Parametryczny model numeryczny do predykcji właściwości mechanicznych struktur wytwarzanych w technologii FDM z materiałów polimerowych

• Autorzy: Szczesiak R. , Kowalik M. , Cader M. , Pyrzanowski P.

Identyfikatory

DOI

10.14314/polimery.2018.9.7

Warianty tytułu

EN

Parametric numerical model for predicting mechanical properties of structures made with FDM technology from polymeric materials

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono badania nowego modelu numerycznego służącego do przewidywania właściwości mechanicznych struktur wytwarzanych w technologii fused deposition modeling (FDM). Model zaimplementowany w metodzie elementów skończonych odwzorowuje strukturę wewnętrzną badanego materiału na podstawie zadanych parametrów wytwarzania, takich jak: wysokość warstwy, odstęp między ścieżkami, orientacja kolejnych warstw. Oprócz analiz numerycznych przeprowadzono badania doświadczalne kształtek wytworzonych z ABS-M30 (Stratasys Ltd.), na ich podstawie wyznaczono moduły sprężystości podłużnej w trzech kierunkach i porównano je z wynikami uzyskanymi z modelu numerycznego. Różnice w wartościach modułów wyznaczonych na podstawie analiz numerycznych i badań doświadczalnych mieściły się w przedziale 0,79–6,19 %, w zależności od kierunku obciążenia. Tak niewielkie wartości błędów pozwalają na stwierdzenie, że przedstawiony model nadaje się do szacowania sztywności elementów wytwarzanych z wykorzystaniem technologii FDM.

EN

This article presents a new numerical model for predicting the mechanical properties of the structures produced using Fused Deposition Modeling (FDM) technology. The model implemented in the finite element method represents internal structure of the investigated material, generated based on manufacturing parameters such as layer height, raster spacing or orientation of subsequent layers. In addition to numerical analysis, the experimental investigation of the samples made of ABS-M30 (Stratasys Ltd.) were performed and longitudinal elasticity modules in three directions were determined and compared with the results obtained from the numerical model. Differences in experimental and numerical values of longitudinal modules ranged from 0.79 % to 6.19 % depending on the load direction. Such low error values allow to state that the presented model is suitable for estimating the stiffness of the components manufactured by Fused Deposition Modeling.

Słowa kluczowe

PL

ABS; technologia FDM; szybkie prototypowanie; przewidywanie właściwości mechanicznych; modelowanie numeryczne

EN

ABS; FDM technology; rapid prototyping; prediction of mechanical properties; numerical modelling

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz – Instytut Chemii Przemysłowej
• Czasopismo: Polimery
• Rocznik: 2018
• Tom: T. 63, nr 9
• Strony: 626--632
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys. kolor.

Twórcy

autor

Szczesiak R.

• Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki Stosowanej, ul. Nowowiejska 24, 00-665 Warszawa

autor

Kowalik M.

• Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki Stosowanej, ul. Nowowiejska 24, 00-665 Warszawa

autor

Cader M.

• Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, Aleje Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

autor

Pyrzanowski P.

• Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki Stosowanej, ul. Nowowiejska 24, 00-665 Warszawa

Bibliografia

• [1] Pat. US 5 121 329 (1989).
• [2] Campbell I., Bourell D., Gibson I.: Rapid Prototyping Journal 2012, 18, 255. http://dx.doi.org/10.1108/13552541211231563
• [3] Dawoud M., Taha I., Ebeid S.J.: Journal of Manufacturing Processes 2016, 21, 39. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmapro.2015.11.002
• [4] Sood A.K., Ohdar R.K., Mahapatra S.S.: Materials & Design 2010, 31, 287. http://dx.doi.org/10.1016/j.matdes.2009.06.016
• [5] Sood A.K., Ohdar R.K., Mahapatra S.S.: Journal of Advanced Research 2012, 3, 81. http://dx.doi.org/10.1016/j.jare.2011.05.001
• [6] Casavola C., Cazzato A., Moramarco V. i in.: Materials & Design 2016, 90, 453. http://dx.doi.org/10.1016/j.matdes.2015.11.009
• [7] Garg A., Bhattacharya A.: International Journal of Mechanical Sciences 2017, 120, 225. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2016.11.032
• [8] Ahn D., Kweon J.-H., Kwon S. i in.: Journal of Materials Processing Technology 2009, 209, 5593. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2009.05.016
• [9] El-Gizawy A.S., Corl S., Graybill B.: “Process-induced Properties of FDM Products”, Materiały International Conference on Mechanical Engineering and Technology Congress & Exposition, Paryż, Francja, 25–29 lipca 2011.
• [10] Gurrala P.K., Regall S.P.: Virtual and Physial Prototyping 2014, 9, 141. http://dx.doi.org/10.1080/17452759.2014.913400
• [11] Costa S.F., Duarte F.M., Covas J.A.: Journal of Materials Processing Technology 2017, 245, 167. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2017.02.026
• [12] Bellehumeur C., Li L., Sun Q. i in.: Journal of Manufacturing Processes 2004, 6, 170. http://dx.doi.org/10.1016/S1526-6125(04)70071-7
• [13] Cader M., Oliwa R., Markowska O. i in.: Polimery 2017, 62, 27. http://dx.doi.org/10.14314/polimery.2017.027
• [14] http://www.stratasys.com/materials/fdm/abs-m30 (data dostępu 29.11.2017)
• [15] Oliwa R., Oleksy M., Heneczkowski M. i in.: Polimery 2017, 62, 36. http://dx.doi.org/10.14314/polimery.2017.036
• [16] Jianwen L., Kui Y., Jing B.: Signal Processing 2005, 85, 1429. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2005.02.002
• [17] Schafer R.W.: IEEE Signal Processing Magazine 2011, 28, 111. http://dx.doi.org/10.1109/MSP.2011.941097
• [18] Pilipović A., Raos P., Šercer M.: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2009, 40, 105. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-007-1310-7
• [19] Croccolo C., De Agostinis M., Olmi G.: Computational Materials Science 2013, 79, 506. http://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2013.06.041
• [20] Naghieh S., Ravari M.R.K., Badrossamay M. i in.: Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials 2016, 59, 241. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmbbm.2016.01.031

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).