Improving the accuracy and surface quality of additive manufacturing products

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: This paper discusses the issues of increasing the dimensional accuracy of products obtained using additive technologies. As a production method, printing with fused polymer filament through an extruder (the FFF printing technology) is considered. The main problem in the production of products using this method is the lack of a systematic understanding in terms of assignment of the process modes that ensure the required accuracy and surface quality of the resulting products. This paper proposes the approach that makes it possible to develop technological recommendations to assign printing modes that ensure the stable obtaining of the required output process parameters.

AIM: Development of methodological approach to assignment of technological modes of printing with fused polymer filament, ensuring stable values of required parameters of dimensional accuracy and quality of surface layer of products.

METHODS: The study focused on the dimensional accuracy and surface quality of printed parts. Printers that print parts using an extruder nozzle served as the primary process equipment. The primary objective of the study was to substantiate a direction for improving the accuracy and quality of the parts. The study explored ways to improve the accuracy and surface quality of the parts using the analytic hierarchy process, which allows for the evaluation of options based on their significance. The final objective of the study was to confirm the feasibility of using vibration compensation to improve the accuracy and quality of the parts. The vibrations of the printer elements were measured using an accelerometer. The surface quality of the parts was assessed using a profilograph, and their dimensions were measured using a micrometer.

RESULTS: As a result of the calculation of the comparison coefficients in the analysis of the directions of increase in dimensional accuracy and print quality of the molten polymer thread, it was found that the best combination of criteria has an option that is associated with the analysis and reduction of vibrations during printer operation. The calculation was made based on the analysis of the experience of implementing the solutions under consideration in world practice. As a result of the analysis of vibrations that occur under various technological conditions, resonance conditions were revealed. An application firmware has been developed that allows you to configure the printer drive with the ability to eliminate resonances. As a result of studies of the accuracy and quality of the surface of products obtained on the basis of eliminating resonance phenomena and without it, it was found that the first option can significantly improve the output parameters of the process. As a prospect for further research, it is advisable to carry out a theoretical generalization of the results obtained in order to extend the proposed approach to printers of other designs, thereby making it more universal.

CONCLUSION: Studies have shown that the use of a methodological approach, which consists in identifying and eliminating resonant phenomena, makes it possible to increase the dimensional accuracy and surface quality of products obtained using additive technologies.

作者简介

Viktor Ovsyannikov

Tyumen Industrial University

编辑信件的主要联系方式.
Email: vik9800@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7193-7197
SPIN 代码: 4711-3250

Dr. Sci. (Engineering), assistant professor, Professor of the Engineering Technology Department

俄罗斯联邦, Tyumen

Roman Nekrasov

Tyumen Industrial University

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

Cand. Sci. (Engineering), assistant professor, Head of the Engineering Technology Department

俄罗斯联邦, Tyumen

Yulia Tempel

Tyumen Industrial University

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

Cand. Sci. (Engineering), assistant professor, Assistant professor of the Engineering Technology Department

俄罗斯联邦, Tyumen

Alexander Starikov

Tyumen Industrial University

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

Senior lecturer at the Department of Mechanical Engineering Technology

俄罗斯联邦, Tyumen

Arseniy Gubenko

Tyumen Industrial University

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

Postgraduate of the Mechanical Engineering Technology Department

俄罗斯联邦, Tyumen

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. A complete dominant hierarchy for selecting the way of improving the quality of the surface layer and the dimensional accuracy of products obtained using additive technologies: the criteria level: ВНК, impact on printing quality; СР, implementation complexity; ЦВ, implementation cost; ПП, productivity increase; the alternatives level: ВФ, nozzle size selection; НП, feed tuning; УО, improved cooling; КВ, vibration compensation; ЗК, kinematics replacement; АМ, alternative materials; АП, adaptive material feed; ОС, optimization of layer height and extrusion width.

下载 (94KB)
3. Fig. 2. Values of the comparison coefficients. The name of the axes: coefficient magnitude; ways of improving accuracy and quality; ВФ, nozzle size selection; НП, feed tuning; УО, improved cooling; КВ, vibration compensation; ЗК, kinematics replacement; АМ, alternative materials; АП, adaptive material feed; ОС, optimization of layer height and extrusion width.

下载 (155KB)
4. Fig. 3. An example of the determination of resonance phenomena during printing with a fused polymer filament.

下载 (311KB)
5. Fig. 4. Example of roughness vs. printing speed in vibration compensation.

下载 (76KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».