據悉,增材制造(AM)工藝需要使用支撐件來(lái)印刷具有懸垂特征的零件。這些使用相同或不同材料的附加支撐物是材料的浪費,因為它們需要在3D打印過(guò)程之后移除,并且無(wú)法重復使用。這對于基于噴嘴的材料擠壓工藝,支撐件的印刷也是費時(shí)的。目前,來(lái)自南加州大學(xué)和洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種新型的可重復使用支架,以解決AM中與支撐相關(guān)的挑戰。
增材制造(AM)技術(shù)使用基于層的制造工藝。印刷材料只能沉積在現有表面的頂部。對于具有懸垂結構的三維(3D)復雜零件,此限制是有問(wèn)題的,因為如果沒(méi)有直接在懸垂結構下方的支撐,則無(wú)法打印此類(lèi)懸垂。諸如熔絲制造(fused filament fapication, FFF) 和立體光刻設備之類(lèi)的增材制造工藝通過(guò)為懸垂物創(chuàng )建額外的支撐結構來(lái)解決此問(wèn)題。3D打印的支持物可以使用相同或不同的材料,例如水溶性材料甚至是冰。但打印完成后,這些支撐物必須手動(dòng)取下,可能導致形狀不正確或表面粗糙。支撐物制成的材料通常無(wú)法重復使用,因此被丟棄,這加劇了3D打印廢料的問(wèn)題。因此,支撐件的生成對于A(yíng)M技術(shù)來(lái)說(shuō)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,因為3D打印的支撐件會(huì )導致更長(cháng)的制造時(shí)間、更多的材料浪費以及額外的后處理時(shí)間。
減少所需支撐的大多數現有解決方案都是基于幾何的方法。這些方法可以分為三類(lèi)。對于給定的計算機輔助設計(CAD)模型,一種方法是選擇CAD模型的合適方向以減少支撐體積。除了支撐體積之外,這些研究還考慮了其他幾個(gè)方面,例如表面質(zhì)量、制造時(shí)間、零件精度或接觸面積。第二種方法是通過(guò)修改CAD模型本身來(lái)減少3D打印的支撐。來(lái)自威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的研究人員曾提出一種基于支持量約束的拓撲優(yōu)化方法。另一種直接的方法是將3D模型分成多個(gè)小塊,以減少所需的支持,并減少可能超過(guò)打印托盤(pán)大小的大型模型的打印時(shí)間。但是,這兩種方法都需要更改構建方向或手動(dòng)組裝多個(gè)小零件,這對于許多應用程序可能是成問(wèn)題的。在該項工作中,我們假設輸入的CAD模型不會(huì )被修改;同樣,用戶(hù)已經(jīng)選擇了模型的構建方向,并且不會(huì )更改。
最后一種方法是通過(guò)開(kāi)發(fā)更好的支撐結構并優(yōu)化支撐的布局來(lái)減少3D打印的支架。最常見(jiàn)的支撐形狀是垂直的固體壁狀結構,該結構連接傾斜角度大于閾值(例如,在像MakerBot和Simplify3D之類(lèi)的商業(yè)軟件系統中使用的45 )表面小平面的垂直固體壁狀結構。這種類(lèi)型的支撐以增加打印時(shí)間和材料為代價(jià)來(lái)確??煽啃?,而不是垂直的墻狀支撐。來(lái)自華中科技大學(xué)的研究人員曾提出一種傾斜的壁狀支撐結構,其中垂直壁狀支撐的中間部分的尺寸減小了。同樣,來(lái)自英國??巳卮髮W(xué)的研究人員曾采用密度可變的蜂窩狀結構以減少支撐體積。與經(jīng)典的外部支撐物接觸建筑平臺不同,來(lái)自意大利羅馬大學(xué)的Cacace等人提出了一種算法,該算法將所有外部支撐轉換為內部支撐,并將支撐的兩端連接到零件本身。因此,減少了支撐體積和打印時(shí)間。但是,該方法僅適用于倒角特征。對于懸臂特征,此方法的材料消耗比傳統外部支撐的材料消耗大。
無(wú)論支撐結構和布局如何優(yōu)化,3D打印的支撐都是材料的浪費,因為它們必須被移除,并且在打印過(guò)程之后不能被重復使用。此外,對于材料擠出過(guò)程,印刷速度由于印刷這些支持物所需的額外時(shí)間而大大降低。來(lái)自南加州大學(xué)和洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院(EPFL)的研究人員首次創(chuàng )造了一種低成本的可重復使用的用于3D打?。ㄈ鏔FF工藝)的支撐結構,它由一組柔性針陣列組成,以減少3D打印機打印這些浪費的支撐物的需求,從而大大提高了成本效益和可持續性。這項研究的主要領(lǐng)導人南加州大學(xué)Yong Chen教授,相關(guān)成果2021年發(fā)表在A(yíng)dditive Manufacturing上。
圖1. 體操運動(dòng)員用例。(a). 具有可重復使用支持的打印結果。(b). 沒(méi)有可重復使用支持的打印結果。(c). 移去支撐物后的裝配體。(d). a中第178層的刀具路徑-用白色虛線(xiàn)標記(印刷時(shí)間:19 s;擠出長(cháng)度:5 mm)(e). b中第178層的刀具路徑-用白色虛線(xiàn)標記(打印時(shí)間:37 s;擠出長(cháng)度:11 mm)。
