制造創(chuàng)新》期刊上。

材料屬性的變化

在熔融絲材制造（FFF）中，常用于快速原型制作，熔融聚合物通過加熱噴嘴逐層擠出以構建部件。軟件，稱為切片器，向機器提供指令，但切片器必須配置為與特定材料一起工作。

在FFF 3D打印機中使用可再生或回收材料尤其具有挑戰(zhàn)性，因為影響材料屬性的變量很多。例如，基于生物的聚合物或樹脂可能由于季節(jié)的不同而由不同植物混合組成?；厥詹牧系膶傩砸不诳苫厥绽玫牟牧隙鴱V泛變化。

“在《回到未來》中，有一個‘融合先生’攪拌機，道克將他擁有的任何東西都扔進攪拌機中，它就會工作。這里的理念是相同的。理想情況下，與塑料回收一樣，你可以簡單地將你擁有的東西粉碎并用其打印。但是，當前的前饋系統(tǒng)不會起作用，因為如果你的絲材在打印過程中發(fā)生顯著變化，一切都會崩潰，”里德說。

為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員開發(fā)了一種3D打印機和工作流程，以自動識別任何未知材料的可行過程參數。他們從實驗室之前開發(fā)的可以捕獲數據并提供反饋的3D打印機開始。研究人員為機器的擠出機添加了三種儀器，這些儀器的測量用于計算參數。

一個載荷傳感器測量對打印絲的壓力，而進料速率傳感器測量絲的直徑和實際通過打印機的速率。“這種測量、建模和制造的融合是NIST與CBA合作的核心，我們正在開發(fā)我們所稱的‘計算計量學’，”沃倫說。

這些測量可以用來計算兩個最重要但最難確定的打印參數：流速和溫度。標準軟件中幾乎一半的打印設置都與這兩個參數有關。

生成數據集

一旦他們安裝了新的儀器，研究人員開發(fā)了一項20分鐘的測試，該測試在不同流速下生成一系列溫度和壓力讀數?；旧希瑴y試涉及將打印噴嘴設定在最高溫度，以固定速率流動材料，然后關閉加熱器。

“弄清楚如何讓那個測試工作真的很難。試圖找到擠出機的極限意味著在你測試時，你會頻繁地破壞擠出機。關閉加熱器并只是被動地進行測量是‘啊哈’時刻，”里德說。

這些數據被輸入到一個函數中，該函數自動生成材料和機器配置的真實參數，基于相對溫度和壓力輸入。用戶然后可以將這些參數輸入3D打印軟件并生成打印機的指令。

在與六種不同材料的實驗中，其中幾種是基于生物的，該方法自動生成的可行參數一致地導致了復雜對象的成功打印。展望未來，研究人員計劃將這一過程與3D打印軟件集成，因此不需要手動輸入參數。

此外，他們希望通過整合熱端的熱動力學模型來增強他們的工作流程，熱端是打印機熔化絲材的部分。

這項合作現(xiàn)在更廣泛地開發(fā)計算計量學，其中測量的輸出是一個預測模型，而不僅僅是一個參數。研究人員將在其他高級制造領域以及擴大計量學訪問中應用這一點。

“通過開發(fā)一種自動生成熔融絲材制造過程參數的新方法，這項研究為使用具有變化和未知行為的回收和基于生物的絲材開啟了大門。重要的是，這增強了數字制造技術使用本地來源的可持續(xù)材料的潛力，”圣地亞哥大學管理與經濟學院副教授艾莉西亞·加穆萊維奇說，他沒有參與這項工作。

這項研究部分得到了美國國家標準與技術研究院和比特與原子中心聯(lián)盟的支持。

文章來自：麻省理工學院，由資源庫編譯，轉載請注明出處。