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Un article du magazine Polymer Testing étudie et compare la qualité de plusieurs matériaux composites polymères fabriqués à l'aide de la technologie d'impression 3D, tels que la morphologie et la texture de surface, les propriétés mécaniques et les propriétés thermiques.
Recherche : produits en plastique infusés de nanoparticules fabriqués par des imprimantes 3D guidées par l'apprentissage automatique.Source de l'image : Pixel B/Shutterstock.com
Les composants polymères fabriqués nécessitent diverses qualités en fonction de leur objectif, dont certaines peuvent être fournies en utilisant des filaments polymères composés de différentes quantités de matériaux multiples.
Une branche de la fabrication additive (FA), appelée impression 3D, est une technologie de pointe qui mélange des matériaux pour créer des produits basés sur des données de modèles 3D.
Par conséquent, les déchets générés par ce procédé sont relativement faibles.La technologie d'impression 3D est actuellement utilisée dans diverses applications, y compris la fabrication à grande échelle de divers articles, et la quantité d'utilisation ne fera qu'augmenter.
Cette technologie peut désormais être utilisée pour fabriquer des objets avec des structures complexes, des matériaux légers et des conceptions personnalisables.De plus, l'impression 3D présente les avantages d'efficacité, de durabilité, de polyvalence et de minimisation des risques.
L'un des aspects les plus importants de cette technologie consiste à choisir les bons paramètres car ils ont une grande influence sur le produit, tels que sa forme, sa taille, sa vitesse de refroidissement et son gradient thermique.Ces qualités affectent alors l'évolution de la microstructure, ses caractéristiques et ses défauts.
L'apprentissage automatique peut être utilisé pour établir la relation entre les conditions de processus, la microstructure, la forme des composants, la composition, les défauts et la qualité mécanique d'un produit imprimé spécifique.Ces connexions peuvent aider à réduire le nombre d'essais nécessaires pour produire une sortie de haute qualité.
Le polyéthylène haute densité (PEHD) et l'acide polylactique (PLA) sont les deux polymères les plus couramment utilisés en FA.Le PLA est utilisé comme matériau principal pour de nombreuses applications car il est durable, économique, biodégradable et possède d'excellentes propriétés.
Le recyclage du plastique est un enjeu majeur auquel le monde est confronté ;par conséquent, il serait très avantageux d'incorporer du plastique recyclable dans le processus d'impression 3D.
Comme le matériau d'impression est alimenté en continu dans le liquéfacteur, la température est maintenue à un niveau constant pendant le dépôt de fabrication de filaments fondus (FFF) (un type d'impression 3D).
Par conséquent, le polymère fondu est éjecté à travers la buse par la réduction de pression.La morphologie de surface, le rendement, la précision géométrique, les propriétés mécaniques et le coût sont tous affectés par les variables FFF.
La résistance à la traction, à la compression ou à la flexion et la direction d'impression sont considérées comme les variables de processus les plus importantes affectant les échantillons FFF.Dans cette étude, la méthode FFF a été utilisée pour préparer les échantillons ;six filaments différents ont été utilisés pour construire la couche d'échantillon.
a : modèle d'optimisation des paramètres de prédiction ML des imprimantes 3D dans les échantillons 1 et 2, b : modèle d'optimisation des paramètres de prédiction ML des imprimantes 3D dans l'échantillon 3, c : modèles d'optimisation des paramètres de prédiction ML des imprimantes 3D dans les échantillons 4 et 5. Source de l'image : Hossain , MI, etc.
La technologie d'impression 3D peut combiner l'excellente qualité des projets d'impression qui ne peuvent pas être réalisés par les méthodes de production traditionnelles.En raison de la méthode de production unique de l'impression 3D, la qualité des pièces fabriquées est fortement affectée par les variables de conception et de processus.
L'apprentissage automatique (ML) a été utilisé de nombreuses façons dans la fabrication additive pour améliorer l'ensemble du processus de développement et de fabrication.Une méthode de conception avancée basée sur les données pour FFF et un cadre pour optimiser la conception des composants FFF ont été développés.
Les chercheurs ont estimé la température de la buse à l'aide de suggestions d'apprentissage automatique.La technologie ML est également utilisée pour calculer la température du lit d'impression et la vitesse d'impression ;la même taille est définie pour tous les échantillons.
Les résultats montrent que la fluidité du matériau affecte directement la qualité de la sortie d'impression 3D.Seule la bonne température de la buse peut assurer la fluidité requise du matériau.
Dans ce travail, le PLA, le HDPE et les matériaux de filaments recyclés sont mélangés avec des nanoparticules de TiO2 et utilisés pour fabriquer des objets imprimés en 3D à faible coût par des imprimantes 3D et des extrudeuses à filament de fabrication commerciale de filaments fondus.
Les filaments caractéristiques sont nouveaux et utilisent du graphène pour générer un revêtement imperméable, ce qui peut réduire toute modification des propriétés mécaniques de base du produit fini.L'extérieur du composant imprimé en 3D peut également être traité.
L'objectif principal de ce travail est de trouver un moyen d'obtenir une qualité mécanique et physique plus fiable et plus riche dans les articles imprimés en 3D par rapport aux articles imprimés en 3D traditionnels qui sont habituellement produits.Les résultats et les applications de ces recherches peuvent ouvrir la voie au développement de nombreux programmes liés à l'industrie.
Continuez à lire : Quelles nanoparticules sont les meilleures pour les applications de fabrication additive et d'impression 3D ?
Hossain, MI, Chowdhury, MA, Zahid, MS, Sakib-Uz-Zaman, C., Rahaman, ML et Kowser, MA (2022) Développement et analyse de produits en plastique infusés de nanoparticules fabriqués par des imprimantes 3D guidées par l'apprentissage automatique.Test des polymères, 106. Disponible à l'URL suivante : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014294182100372X?via%3Dihub
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Sueur chaude, Shahir.(5 décembre 2021).L'apprentissage automatique optimise les produits imprimés en 3D qui recyclent le plastique.AZoNano.Extrait de https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306 le 6 décembre 2021.
Sueur chaude, Shahir."L'apprentissage automatique optimise les produits imprimés en 3D à partir de plastiques recyclés."AZoNano.6 décembre 2021..
Sueur chaude, Shahir."L'apprentissage automatique optimise les produits imprimés en 3D à partir de plastiques recyclés."AZoNano.https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.(Consulté le 6 décembre 2021).
Sueur chaude, Shahir.2021. L'apprentissage automatique optimise les produits imprimés en 3D à partir de plastiques recyclés.AZoNano, consulté le 6 décembre 2021, https://www.azonano.com/news.aspx?newsID=38306.
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Heure de publication : 07 décembre 2021