HTML

Legyél Te is Szakértő!

Minden hírlevél feliratkozónknak egy 50 oldalas 3D nyomtatás kisokost és 3D Akadémia kedvezményt adunk ajándékba!

 

 

3D TECH WORSKHOPOK

Vegyél részt a 3D Akadémia képzésein és szerezz átfogó tudást a 3D technológiák jelenéről és jövőjéről!

3D nyomtatás, modellezés és szkennelés tanfolyamok a 3D Akadémián.

FRE3DEE a Facebookon

Algoritmus előrejelzi bioanyagok 3DP paramétereit

ferenck 2018.06.05. 08:30

Az additív gyártás elterjedését hátráltatják a rendelkezésre álló anyagok korlátai. Fejlesztésűk általában lassú folyamat, az ideális végeredményhez a kutatóknak sokszor többtrillió lehetőséget kell tanulmányozniuk.

Akár csak egyetlen paraméter minimális módosítása megváltoztathatja a végterméket.

A nyomtatásnál a gép sebességét, hőmérsékletet, környezetet, anyagkoncentrációt stb. mind figyelembe kell venni. A legjobb beállítás pedig még rejtélyesebb, ha új anyagokkal dolgozunk.

3dnyomtatas_cmu.jpg

A pittsburghi Carnegie Mellon Egyetemen (CMU) fejlesztett különleges algoritmus leegyszerűsíti új 3D nyomtatóanyagok jellemzését.

A Szakértő Vezette Optimalizálás (Expert-Guided Optimization, EGO) nevű algoritmus lehetséges paraméterek alapján válogatja ki a puha matériákat, majd azonosítja az ideális beállítást. Optimalizáláshoz szükséges adatokat szakértői véleménnyel kombinálva gyorsítja fel az anyagfejlesztést.

3dnyomtatas_cmu0.jpg

„Ha csak öt vagy tíz fő paraméterünk van meg hőre lágyuló műanyagok nyomtatásához, és mindegyikből például öt réteget akarunk megismerni, többmillió lehetséges nyomtatási beállítással szembesülünk. Ha kísérleti anyagról van szó, amelynek ismeretlenek a printelési paraméterei, a kombinációk még ijesztőbbek. Vegyünk 20 paramétert és öt réteget, és máris trilliónyi lehetőséget kellene vizsgálni” – magyarázza Sara Abdollahi, az egyik kutató.

EGO módszer esetében szakértő, például anyagtudós állítja be a bizonyosságalapú kezdeti paramétereket (x anyag soha nem nyomtatható y hőmérséklet felett stb.). Mihelyst megvan az input, az algoritmus munkába áll, és a beállított paramétereken belül kidolgozza az úgynevezett „helyi optimumot”, amelyet a szakértő figyelembe vesz, és változtat a paramétereken. Az algoritmus új keresésbe kezd, szűkíti a lehetőségeket, és ezt teszi mindaddig, amíg rá nem talál a tökéletes megoldásra.

Módszerüket tesztelve, a CMU kutatói dimetil-polisziloxánból (PDMS) és epoxigyantából álló komplex objektumokat, például vízcseppeket printeltek egy folyékony nyomtatáshoz módosított MakerBot Replicatoron. (A MakerBot gépek magyarországi forgalmazója a FreeDee.)

A printeléshez a CMU-n speciálisan bioanyagokra kidolgozott technikát használtak, és kiderült, hogy az így létrehozott nyomatok minden korábbinál részletesebbek, pontosabbak.

Címkék: algoritmus MakerBot bioprinting FreeDee bioanyagok

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

https://freedee.blog.hu/api/trackback/id/tr514021256

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.
süti beállítások módosítása