Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số công nghệ trong quá trình in 3d sử dụng vật liệu lỏng đến chất lượng sản phẩm mẫu đúc

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐINH THÀNH LUÂN NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC THƠNG SỐ CƠNG NGHỆ TRONG Q TRÌNH IN 3D SỬ DỤNG VẬT LIỆU LỎNG ĐẾN CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM MẪU ĐÚC RESEARCH ON EFFECTS OF TECHNOLOGY PARAMETERS IN 3D PRINTING PROCESS USING LIQUID MATERIALS TO QUALITY OF CASTING SAMPLE PRODUCTS Chuyên ngành : KỸ THUẬT CƠ KHÍ Mã số: 8520103 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2022 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học : PGS TS Bùi Trọng Hiếu ThS Huỳnh Hữu Nghị Cán chấm nhận xét 1: TS Phạm Minh Tuấn Cán chấm nhận xét 2: TS Phạm Hữu Lộc Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM Ngày 15 tháng 01 năm 2022 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PGS TS Nguyễn Hữu Lộc – Chủ Tịch TS Phạm Quang Trung – Thư Ký TS Phạm Minh Tuấn – Phản Biện TS Phạm Hữu Lộc – Phản Biện PGS TS Lê Thanh Danh – Ủy Viên Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: ĐINH THÀNH LUÂN MSHV: 1970032 Ngày, tháng, năm sinh: 29/10/1996 Nơi sinh: TP Vũng Tàu Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ khí Mã số : 8520103 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu ảnh hưởng thông số công nghệ trình in 3D sử dụng vật liệu lỏng đến chất lượng sản phẩm mẫu đúc Research On Effects Of Technology Parameters In 3D Printing Process Using Liquid Materials To Quality Of Casting Sample Products II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Xác định đối tượng, mục tiêu, phương pháp nghiên cứu sở lý thuyết vấn đề nghiên cứu Khảo sát, thống kê, đánh giá ảnh hưởng thơng số cơng nghệ đến tính sản phẩm phương pháp quy hoạch thực nghiệm để tối ưu hóa thơng số cho q trình chế tạo sản phẩm công nghệ in 3D sử dụng vật liệu lỏng Xác định thông số công nghệ, phương pháp thực hiện, xây dựng quy trình thực nghiệm, tiến hành chế tạo mẫu thử, đo đạc, thu thập số liệu Quy hoạch, xử lý số liệu, phân tích thực nghiệm nhằm xác định thơng số cơng nghệ tối ưu cho độ xác mẫu đúc chế tạo công nghệ in 3D sử dụng vật liệu lỏng (công nghệ DLP) III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 01/05/2021 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 12/12/2021 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS Bùi Trọng Hiếu ThS Huỳnh Hữu Nghị Tp Hồ Chí Minh, ngày 16 tháng 12 năm 2021 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS.TS Bùi Trọng Hiếu CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO ThS Huỳnh Hữu Nghị TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn tới Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP HCM tạo điều kiện cho em thực Luận văn tốt nghệp Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô, đặc biệt q Thầy, Cơ Khoa Cơ khí truyền cảm hứng giúp em trang bị kiến thức, kỹ cần thiết trình theo học trường Em xin chân thành cảm ơn tận tâm dạy hướng dẫn trực tiếp PGS TS Bùi Trọng Hiếu ThS Huỳnh Hữu Nghị suốt trình thực Luận văn tốt nghiệp Quý Thầy gương sáng cho hệ đàn em chúng em theo Có thể nói ngồi kiến thức, quý Thầy hướng dẫn cho em động lực cố gắng hoàn cảnh đặt Em xin gửi lời cám ơn tới gia đình, người thân bạn gái Ngọc Hạnh khoảng thời gian khó khăn ảnh hưởng dịch bệnh