Моделирование пути к единообразным 3D-печатным деталям

Возможности моделирования процессов в 3DXpert помогают предотвратить дорогостоящие сбои при сборке. Изображение предоставлено Октоном.

Аддитивное производство (АП) добилось значительных успехов в качестве жизнеспособной альтернативы созданию деталей промышленного уровня. Тем не менее, даже несмотря на достижения в области оборудования для 3D-печати, а также программного обеспечения, направленного на оптимизацию конструкций для производства AM, растет спрос на инструменты, способные контролировать и моделировать процессы AM, чтобы гарантировать стабильное и воспроизводимое качество и производительность деталей.

Разрыв начинает сокращаться по мере того, как компании внедряют новые предложения по моделированию процессов и мониторингу на месте, которые дают профессионалам 3D-печати ценную информацию о том, как изменять параметры печати и свойства материалов для получения высококачественных деталей в больших масштабах. Просто непрактично тратить время и ресурсы на подбор идеального набора параметров для печати нескольких изготовленных на заказ деталей или прототипов. Этот процесс просто не выдерживает критики с точки зрения эффективности или рентабельности инвестиций (ROI) при организации ограниченного или полномасштабного производства.

Многие компании, начинающие работать с AM, ожидают, что процесс будет линейным: от проектирования детали до ее печати на месте, и все это за относительно короткий промежуток времени.

«Реальность совершенно иная — есть области, где итерации просто преобладают», — говорит Дуг Кеник, директор по управлению продуктами программного обеспечения в Markforged.

Кеник ранее был генеральным директором компании Teton Simulation, которую Markforged приобрела в апреле прошлого года. Его облачное программное обеспечение для моделирования, которое автоматизирует проверку и оптимизирует производительность деталей AM, теперь интегрировано в платформу AM Markforged Digital Forge для металлов и углеродного волокна.

Исторически сложилось так, что оценка способности 3D-печатной детали работать так, как указано, было чем-то вроде игры в угадайку, но моделирование, включая программное обеспечение для моделирования процессов, меняет это уравнение.

«Многие люди сейчас бросают дротик и смотрят, работает ли что-то, а если нет, они возвращаются и переделывают это или меняют что-то в отпечатке и пробуют еще раз», — говорит Кеник. «Другой вариант — распечатать его в твердом виде, но это пустая трата материала и времени. Моделирование решает эту проблему — оно скажет вам, будет ли что-то работать или нет, прежде чем вы это распечатаете, вместо того, чтобы физически повторять печать и тестирование».

Хотя программное обеспечение для оптимизации топологии и генеративного проектирования расширяет возможности адаптации проектов для AM, а новые инструменты мониторинга процессов помогают инженерам выполнять поэтапную проверку процесса сборки, по-прежнему существует большая разница между сбором всех этих данных и их использованием для реальных целей. стабильно производить надежные и высококачественные детали. Проблема во многом связана с отсутствием интеграции между различными программными инструментами и платформами 3D-принтеров, говорит Брэд Ротенберг, генеральный директор nTopology, которая продает программное обеспечение для инженерного проектирования, специально настроенное для AM.

Прямая неявная связь между nTopology и EOSPRINT позволила Siemens Energy изготовить промышленный теплообменник, который ранее не допускал печати. Изображение предоставлено nTopology.

«Все детали на месте, основная проблема заключается в том, как эти части соединяются друг с другом», — говорит он. «В частности, с помощью инструментов мониторинга процессов — мы собираем все данные, но проблема сводится к тому, как их использовать и сделать их действенными. Как мы учимся на этих данных, чтобы лучше и быстрее принимать проектные решения и создавать продукты, которые более надежный, с лучшими характеристиками и с меньшими затратами?»

Компания Materialize решает некоторые из этих проблем, в частности, недавно она представила новое решение для мониторинга процесса 3D-печати металлом, а также набор инструментов, используемый для изменения параметров сборки принтера для достижения более стабильного качества. Оба предложения призваны помочь пользователям AM избежать неудачных сборок, скрытых дефектов и стандартных параметров 3D-печати, которые не соответствуют их приложениям AM и которые приводят к напрасной трате машинного времени, материалов и возможностей постобработки.

Materialize Process Control, интегрированный с программной платформой для 3D-печати CO-AM, использует искусственный интеллект для автоматизации контроля качества. Изображение предоставлено Materialise.