Повышение точности и качества поверхности изделий аддитивного производства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Настоящая научная статья посвящена вопросам повышения размерной точности изделий, получаемых посредством аддитивных технологий. В качестве метода получения рассматривается печать расплавленной полимерной нитью через экструдер (технология FFF-печати). Главной проблемой при получении изделий с использованием данного метода является отсутствие системного понимания в части назначения режимов процесса, которые обеспечивают требуемую точность и качество поверхности получаемых изделий. В данной работе предлагается подход, который даёт возможность разработать технологические рекомендации по назначению режимов печати, которые обеспечивают устойчивое получение требуемых выходных параметров процесса.

Цель работы состоит в разработке методологического подхода к назначению технологических режимов печати расплавленной полимерной нитью, которые обеспечивают устойчивое получение требуемых параметров размерной точности и качества поверхностного слоя изделий.

Методы. Объектом исследования является точность размеров и качество поверхности напечатанных изделий. В качестве основного технологического оборудования были использованы принтеры, которые печатают изделия с использованием подачи материала через сопло экструдера. Первичная точка исследований — это обоснование направления для повышения точности и качества изделий. Изучение направлений повышения точности и качества поверхности изделий проводилось с использованием метода анализа иерархий, который позволяет выполнять оценку вариантов с учётом степени их значимости. Конечной точкой исследования является подтверждение целесообразности использования метода компенсации вибраций для повышения точности и качества изделий. Исследование вибраций элементов принтера выполнялось с использованием датчика-акселерометра. Оценка качества поверхности изделий выполнялось на профилографе, а размеров — с использованием микрометра.

Результаты. В результате расчёта коэффициентов сравнения при анализе направлений повышения точности размеров и качества печати расплавленной полимерной нитью было установлено, что наилучшим сочетанием критериев обладает вариант, который связан с анализом и снижением вибраций при работе принтера. Расчёт производился на основе анализа опыта внедрения рассматриваемых решений в мировой практике. В результате анализа вибраций, которые возникают при различных технологических режимах, были выявлены условия возникновения резонанса. Была разработана прикладная микропрограмма, которая позволяет настраивать привод принтера с возможностью устранения резонансов. В результате исследований точности и качества поверхности изделий, полученных на основе устранения резонансных явлений и без него было установлено, что первый вариант позволяет существенно улучшить выходные параметры процесса. В качестве перспективы для дальнейших исследований целесообразно провести теоретическое обобщение полученных результатов с тем, чтобы распространить предлагаемый подход на принтеры других конструкций, сделав его тем самым более универсальным.

Заключение. Проведённые исследования показали, что использование методологического подхода, который заключается в выявлении и устранении резонансных явлений, даёт возможность повысить размерную точность и качество поверхности изделий, получаемых методами аддитивных технологий.

Об авторах

Виктор Евгеньевич Овсянников

Тюменский индустриальный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vik9800@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7193-7197
SPIN-код: 4711-3250

д-р техн. наук, доцент, профессор кафедры технологии машиностроения

Россия, Тюмень

Роман Юрьевич Некрасов

Тюменский индустриальный университет

Email: syncler@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7594-6114
SPIN-код: 9521-6503

канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой технологии машиностроения

Россия, Тюмень

Юлия Александровна Темпель

Тюменский индустриальный университет

Email: tempelja@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7392-0412
SPIN-код: 9044-9403

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры технологии машиностроения

Россия, Тюмень

Александр Иванович Стариков

Тюменский индустриальный университет

Email: starikovai@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2988-5765
SPIN-код: 8635-1504

