Beneficii pentru utilizatori
- Cu optimizarea bayesiană se pot obține rezultate excelente cu mai puține încercări.
- Atunci când se utilizează AGS-V, testele de tracțiune pot fi efectuate convenabil, cu o precizie excelentă.
Introducere
Tehnologia imprimantelor 3D este utilizată pe scară largă în producție și în cercetare și dezvoltare pentru a produce eficient piese cu forme complexe. Cu toate acestea, calitatea acestora depinde de diverși factori, cum ar fi materialul utilizat, condițiile de formare și setările echipamentelor. Optimizarea acestor factori nu este ușoară. În special, pentru a îmbunătăți indicatorii de performanță, cum ar fi precizia formării, calitatea suprafeței și rezistența, este necesar să se ajusteze un număr mare de parametri, astfel încât metodele tradiționale bazate pe încercări și erori necesită mult timp și costuri mari. În ultimii ani, "optimizarea bayesiană" a atras atenția ca soluție. Aceasta este o metodă statistică care poate căuta eficient parametrii optimi cu un număr limitat de încercări. Aceasta este deosebit de eficientă pentru problemele neliniare cu dimensiuni mari. Acest articol prezintă un exemplu în care optimizarea bayesiană a fost utilizată pe un model de fabricare a epruvetelor de încercare la tracțiune cu ajutorul unei imprimante 3D cu rășină pentru a obține condiții de imprimare 3D (variabile explicative) care optimizează rezistența la tracțiune și timpii de fabricație (variabile obiective)*.
*1 Condițiile de ieșire obținute în acest test sunt optime pentru dumbbell-
dar este posibil ca acestea să nu fie optime pentru alte forme.
Condiții de testare
Configurația echipamentului este prezentată în tabelul 1. PETG-CF, care are o rezistență mecanică excelentă și o flexibilitate ridicată, a fost utilizat în filamentele care au fost materiile prime pentru probele de testare. Fig. 1 prezintă mașina universală de testare de precizie AGS-V; Fig. 2 prezintă configurația de testare; iar Fig. 3 prezintă rezultatele unui test de tracțiune. Alungirea până la rupere a PETG-CF utilizat în filamente a fost scăzută, iar ruperea s-a produs într-o manieră fragilă.
Optimizare și proceduri bayesiene
În cazul optimizării bayesiene, rezultatele testelor sunt introduse, iar următoarele condiții de testare sunt extrase. Acest proces a fost efectuat de 6 ori și au fost încercate în total 30 de condiții, astfel încât rezultatul optim obținut a fost considerat a fi soluția optimă. Condițiile de optimizare bayesiană sunt prezentate în tabelul 2. În acest caz, variabilele explicative au fost stabilite la "pasul stratului", "viteza de imprimare" și "densitatea de umplere", iar variabilele obiective au fost stabilite la "maximizarea rezistenței la tracțiune" și "minimizarea timpului de imprimare". Tabelul 3 prezintă cele nouă condiții și rezultatele testelor lor pentru prima iterație. Calculul optimizării bayesiene a fost efectuat utilizând un serviciu furnizat de Mitsui Knowledge Industry Co., Ltd. (MKI-bayesopt).
Rezultatele testelor
Rezultatele studiului de optimizare bayesiană sunt prezentate în tabelul 4. Pentru rezistența la tracțiune, epruveta numărul 25 (linia roșie) a avut condițiile optime, iar pentru timpul de imprimare, epruveta numărul 14 (linia albastră) a avut condițiile optime. Fig. 4 este un grafic tridimensional care arată corelația dintre variabila obiectiv rezistență la tracțiune și variabilele explicative. Partea portocalie indică o rezistență ridicată la tracțiune, iar partea albastră indică o rezistență scăzută la tracțiune. Se poate observa că densitatea de umplere și viteza de imprimare au avut un efect mai mare asupra rezistenței decât pasul straturilor. O densitate de umplere mai mare și o viteză de imprimare mai mică au avut tendința de a produce o rezistență mai mare. Fig. 5 este un grafic tridimensional care arată corelația dintre variabila obiectiv timp de imprimare și variabilele explicative. Partea portocalie indică timpi de imprimare mai lungi, iar partea albastră indică timpi de imprimare mai scurți. Cu cât pasul stratului este mai mare, cu atât viteza de imprimare este mai mare, iar cu cât densitatea de umplere este mai mică, cu atât timpul de imprimare este mai scurt.
English 
German 
Czech 
Slovak 
Bulgarian 
Romanian 