Covid ủng hộ, động viên thăm hỏi tảng tinh thần vững để em hồn thành luận văn Em mong nhận lời nhận xét, đóng góp q báu q Thầy, Cơ nhằm giúp em khắc phục thiếu sót, mở rộng thêm kiến thức giúp Luận văn phần hoàn thiện Em xin chân thành cám ơn! Học viên Đinh Thành Ln i TĨM TẮT Luận văn trình bày nghiên cứu hệ thống tổng hợp thông số cơng nghệ tác động chúng đến độ xác hình học chi tiết in Resin (LCD) Bên cạnh kỹ thuật quy hoạch thực nghiệm cơng cụ tối ưu hóa sử dụng để xác định tác động biến trình đến đầu mong muốn tối ưu chất lượng sản phẩm tùy thuộc vào mục đích sử dụng kết hợp thơng số Từ đó, nhận thấy ảnh hưởng to lớn thông số công nghệ chất lượng chi tiết LCD đa dạng hướng tiếp cận nghiên cứu “Mở rộng vật liệu tối ưu đa mục tiêu xu hướng nay” Ngoài ra, mô phương pháp số hứa hẹn mang đến nhiều tiềm tương lai tới Bên cạnh đó, nghiên cứu nhằm cải thiện chất lượng sản phẩm in Resin (LCD), hướng đến ứng dụng sản xuất cơng nghiệp, đồng thời giúp dịng máy LCD định hướng công nghiệp đạt độ tin cậy cao hơn, đáp ứng nhu cầu thương mại hóa thị trường Việt Nam, phổ biến tạo tiền đề để phát triển ABSTRACT The thesis presents a study on a system that synthesizes parameters and their impact on the dimension accuracy of Resin printed (LCD) In addition, experimental planning techniques and optimization tools are used to determine the effects of process variables on the desired output and optimize product quality depending on the intended use with combinations of parameter sets From there, to realize the influence of process parameters on the quality of LCD printing and the variety of research approaches “Material expansion and multiobjective optimization are the current trend” Beside, numerical method simulation also promises to bring a lot of potential in the coming future More over, the research also aims to improve the quality of Resin (LCD) printed products, aiming for applications in industrial production, and at the same time, it will help industrial-oriented LCD machines achieve higher reliability, meet the needs of commercialization in the Vietnamese market ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất số liệu nội dung trình bày luận văn trung thực không chép công trình nghiên cứu cá nhân hay tổ chức Tôi xin đảm bảo thực nghiêm túc việc trích dẫn tài liệu tham khảo sử dụng luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 01 năm 2021 iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii LỜI CAM ĐOAN iii MỤC LỤC iv HÌNH ẢNH vii BẢNG BIỂU ix Chương MỞ ĐẦU 1.1 Công nghệ bồi đắp vật liệu 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Vai trị AM Cơng nghiệp 4.0 1.1.3 Ứng dụng 1.2 Các nhóm cơng nghệ AM 11 1.2.1 Công nghệ đùn vật liệu (Material Extrusion – ME) 11 1.2.2 Công nghệ kết hợp vật liệu bột (Powder Bed Fusion – PBF) 12 1.2.3 Công nghệ phun vật liệu (Material Jetting – MJ) 13 1.2.4 Công nghệ phun chất kết dính (Binder Jetting – BJ) 14 1.2.5 Công nghệ mỏng (Sheet Lamination – SL) 15 1.2.6 Công nghệ lắng đọng trực tiếp (Directed Energy Deposition – DED) 16 1.2.7 Công nghệ FDM 17 1.3 Cơng nghệ phản ứng quang hóa (VAT Photopolymerisation) 19 1.3.1 Cơng nghệ “Tạo hình nhờ tia laser” (Stereolithography - SLA) 20 1.3.2 Công nghệ tạo hình DPL/LCD 21 1.3.3 Vật liệu 23 1.3.4 Thiết bị in 3D resin 25 1.3.5 Thông số công nghệ 25 1.4 Công nghệ đúc kết hợp với ứng dụng in 3D 