AON3D представляє попередній огляд нового програмного забезпечення для теплової оптимізації

Монреальський виробник високотемпературних 3D-принтерів AON3D оголосив, що RAPID + TCT 2023 представить попередній перегляд свого нового програмного забезпечення для теплової оптимізації на основі машинного навчання.

Програмне забезпечення є механізмом моделювання базової технології, створеним спеціально для Material Extrusion (MEX). Цей новий інструмент може забезпечити швидкі та точні прогнози поведінки теплового потоку всередині об'єкта під час друку.

Стверджується, що програмне забезпечення пропонує потенціал для зниження витрат, підвищення надійності та узгодженості деталей, оптимізації продуктивності та прийняття більш ефективних технічних рішень. Вихідні дані можна використовувати на всіх етапах збірки, включаючи процес підготовки збірки для оптимізації параметрів, забезпечення та контроль якості перед збіркою та перевірку після збірки.

Компанія заявляє, що це нове програмне забезпечення «дозволить інженерам приймати обґрунтовані рішення щодо проєктування та оптимізації процесів, використовуючи абсолютно нову форму кількісних даних». І що при використанні в поєднанні з високотемпературним 3D-принтером AON M2+ та нитками Readyprint «виробники можуть досягти нового рівня узгодженості та надійності деталей для машин та виробничих циклів, зменшуючи потребу в тривалому тестуванні та управлінні якістю».

Традиційне програмне забезпечення для підготовки складання, або «слайсер», має обмежені можливості для імітації теплової поведінки та поведінки теплового потоку. Слайсери зазвичай пропонують підхід "один розмір підходить всім" при застосуванні теплових та швидкісних параметрів або навіть можуть вимагати великого ручного втручання користувача для цього процесу.

Говорять, що для розв’язання цієї проблеми новий інструмент AON3D надає користувачам повну візуалізацію теплових потоків та температур по всій деталі. Повністю структуровані необроблені дані можуть бути виведені для використання в іншому аналітичному програмному забезпеченні, такому як структурний МКЕ або зовнішні постпроцесори. У результаті компанія стверджує, що ці можливості спростять оцінку того, як рішення щодо процесу впливають на конкретні результати, дозволяючи користувачеві вжити коригуючих дій перед печаткою або визначити вимоги до перевірки після друку.

Згенеровані дані також вважаються неймовірно докладними, з просторовою роздільною здатністю всього ⅓ ширини полімерної кульки екструдера. Компанія стверджує, що ця перехідна симуляція може за своєю суттю враховувати складні елементи та області деталей, що призводить до виробництва міцних та точних деталей.

Композити та напівкристалічні полімери, які часто створюють проблеми для моделювання та симуляції, також мають бути вирішені AON3D та включатимуть популярні матеріали, такі як PEEK, нейлон, PAEK та PEKK.