この 3D プリンターは、未知の素材で印刷する方法を理解できます。 マサチューセッツ工科大学ニュース

3D プリンティングの人気は爆発的に高まっていますが、これらのプリンターがオブジェクトの作成に使用するプラスチック材料の多くは簡単にリサイクルできません。 3D プリントに使用できる新しい持続可能な素材が登場していますが、素材ごとに 3D プリンターの設定を調整する必要があり、そのプロセスは通常手作業で行われるため、採用は依然として困難です。

新しい材料を最初から印刷するには、通常、プリンタがオブジェクトを製造する際に材料をどのように押し出すかを制御するソフトウェアで最大 100 個のパラメータを設定する必要があります。 大量生産されたポリマーなどの一般的に使用される材料は、面倒な試行錯誤のプロセスを経て完成されたパラメータのセットを確立しています。

しかし、再生可能およびリサイクル可能な材料の特性は、その組成に基づいて大きく変動する可能性があるため、固定パラメータセットを作成することはほぼ不可能です。 この場合、ユーザーはこれらすべてのパラメータを手動で考え出す必要があります。

研究者らは、未知の材料のパラメーターを自動的に識別できる 3D プリンターを開発することでこの問題に取り組みました。

MITのビット・アトムセンター（CBA）、米国国立標準技術研究所（NIST）、ギリシャ国立科学研究センター（デモクリトス）の共同チームが、3Dプリンターの「心臓部」である押出機を改造した。 、したがって、材料の力と流れを測定できます。

20 分間のテストを通じて収集されたこれらのデータは、印刷パラメーターを自動的に生成するために使用される数学関数に入力されます。 これらのパラメーターは、既製の 3D 印刷ソフトウェアに入力して、これまでに見たことのない素材で印刷するために使用できます。

自動生成されたパラメータは、通常は手動で調整する必要があるパラメータの約半分を置き換えることができます。 いくつかの再生可能材料を含む独自の材料を使用した一連のテストプリントで、研究者らは、自分たちの方法が実行可能なパラメータを一貫して生成できることを示しました。

この研究は、一般的に化石燃料由来のリサイクル不可能なポリマーや樹脂に依存する積層造形による環境への影響を軽減するのに役立つ可能性があります。

「この論文では、バイオベースでさまざまな持続可能な資源から作られたこれらすべての興味深い素材を使用できる方法を実証し、プリンターがそれらの素材を印刷する方法を自ら判断できることを示します。 目標は、3D プリンティングをより持続可能なものにすることです」と、CBA を率いる上級著者のニール・ガーシェンフェルド氏は述べています。

彼の共著者には、プリンター開発を主導した CBA の大学院生である筆頭著者のジェイク・リードが含まれています。 Jonathan Seppala、NIST 材料科学工学部門の化学エンジニア。 Filippos Tourlomousis 氏は元 CBA 博士研究員で、現在はデモクリトスの自律科学研究所を率いています。 NIST でマテリアルズ ゲノム プログラムを率いる James Warren 氏。 そしてCBAの研究助手であるニコール・バッカー氏。 の 研究が発表される 日記で 素材と製造革新の融合。

材料特性の変化

ラピッドプロトタイピングでよく使用される溶融フィラメント製造 (FFF) では、溶融ポリマーが加熱されたノズルから層ごとに押し出され、部品が構築されます。 スライサーと呼ばれるソフトウェアは機械に指示を与えますが、スライサーは特定の素材を処理できるように構成されている必要があります。

材料の特性に影響を与える変数が非常に多いため、FFF 3D プリンターで再生可能材料またはリサイクル材料を使用することは特に困難です。

たとえば、バイオベースのポリマーや樹脂は、季節に応じてさまざまな植物を組み合わせて構成されている場合があります。 リサイクル材料の特性も、何がリサイクルできるかによって大きく異なります。

「『バック・トゥ・ザ・フューチャー』には「ミスター・」が登場します。 Fusion ブレンダーでは、ドクが持っているものをすべてブレンダーに投入するだけで機能します。 [as a power source for the DeLorean time machine]。 それはここでも同じ考えです。 理想的には、プラスチックのリサイクルでは、手元にあるものを細断して、それを使って印刷できます。 しかし、現在のフィードフォワード システムでは、印刷中にフィラメントが大幅に変化するとすべてが壊れてしまうため、それは機能しません」とリード氏は言います。

これらの課題を克服するために、研究者らは、未知の材料に対して実行可能なプロセス パラメーターを自動的に特定する 3D プリンターとワークフローを開発しました。

彼らは、研究室が以前に開発した、データをキャプチャして動作時にフィードバックを提供できる 3D プリンターから始めました。 研究者らは、パラメータの計算に使用される測定値を取得する 3 つの機器を機械の押出機に追加しました。

ロードセルは印刷フィラメントにかかる圧力を測定し、送り速度センサーはフィラメントの厚さとフィラメントがプリンタに送り込まれる実際の速度を測定します。

「測定、モデリング、製造のこの融合は、NIST と CBA のコラボレーションの中心であり、私たちは『計算計測学』と呼ぶものの開発に取り組んでいます」とウォーレン氏は言います。

これらの測定値は、流量と温度という 2 つの最も重要だが決定が難しい印刷パラメータを計算するために使用できます。 標準ソフトウェアのすべての印刷設定のほぼ半分は、これら 2 つのパラメータに関連しています。

データセットの導出

新しい機器を設置した後、研究者らは、さまざまな流量で一連の温度と圧力の測定値を生成する 20 分間のテストを開発しました。 基本的に、テストには、プリント ノズルを最も熱い温度に設定し、一定の速度で材料を流し、その後ヒーターをオフにすることが含まれます。

「そのテストをどのように機能させるかを理解するのは本当に困難でした。 エクストルーダーの限界を見つけようとするということは、テスト中にエクストルーダーが頻繁に壊れることを意味します。 ヒーターをオフにしてただ受動的に測定するという考えは、「なるほど」と思った瞬間でした」とリード氏は言います。

これらのデータは、相対的な温度と圧力の入力に基づいて、材料と機械構成の実際のパラメータを自動的に生成する関数に入力されます。 ユーザーはこれらのパラメータを 3D プリンティング ソフトウェアに入力し、プリンターへの指示を生成できます。

6 つの異なる材料 (そのうちのいくつかはバイオベース) を使った実験では、この方法により、複雑なオブジェクトのプリントを一貫して成功させる実行可能なパラメータが自動的に生成されました。

今後、研究者らはこのプロセスを 3D プリンティング ソフトウェアと統合して、パラメーターを手動で入力する必要がないようにする予定です。 さらに、フィラメントを溶かすプリンターの部分であるホットエンドの熱力学モデルを組み込むことで、ワークフローを強化したいと考えています。

この共同研究は現在、測定結果が単なるパラメータではなく予測モデルとなる計算計測学の開発をより広範囲に行っています。 研究者らは、これを先端製造の他の分野や、計測へのアクセスの拡大に応用する予定です。

「溶融フィラメント製造のプロセスパラメータを自動生成する新しい方法を開発することにより、この研究は、変動する未知の挙動を有するリサイクルおよびバイオベースのフィラメントの使用への扉を開きます。 重要なのは、これにより、地元で調達された持続可能な材料を活用するためのデジタル製造技術の可能性が高まるということです」と、この研究には関与していないチリのサンティアゴ大学管理経済学部准教授のアリシア・ガルムレヴィッチ氏は言う。

この研究は、米国国立標準技術研究所および Center for Bits and Atoms Consortia によって部分的に支援されています。