Machine Learning permite impressão 3D mais forte do que moldagem por injeção

O aprendizado de máquina é capaz de atualizar peças impressas em 3D FDM a tal nível que superam suas contrapartes moldadas por injeção, sugere um estudo da Exponential Technologies.

Em parceria com a Orion-AM, fabricante de impressoras 3D com sede em Berlim, na Alemanha, a Exponential Technologies desenvolveu configurações de impressoras 3D usando sua plataforma de ciência de dados, xT SAAM, que usou aprendizado de máquina para obter propriedades mecânicas superiores.

A nova impressora 3D da série A150 da Orion-AM combina o processo tradicional camada por camada de FDM com aquecimento por radiação térmica, tudo gerenciado dentro de uma câmara de construção com temperatura controlada.

Com os dados alimentados na plataforma xT SAAM de cada peça de teste de filamento PEEK, o Orion-AM variou a temperatura da extrusora, a temperatura da camada, a velocidade do ventilador, a temperatura do leito e a sobreposição de preenchimento usando sugestões do sistema de aprendizado de máquina.

De acordo com o estudo, que produziu entre 20 a 30 amostras impressas com materiais da Solvay e Evonik, os resultados melhoraram a cada amostra adicional. A Orion-AM concluiu o experimento com resultados que excederam a moldagem por injeção tanto na resistência à tração quanto no módulo de elasticidade.

Para comparação, a resistência à tração do PEEK moldado por injeção é de cerca de 90MPa e o módulo de elasticidade é de cerca de 3,3GPa. Orion-AM foi capaz de obter resistência à tração de 95MPa e módulo de tração de 3,8GPa para o filamento PEEK da Solvay utilizando xT SAAM, enquanto o filamento de PEEK da Evonik para grau industrial alcançou resistência à tração de 92,8MPa e módulo de tração de 3,7GPa.

"Usando a plataforma xT-SAAM, fomos capazes de ajustar nosso processo de impressão 3D para obter uma resistência à tração e módulo de elasticidade para PEEK que excedeu a moldagem por injeção na orientação Z em apenas 30 amostras", disse o CEO da Orion-AM, Adam Rumjahn