通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)3D打印材料，有望拓寬回收塑料新用途

導(dǎo)讀：伴隨著當(dāng)下對更復(fù)雜和多功能3D打印產(chǎn)品需求的不斷增加，人們在探索增材制造新材料適用性的道路上也越走越寬。

南極熊獲悉，為了開發(fā)出更多可兼容的3D打印材料，達(dá)卡工程技術(shù)大學(xué)的研究人員嘗試?yán)�用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對6種不同的3D打印用納米顆粒填充塑料材料進(jìn)行了分析和研究。這六種新的長絲是針對FFF 3D打印工藝設(shè)計的，由回收的塑料和納米顆粒組合而成，其中兩種材料使用了石墨烯涂層。

在研究過程中，該團(tuán)隊評估和對比了材料的特性，包括微觀結(jié)構(gòu)、表面紋理、機械行為和熱特性。在機器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，研究人員能夠?qū)�給定的3D打印產(chǎn)品的打印參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以實現(xiàn)更可靠和更強的機械和物理性能。

△a.PLA和HDPE，b. PLA、HDPE和TiO2，c. 再生塑料、PLA和HDPE，d. 再生塑料、PLA、HDPE和TiO2的顆粒混合物。圖片來自Polymer Testing。

FFF的工藝參數(shù)

在這項研究中，研究人員專注于FFF工藝，其中熔體和擠壓壓力的動態(tài)平衡以及與溫度相關(guān)的聚合物流變學(xué)等因素對于實現(xiàn)最佳的3D打印部件至關(guān)重要。FFF打印部件的尺寸精度、表面光潔度和機械性會受到使用長絲的性能和質(zhì)量以及相鄰長絲之間粘合特性的顯著影響。

因此，科學(xué)家們認(rèn)為，為了優(yōu)化FFF打印的部件，了解各種工藝參數(shù)設(shè)置如何影響部件的機械性能至關(guān)重要，其中最關(guān)鍵的是拉伸、壓縮、彎曲或沖擊強度以及打印方向。

△a.PLA和HDPE，b. PLA和HDPE，c. PLA、HDPE和TiO2，d. 再生塑料、PLA和HDPE，e. 再生塑料、PLA和HDPE，f. 再生塑料、PLA、HDPE和TiO2混合擠出的長絲。圖片來自Polymer Testing。

用機器學(xué)習(xí)設(shè)計新的3D打印絲材

這項研究的主要目的是探索與市售產(chǎn)品相比，如何尋求更可靠、更豐富的3D打印部件的強大機械和物理性能，研究人員希望該研究的發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用能夠為開發(fā)各種行業(yè)相關(guān)工藝做出貢獻(xiàn)。

研究小組開發(fā)了六種含有PLA、HDPE、回收長絲材料和氧化鈦（TiO2）納米顆粒的新長絲，使用市面上的FFF 3D打印機和長絲擠出機生產(chǎn)3D打印部件。

其中的兩種長絲材料中包含了用作疏水涂層的石墨烯，這樣可以最大限度地改變最終部件的原始機械性能，并且只處理部件的表面。

對于每種材料，都是使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測噴嘴溫度，而打印床溫度和打印速度也由該團(tuán)隊的機器學(xué)習(xí)程序決定。研究人員表示，F(xiàn)FF打印產(chǎn)品的質(zhì)量直接取決于所使用材料的流動性，而這是由準(zhǔn)確的噴嘴溫度所保證的。

△a.3D的模型圖像，b. 45度的打印方向。圖片來自PolymerTesting。

研究人員通過python平臺創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)程序，該程序采用線性回歸算法來建立相對的數(shù)據(jù)點。還應(yīng)用了一個培訓(xùn)/測試功能來衡量機器學(xué)習(xí)模型的適用性，它將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。這個函數(shù)能夠幫助團(tuán)隊對比理論上的最佳擬合值，更直觀地看到模型的完成程度。

當(dāng)測試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集吻合時，該模型被宣布有效，這意味著預(yù)測的噴嘴溫度足以打印樣品。正如機器學(xué)習(xí)程序所建議的那樣，由納米顆粒和再生塑料組成的材料的噴嘴溫度最高，而當(dāng)打印機的床身溫度處于最高水平時，打印速度處于最小范圍。

在打印完成后，對這些材料進(jìn)行拉伸強度、伸長率、硬度和熱重分析（TGA）測試，以及其他一些測試，以評估打印樣品的優(yōu)化性能。

△a.SolidWorks模型，b. FFF 3D打印機，c. 打印的試樣。圖片來自Polymer Testing。

研究人員的最終目的是將機器學(xué)習(xí)算法作為一種手段部署，使FFF打印的零件與傳統(tǒng)的3D打印零件相比，具有更可靠和更強的機械和物理特性。展望未來，研究人員認(rèn)為該研究的結(jié)果將為工業(yè)相關(guān)的增材制造工藝的各種改進(jìn)鋪平道路。

△用于3D打印機的ML工藝優(yōu)化模型驗證。圖片來自Polymer Testing。

該研究的更多信息可以在《聚合物測試》雜志上發(fā)表的題為："Developmentand analysis of nanoparticle infused plastic products manufactured by machinelearning guided 3D printer"的論文中找到。該研究由M. Hossain、M. Chowdhury、M. Zahid、C. Sakib-Uz-Zaman、M. Rahaman和M. Kowser共同撰寫。

3D打印中的機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)的預(yù)測能力在3D打印的許多方面得到越來越多的利用，以改善工藝和材料開發(fā)。

阿貢國家實驗室和德克薩斯A&M大學(xué)之前已經(jīng)利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)更有效地檢測3D打印部件的缺陷，紐約大學(xué)坦登工程學(xué)院也曾利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對玻璃和碳纖維3D打印部件進(jìn)行逆向工程。

在材料開發(fā)方面，斯威本科技大學(xué)使用機器學(xué)習(xí)工具來改進(jìn)3D打印建筑材料的性能，劍橋大學(xué)分拆出來的Intellegens開發(fā)了一種新的機器學(xué)習(xí)算法，用于設(shè)計增材制造的新材料。

近來，來自利哈伊大學(xué)的研究人員也提出了一種新的機器學(xué)習(xí)方法，可以根據(jù)材料的結(jié)構(gòu)相似性將其完成分類。