FDMプロセスのCRITIC-CoCoSoおよび機械学習アプローチを用いたNylonAF80フィラメントの多基準最適化

科学分野:

• 材料科学および工学;積層造形;ポリマー科学

背景:

• 溶融堆積モデリング（FDM）は、広く使用されている積層造形技術です。FDMプロセスパラメータの最適化は、3D印刷部品の品質を向上させるために不可欠です。NylonAF80は、8％のアラミド繊維強化ポリアミドであり、高性能アプリケーションの可能性を提供しますが、プロセス最適化が必要です。

研究 の 目的:

• NylonAF80フィラメントのFDMプロセスパラメータを最適化し、印刷部品の品質を向上させること。スライス高さ、ノズル温度、ベッド温度、堆積速度、ラスタ方向、およびビルド方向の最適な設定を特定すること。これらのパラメータが体積誤差、平均粗さ、およびショアD硬度に与える影響を評価すること。

主な方法:

• 実験設計のためにタグチのL18直交配列を利用しました。最適なパラメータを決定するために、多基準意思決定のためにCRITIC-CoCoSo技術を採用しました。感度分析を実行し、応答分類のために決定木アルゴリズムを使用しました。サンプル形態を調べるためにFESEM微細構造分析を実施しました。

主要な成果:

• 最適なFDMパラメータが特定されました：スライス高さ0.1 mm、ノズル温度255°C、ベッド温度100°C、堆積速度40 mm/s、ラスタ方向90°、およびオンエッジビルド方向。決定木モデルを使用して、硬度（88.9％）、体積誤差（94.4％）、および粗さ（100％）の高い分類精度が達成されました。スライス高さは、測定されたすべての応答に影響を与える最も影響力のあるパラメータであることが特定されました。FESEM分析により、極端な条件下または高いスライス高さで印刷されたサンプルに細孔と空隙が明らかになりました。

結論:

• この研究は、NylonAF80のFDMパラメータを正常に最適化し、部品の品質を向上させました。特定された最適な設定は、高品質のNylonAF80コンポーネントを必要とする産業用途のガイドラインを提供します。スライス高さは、FDM印刷されたNylonAF80部品の品質属性を制御するための重要なパラメータです。