старший преподаватель кафедры технологии машиностроения

Россия, Тюмень

Арсений Сергеевич Губенко

Тюменский индустриальный университет

Email: gubenkoas@tyuiu.ru
ORCID iD: 0009-0007-3108-3127
SPIN-код: 9189-5161

аспирант кафедры технологии машиностроения

Россия, Тюмень

Список литературы

  1. Ettel VA, Berg AA, Ivanov SS. Research on the technology of manufacturing parts of complex configuration using additive technologies. In: Academic Science. Problems and Achievements: Materials of the XV International Scientific and Practical Conference, North Charleston, USA, March 26–27, 2018. North Charleston: CreateSpace; 2018;2:41–43. (In Russ.)
  2. Khramov AS, Sharipov II. Assessment of the economic efficiency of the technology for the manufacture of com-posite metal-metal polymer parts in comparison with additive and subtractive technologies. In: Instrument engineering and automated electric drive in the fuel and energy complex and housing and communal services: materials of the IX National Scientific and Practical Conference dedicated to the 55th anniversary of KSEU, Kazan, December 07–08, 2023. Kazan: Kazan State Power Engineering University; 2024:680–682. (In Russ.) EDN: KBNIKW
  3. Kheifetz ML. From Information and Additive Technologies to Self-Reproduction of Machines and Organisms. Advanced Materials and Technologies. 2018;(1):22–35. doi: 10.17277/amt.2018.01.pp.022-035 EDN: XWDLAD
  4. Gabaidullina KM, Kuryntsev SV. Additive technologies. New technologies, materials and equipment of the Russian aerospace industry. In: the All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation: in 2 vols. Kazan. August 10-12 2016. Kazan: Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan; 2016;1:657–660. (In Russ.) EDN: WJPBOD
  5. Krivospitsky AD. Development of lithographic methods of special equipment for creating VLSI and transistor structures with submicron element sizes [dissertation abstract] Moscow; 1997. (In Russ.) EDN: WWXBFI
  6. Volegzhanin IA, Makarov VN, Kholodnikov YuV. Composite materials for mining machines. Ural Mining School – to the Regions: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, Ekaterinburg, April 24–25, 2017. Ekaterinburg: Ural State Mining University; 2017:209–210. (In Russ.) EDN: YYXZZD
  7. Pabinger C, Geissler A. Utilization rates of hip arthroplasty in OECD countries. Osteoarthr. Cartil. 2014(22):734–741. doi: 10.1016/j.joca.2014.04.009
  8. OECD. Health at a Glance 2019: OECD Indicators. Paris: OECD Publishing; 2019. doi: 10.1787/4dd50c09-en
  9. Yuan L, Ding S; Wen C. Additive manufacturing technology for porous metal implant applications and triple minimal surface structures: A review. Bioact. Mater. 2019(4):56–70. doi: 10.1016/j.bioactmat.2018.12.003 EDN: MQKIJN
  10. Peng T, Yan F. Dual-objective Analysis for Desktop FDM Printers: Energy Consumption and Surface Roughness. Procedia CIRP. 2018;69:106–111. doi: 10.1016/j.procir.2017.11.084
  11. Alsoufi MS, Elsayed AE. Surface Roughness Quality and Dimensional Accuracy—A Comprehensive Analysis of 100% Infill Printed Parts Fabricated by a Personal/Desktop Cost-Effective FDM 3D Printer. Mater. Sci. Appl. 2018;9(1):11–40. doi: 10.4236/msa.2018.91002
  12. Rajpurohit SR, Dave HK. Prediction and Optimization of Tensile Strength in FDM Based 3D Printing Using ANFIS. In: Optimization of Manufacturing Processes; Springer Series in Advanced Manufacturing. Berlin/Heidelberg; 2020:111–128. doi: 10.1007/978-3-030-19638-7_5
  13. OvsyannikovVE, ShiryaevaAN, Jinjolava DG, et al. Improving risk management in the field of transportation of petroleum products. News of higher educational institutions. Oil and gas. 2020(3(141)):120–127. (In Russ.) doi: 10.31660/0445-0108-2020-3-120-127 EDN: MNOBSM
  14. Saati T. Decision-making. Hierarchy analysis method. Moscow: Radio and communications; 1993. (In Russ.)
  15. Klochkov YuS, Fokin GA, Syrovatsky OV. Accounting for uncertainty during the FMEA analysis procedure. Izvestia of the Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2021;23(6(104)):26–32. (In Russ.) doi: 10.37313/1990-5378-2021-23-6-26-32 EDN: XULUKO
  16. Klochkova E, Evdokimov K, KlochkovYu, Samorukov V. Methodology for reducing risk of underperformance of personnel functions. In: Engineering for Rural Development: Proceedings, Jelgava, 23–25 May 2018. Jelgava: Latvia University of Agriculture; 2018;17:1213–1222. doi: 10.22616/ERDev2018.17.N376 EDN: XZYXZZ
  17. Smolyaninov AV, Vasiliev VI, Ovsyannikov VE, Rogov EYu. Development of a process model of the life cycle of wheelset axles. Bulletin of the Ural State University of Railways. 2023;(1(57)). (In Russ.) doi: 10.20291/2079-0392-2023-1-90-98 EDN: LCKQNA

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Полная доминантная иерархия по выбору направления повышения качества поверхностного слоя и размерной точности изделий, получаемых с использованием аддитивных технологий: уровень критериев: ВНК — влияние на качество печати; СР — сложность реализации; ЦВ — цена внедрения; ПП — повышение производительности; уровень альтернатив: ВФ — выбор размера фильеры; НП — настройка подачи; УО — улучшенное охлаждение; КВ — компенсация вибраций; ЗК — замена кинематики; АМ — альтернативные материалы; АП — адаптивная подача материала; ОС — оптимизация высоты слоёв и ширины экструзии.

Скачать (94KB)
3. Рис. 2. Величина коэффициентов сравнения: ВФ — выбор размера фильеры; НП — настройка подачи; УО — улучшенное охлаждение; КВ — компенсация вибраций; ЗК — замена кинематики; АМ — альтернативные материалы; АП — адаптивная подача материала; ОС — оптимизация высоты слоёв и ширины экструзии.

Скачать (155KB)
4. Рис. 3. Пример определения резонансных явлений при печати, расплавленной полимерной нитью.

Скачать (311KB)
5. Рис. 4. Пример зависимости шероховатости от скорости печати при компенсации вибраций.

Скачать (76KB)

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».