这台3D打印机可以弄清楚如何使用未知材料进行打印

虽然3D打印已经爆炸式流行，但这些打印机用于制造物体的许多塑料材料不容易回收。虽然新的可持续材料正在出现用于3D打印，但它们仍然难以采用，因为需要针对每种材料调整3D打印机设置，这一过程通常是手工完成的。

要从头开始打印新材料，通常必须在软件中设置多达 100 个参数，以控制打印机在制造物体时如何挤出材料。常用材料，如大规模制造的聚合物，已经建立了一套参数，这些参数通过繁琐的试错过程得到完善。

但是，可再生和可回收材料的特性会根据其成分而大幅波动，因此几乎不可能创建固定参数集。在这种情况下，用户必须手动提出所有这些参数。

研究人员通过开发一种3D打印机来解决这个问题，该打印机可以自行自动识别未知材料的参数。

来自麻省理工学院比特和原子中心（CBA），美国国家标准与技术研究院（NIST）和希腊国家科学研究中心（Demokritos）的一个合作团队修改了挤出机，即3D打印机的“心脏”，因此它可以测量材料的力和流量。

这些数据通过20分钟的测试收集，被输入到一个数学函数中，用于自动生成打印参数。这些参数可以输入到现成的3D打印软件中，并用于使用从未见过的材料进行打印。

自动生成的参数可以替换通常必须手动调整的大约一半的参数。在一系列使用独特材料（包括几种可再生材料）的测试打印中，研究人员表明他们的方法可以始终如一地产生可行的参数。

这项研究可能有助于减少增材制造对环境的影响，增材制造通常依赖于来自化石燃料的不可回收聚合物和树脂。

“在这篇论文中，我们展示了一种方法，该方法可以采用所有这些有趣的生物基材料，并由各种可持续来源制成，并表明打印机可以自行弄清楚如何打印这些材料。目标是使3D打印更具可持续性，“CBA负责人Neil Gershenfeld说。

他的合著者包括第一作者杰克·里德（Jake Read），他是CBA的研究生，领导了打印机的发展;乔纳森·塞帕拉（Jonathan Seppala），NIST材料科学与工程部的化学工程师;Filippos Tourlomousis，前CBA博士后，现任Demokritos自主科学实验室负责人;詹姆斯·沃伦（James Warren），领导NIST材料基因组计划;以及CBA的研究助理Nicole Bakker。该研究发表在 《整合材料与制造创新》杂志上。

改变材料特性

在熔丝制造 （FFF） 中，通常用于快速原型制作，熔融聚合物通过加热的喷嘴逐层挤出以构建零件。软件（称为切片器）向机器提供指令，但切片器必须配置为使用特定材料。

在FFF 3D打印机中使用可再生或回收材料尤其具有挑战性，因为影响材料性能的变量太多了。

例如，生物基聚合物或树脂可能由基于季节的不同植物混合物组成。回收材料的特性也因可回收材料的不同而有很大差异。

“在《回到未来》中，有一个’融合先生’搅拌机，Doc只需将他所拥有的任何东西扔进搅拌机，它就会起作用[作为DeLorean时间机器的电源]。这里的想法是一样的。理想情况下，通过塑料回收，您可以将现有的东西切碎并用它打印。但是，使用当前的前馈系统，这是行不通的，因为如果您的灯丝在打印过程中发生显着变化，一切都会损坏，“Read 说。

为了克服这些挑战，研究人员开发了一种3D打印机和工作流程，可以自动识别任何未知材料的可行工艺参数。

他们从实验室之前开发的3D打印机开始，该打印机可以捕获数据并在运行时提供反馈。研究人员在机器的挤出机中添加了三台仪器，用于测量参数。

称重传感器测量施加在打印线材上的压力，而进给率传感器测量线材的厚度和通过打印机的实际送入速率。

“测量、建模和制造的这种融合是NIST和CBA之间合作的核心，因为我们致力于开发我们称之为’计算计量’的东西，”Warren说。

这些测量值可用于计算两个最重要但难以确定的打印参数：流速和温度。标准软件中近一半的打印设置都与这两个参数有关。

派生数据集

一旦他们有了新仪器，研究人员就开发了一个20分钟的测试，在不同的流速下生成一系列温度和压力读数。从本质上讲，测试包括将打印喷嘴设置为最热的温度，以固定速率使材料流过，然后关闭加热器。

“要弄清楚如何使该测试起作用真的很困难。试图找到挤出机的极限意味着您在测试挤出机时会经常损坏它。关闭加热器并被动地进行测量的想法是’啊哈’时刻，“Read 说。

这些数据被输入到一个函数中，该函数根据相对温度和压力输入自动生成材料和机器配置的实际参数。然后，用户可以将这些参数输入到3D打印软件中，并为打印机生成指令。

在六种不同材料的实验中，其中几种是生物基的，该方法自动生成可行的参数，始终如一地成功打印出复杂物体。

展望未来，研究人员计划将这一过程与3D打印软件集成，这样就不需要手动输入参数。此外，他们希望通过整合热端的热力学模型来增强他们的工作流程，热端是打印机熔化灯丝的部分。

这种合作现在正在更广泛地发展计算计量学，其中测量的输出是一个预测模型，而不仅仅是一个参数。研究人员将把这一应用应用于先进制造的其他领域，以及扩大计量学的可及性。

“通过开发一种自动生成熔丝制造工艺参数的新方法，这项研究为使用具有可变和未知行为的回收和生物基长丝打开了大门。重要的是，这增强了数字制造技术利用当地采购的可持续材料的潜力，“智利圣地亚哥大学行政与经济学院副教授Alysia Garmulewicz说，她没有参与这项工作。

这项研究在一定程度上得到了美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology）和比特原子联盟中心（Center for Bits and Atoms Consortia）的支持。