일관된 3D 프린팅 부품을 만드는 방법 시뮬레이션

3DXpert의 프로세스 시뮬레이션 기능은 비용이 많이 드는 제작 실패를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이미지 제공: Oqton.

적층 제조(AM)는 생산 등급 부품 제작을 위한 실행 가능한 대안으로 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 AM 출력을 위한 설계 최적화를 목표로 하는 소프트웨어와 3D 프린팅 하드웨어의 발전에도 불구하고 일관되고 반복 가능한 품질과 부품 성능을 보장하기 위해 AM 프로세스를 모니터링하고 시뮬레이션할 수 있는 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

기업들이 3D 프린팅 전문가에게 프린트 매개변수와 재료 특성을 수정하여 고품질 부품을 대규모로 달성하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 새로운 프로세스 시뮬레이션 및 현장 모니터링 제품을 출시함에 따라 격차가 줄어들기 시작했습니다. 소수의 맞춤형 부품이나 프로토타입을 프린팅하기 위해 완벽한 매개변수 세트를 반복하는 데 시간과 리소스를 소비하는 것은 실용적이지 않습니다. 제한된 또는 전체 규모의 제조 실행을 조율할 때 이러한 프로세스는 효율성이나 투자 수익(ROI) 관점에서 유지되지 않습니다.

AM을 시작하는 많은 기업은 부품 설계부터 로컬 프린팅까지 비교적 짧은 시간 내에 프로세스가 선형적으로 진행될 것으로 기대합니다.

Markforged의 소프트웨어 제품 관리 이사인 Doug Kenik은 "현실은 상당히 다릅니다. 반복이 만연한 영역이 있습니다."라고 말합니다.

Kenik은 이전에 지난 4월 Markforged가 인수한 Teton Simulation의 CEO였습니다. 검증을 자동화하고 AM 부품 성능을 최적화하는 클라우드 기반 시뮬레이션 소프트웨어가 이제 Markforged Digital Forge 금속 및 탄소 섬유 AM 플랫폼에 통합되었습니다.

역사적으로 3D 프린팅 부품의 지정된 성능을 평가하는 것은 다소 추측 게임이었지만 프로세스 시뮬레이션 소프트웨어를 포함한 시뮬레이션은 이러한 방정식을 변경합니다.

"지금 많은 사람들이 하는 일은 다트를 던져서 효과가 있는지 확인하고, 그렇지 않으면 돌아가서 다시 디자인하거나 인쇄물에 대해 뭔가를 변경하고 다시 시도하는 것입니다."라고 Kenik은 말합니다. "또 다른 옵션은 견고하게 인쇄하는 것이지만 이는 재료와 시간 낭비입니다. 시뮬레이션은 문제를 해결합니다. 인쇄 및 테스트를 물리적으로 반복하는 대신 인쇄하기 전에 무언가 작동할지 여부를 알려줍니다."

토폴로지 최적화 및 생성 설계 소프트웨어는 AM에 맞게 설계를 맞춤화하는 능력을 향상시키고 새로운 프로세스 모니터링 도구는 엔지니어가 빌드 프로세스의 계층별 검사를 수행하는 데 도움이 되지만, 모든 데이터를 수집하는 것과 이를 활용하여 실제로 활용하는 것 사이에는 여전히 넓은 차이가 있습니다. 신뢰할 수 있는 고품질 부품을 일관되게 생산합니다. AM에 맞게 조정된 엔지니어링 설계 소프트웨어를 판매하는 nTopology의 CEO인 Brad Rothenberg는 다양한 소프트웨어 도구와 3D 프린터 플랫폼 간의 통합이 부족하다는 점에서 큰 문제가 있다고 말합니다.

nTopology와 EOSPRINT 간의 직접적인 암시적 연결을 통해 Siemens Energy는 이전에는 인쇄할 수 없었던 산업용 열교환기를 제조할 수 있었습니다. 이미지 제공: nTopology.

"모든 조각이 거기에 있습니다. 핵심 문제는 그 조각들이 어떻게 서로 연결되는지입니다"라고 그는 말합니다. "특히 프로세스 모니터링 도구의 경우, 우리는 모든 데이터를 수집하고 있지만 문제는 데이터를 어떻게 사용하고 실행 가능하게 만드는가에 달려 있습니다. 해당 데이터로부터 어떻게 더 빠르고 더 나은 설계 결정을 내리고 효율적인 제품을 만들 수 있습니까? 더 낮은 비용으로 더 나은 성능으로 더 안정적이겠습니까?"

Materialise는 가장 최근에는 보다 일관된 품질을 달성하기 위해 프린터의 빌드 매개변수를 수정하는 데 사용되는 툴킷과 함께 금속 3D 프린팅을 위한 새로운 프로세스 모니터링 솔루션을 통해 이러한 문제 중 일부를 해결하고 있습니다. 두 제품 모두 AM 사용자가 AM 애플리케이션과 일치하지 않아 기계 시간, 재료 및 후처리 용량을 낭비하게 만드는 빌드 실패, 숨겨진 결함 및 표준 3D 프린팅 매개변수를 방지할 수 있도록 설계되었습니다.

CO-AM 3D 프린팅 소프트웨어 플랫폼과 통합된 Materialise Process Control은 AI를 사용하여 품질 관리를 자동화합니다. 이미지 제공: Materialise.