3Dプリントされたリサイクルポリプロピレン複合材料のプロセスのパラメータを最適化するために,インターバル値のT球形のぼやけをベースにしたIEW-CRITIC-CoCoSoメソッドの適用
Shuaijie Zhao1,2, Yuhong Du3,4, Yanzhi Hao1,2
1School of Mechanical Engineering, Tiangong University, Tianjin, 300387, China.
Scientific reports
|February 18, 2026
まとめ
新しい意思決定フレームワークを用いたガラス繊維強化リサイクルポリプロピレン (GF/RPP) の溶融沉積モデリング (FDM) パラメータの最適化により,機械性能が10.7%改善されました. これにより,持続可能な複合材料の応用が強化されます.
科学分野:
- マテリアルサイエンス 材料科学
- アディティブ製造 アディティブ製造
- 機械工学の機械工学
背景:
- 持続可能な材料とアディティブ製造は急速に進歩しています.
- ガラス繊維強化リサイクルポリプロピレン (GF/RPP) は,溶融堆積モデリング (FDM) の可能性を示しています.
- FDMプロセスのパラメータは,GF/RPPの機械性能に重大な影響を及ぼし,最適化の課題を提起しています.
研究 の 目的:
- GF/RPPのFDMプロセスパラメータを最適化するための新しいマルチ属性意思決定 (MADM) フレームワークを提案する.
- 先進的な fuzzy 論理演算子を用いて,実験上の不確実性と機械的性質間の相互作用に対処する.
- リサイクルされた複合材料のFDM印刷における複雑な意思決定のための実用的な方法を提供する.
主な方法:
- インターバル値のT球型ぼんやり重力ヘロニアン平均 (IVTSFWPHM) 演算子とCombined Compromise Solution (CoCoSo) を統合したフレームワークを開発しました.
- IVTSFWPHMオペレーターを採用し,不確実性と相互作用を管理し,極端な値の影響を軽減しました.
- 改善されたエントロピー重量と,重量決定のための基準間相関 (IEW-CRITIC) 方法による基準の重要性を使用した.
主要な成果:
- FDMの最適なパラメータは,240°Cの印刷温度,0.3mmの層厚さ,そして60%の充填密度です.
- 様々なラスター角度での全体的な機械性能の約10.7%の改善を達成しました.
- 比較分析とスキャニング電子顕微鏡による方法の有効性を検証した.
結論:
- 提案されたIVTSFWPHM-CoCoSoフレームワークは,GF/RPPのFDMパラメータを効果的に最適化しています.
- この研究は,追加製造における持続可能な複合材料の機械性能を向上させるための実用的なアプローチを提供します.
- この研究は,リサイクル複合材料の3Dプリントの分野における複雑な意思決定プロセスに貴重な洞察を提供します.