圖2. 具有三層薄板結構設計的可重復使用支撐裝置的示意圖
圖3. 基于可重復使用支持的FFF打印機的示意圖
圖4. 使用可重復使用的支撐物的FFF過(guò)程的剖視圖。(a) 金屬銷(xiāo)的原始狀態(tài);(b) 在建造第一層之后金屬銷(xiāo)的運動(dòng);(c,d) 由于插入的管子而使金屬銷(xiāo)釘從活動(dòng)片上脫離;(e,f) 金屬銷(xiāo)的最終狀態(tài)。
使用融合沉積建模(FDM)工藝的傳統3D打印可直接在靜態(tài)金屬表面上逐層打櫻相反,新的原型使用由可移動(dòng)金屬銷(xiāo)釘制成的可編程,動(dòng)態(tài)控制的表面來(lái)代替印刷的支架。隨著(zhù)打印機逐步構建產(chǎn)品,銷(xiāo)釘會(huì )上升。陳教授表示,通過(guò)對新原型的表明,它可以節省大約35%的用于打印物體的材料。
陳教授與生物醫學(xué)醫生一起工作時(shí),他們使用生物材料進(jìn)行3D打印以構建組織或器官的。他們使用的許多材料非常昂貴,每個(gè)小瓶子的價(jià)格在500美元到1000美元之間。對于標準FDM打印機,材料成本約為每公斤50美元,但對于生物打印,則更是約為每克50美元。因此,如果我們可以節省用于印刷這些支撐件的材料的30%,那將是一筆巨大的成本節省用于生物醫學(xué)目的的3D打櫻
此外,除了材料浪費對環(huán)境和成本的影響外,使用支撐物的傳統3D打印工藝也很耗時(shí)。當進(jìn)行3D打印復雜形狀時(shí),一半的時(shí)間用于構建所需的零件,另一半的時(shí)間用于構建支撐。因此,對于研究人員開(kāi)發(fā)的該系統,不需要重復構建支撐件,在打印時(shí)間方面,節省了大約40%時(shí)間。
過(guò)去開(kāi)發(fā)的類(lèi)似原型依賴(lài)于單個(gè)電動(dòng)機來(lái)提升每個(gè)機械支架,從而導致能源密集型產(chǎn)品的購買(mǎi)成本也高得多,因此對于3D打印機而言并不劃算。
研究團隊的新原型機是通過(guò)移動(dòng)平臺的單個(gè)電動(dòng)機運行其每個(gè)單獨的支撐架來(lái)工作的。該平臺可同時(shí)舉起多組金屬銷(xiāo),從而使其成為具有成本效益的解決方案。根據產(chǎn)品設計,該程序的軟件會(huì )告訴用戶(hù)他們需要在平臺的基礎上添加一系列金屬管的位置。然后,這些管的位置將確定哪些銷(xiāo)將升高到定義的高度,以最好地支撐3D打印產(chǎn)品,同時(shí)還從打印支撐件中產(chǎn)生最少的浪費。在該過(guò)程結束時(shí),可以輕松卸下銷(xiāo),而不會(huì )損壞產(chǎn)品。
▲圖5. 原始布局和優(yōu)化布局之間的3D打印支持比較。紅色部分代表3D打印的支持。每個(gè)金屬銷(xiāo)都有一定的XY尺寸和可達到的Z高度,并且不能與給定的CAD模型相交。(a) 布局優(yōu)化之前的模型。(b) 布局優(yōu)化后的相同模型。(c) 布局優(yōu)化之前的橋梁模型。(d) 布局優(yōu)化后的橋梁模型。
▲圖6. 具有可重復使用支持的原型系統。(a) 可重復使用載體的第二層和第三層片材。(b) 具有可重復使用支持的經(jīng)過(guò)修訂的FFF 3D打印機。(c) 建筑平臺由11 x 9的金屬銷(xiāo)釘定義。
▲圖7. 打印用例的結果。具有可重復使用支持的四懸模型的打印結果;清理后的3D打印零件;(c)具有可重復使用支持的橋梁模型的打印結果;(d)清理后的印刷橋;(e)具有可重復使用支持的茶壺模型的打印結果;(f)沒(méi)有可重復使用的支持的茶壺的印刷結果;(g)清理后的印花茶壺;(h)帶有可重復使用支架的頭盔模型的印刷結果;(I)沒(méi)有可重復使用的支持的頭盔的印刷結果;和(j)比較(h)和(I)中的支持材料。
陳教授表示,該系統還可以輕松地應用于大規模制造,例如汽車(chē),航空航天和游艇行業(yè)。人們已經(jīng)在為大型汽車(chē)和船體以及諸如家具之類(lèi)的消費產(chǎn)品制造FDM打印機??梢韵胂?,本來(lái)這些產(chǎn)品的制造時(shí)間是一整天。如果使用該方法可以節省一半,那么制造時(shí)間可以減少到半天。使用該方法可以為這種類(lèi)型的3D打印帶來(lái)很多好處。
該團隊最近還申請了這項新技術(shù)的專(zhuān)利。該研究是由曾任南加州大學(xué)計算機科學(xué)與通信科學(xué)學(xué)院的訪(fǎng)問(wèn)博士生的Ziqi Wang和瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的SiyuGong共同撰寫(xiě)的。
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