機械学習により、射出成形よりも強力な 3D プリンティングが可能になります

Exponential Technologies による研究では、機械学習により FDM 3D プリント部品を射出成形品を追い越すレベルにアップグレードできることが示唆されています。

Exponential Technologies は、ドイツのベルリンに本拠を置く 3D プリンタ メーカーである Orion-AM と提携して、優れた機械的特性を実現するために機械学習を使用したデータ サイエンス プラットフォームである xT SAAM を使用して 3D プリンタ設定を開発しました。

Orion-AM の新しい A150 シリーズ 3D プリンタは、FDM の従来の層ごとのプロセスと熱放射加熱を組み合わせており、すべて温度制御されたビルド チャンバー内で管理されます。

Orion-AM は、各 PEEK フィラメント テスト部品から xT SAAM プラットフォームに入力されたデータを使用して、機械学習システムからの提案を使用して、押出機の温度、層の温度、ファンの速度、ベッドの温度、充填物のオーバーラップを変更しました。

ソルベイとエボニックの素材を使用して 20 ～ 30 個の印刷サンプルを作成したこの研究によると、サンプルを追加するたびに結果が向上しました。 Orion-AM は、引張強度と弾性率の両方において射出成形を上回る結果で実験を完了しました。

比較のために、射出成形された PEEK の引張強度は約 90MPa、弾性率は約 3.3GPa です。 Orion-AM は、xT SAAM を利用してソルベイの PEEK フィラメントに対して 95MPa の引張強度と 3.8GPa の引張弾性率を得ることができ、一方エボニックの工業グレード用 PEEK フィラメントは 92.8MPa の引張強度と 3.7GPa の引張弾性率を達成しました。

「xT-SAAM プラットフォームを使用することで、3D プリンティング プロセスを微調整し、わずか 30 個のサンプルで Z 方向の射出成形を超える PEEK の引張強度と弾性率を達成することができました」と Orion-AM CEO のアダムは述べています。ラムジャーン