29 1.4.1 Công nghệ đúc 29 iv 1.4.2 Đúc khuôn mẫu chảy (Investment Casting) 30 1.4.3 Nhân tố ảnh hưởng độ xác hình học đúc mẩu chảy 32 1.4.4 Ứng dụng in 3D trình đúc mẫu chảy 33 1.5 Vấn đề mục tiêu nghiên cứu 42 1.5.1 Vấn đề đặt 42 1.5.2 Mục tiêu nghiên cứu 43 Chương TỔNG QUAN 44 2.1 Tình hình nghiên cứu nâng cao chất lượng sản phẩm in Resin 44 2.1.1 Evaluation of dimensional accuracy and degree of polymerization of stereolithography photopolymer resin under different postpolymerization conditions: An in vitro study (2020) [41] 47 2.1.2 Optimization of Production Process Parameters of DLP Type 3D Printer Design for Product Roughness Value (2020) [42] 48 2.1.3 Statistical analysis of the stereolithographic process to improve the accuracy (2006) [43] 48 2.1.4 Influence of the three-dimensional printing technique and printing layer thickness on model accuracy (2019) [44] 49 2.1.5 Printing accuracy, mechanical properties, surface characteristics, and microbial adhesion of 3D-printed resins with various printing orientations (2019) [45] 49 2.1.6 Accuracy of digital light processing printing of 3-dimensional dental models (2020) [46] 50 2.1.7 Optimization of process parameter for digital light processing (DLP) 3d printing (2017) [47] 51 2.1.8 Studies on the Process Parameters of Rapid Prototyping Technique (Stereolithography) for the Betterment of Part Quality (2014) [48] 51 2.1.9 Effect of SLA Process Parameters on Part Build-Time (2016) [49] 52 2.2 Mục tiêu nghiên cứu 52 Chương PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 55 3.1 Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response surface methodology – RSM) 57 3.1.1 Tiến trình tối ưu hóa 58 v 3.1.2 Đánh giá mức độ phù hợp mơ hình 59 3.1.3 Thí nghiệm bề mặt đáp ứng 60 3.2 Phương pháp mạng thần kinh nhân tạo 62 3.2.1 Khái niệm 62 3.2.2 Các thành phần 62 3.2.3 Huấn luyện mạng 66 3.2.4 Đánh giá hiệu huấn luyện 66 Chương QUY TRÌNH THỰC NGHIỆM VÀ PHÂN TÍCH 70 4.1 Lựa chọn thông số 70 4.2 Thiết kế, chế tạo mẫu thí nghiệm 72 4.3 Thực nghiệm FCCCD 76 4.3.1 Thí nghiệm khởi đầu 76 4.3.2 Thí nghiệm bề mặt đáp ứng 85 4.3.3 Phân tích nhân xét liệu 91 4.4 Phương pháp mạng thần kinh nhân tạo 92 4.4.1 Xây dựng cấu trúc mạng 92 4.4.2 Kết phân tích 96 4.5 So sánh RSM ANN 98 Chương KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 101 5.1 Kết luận 101 5.2 Đề xuất 102 Tài liệu tham khảo 103 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 110 vi HÌNH ẢNH Hình 1.1 Ngun lý chế tạo sản phẩm công nghệ AM [1] Hình 1.2 Ví dụ khn ép phun in 3D sản xuất ABS kỹ thuật số [4] Hình 1.3 Cánh máy bay trực thăng 4ft (màu nâu) phát triển công nghệ FDM Automated Dynamics, chi phí dụng cụ giảm xuống 60-70% [5] Hình 1.4 Hơn 1000 phận bay in 3D Hệ thống sản xuất FDM Stratasys cho Chương trình Airbus A350 XWB [6] Hình 1.5 United Launch Alliance (ULA) sử dụng cơng nghệ AM dựa Stratasys FDM để giảm số lượng phận lắp ráp ống dẫn Atlas V’s ECS từ 140 xuống 16 [7] Hình 1.6 Nguyên mẫu đầy đủ chức xe điện StreetScooter C16 phát triển 12 tháng cách thay quy trình sản xuất ô tô truyền thống công nghệ in 3D Stratasys suốt giai đoạn thiết kế [8] Hình 1.7 Sơ đồ hệ thống đùn vật liệu [9] 12 Hình 1.8 Sơ đồ quy trình SLS [9] 13 Hình 1.9 Sơ đồ hệ thống in DOD [9] 14 Hình 1.10 Sơ đồ quy trình cơng nghệ phun chất kết dính [9] 15 Hình 1.11 Sơ đồ quy trình LOM [9] 16 Hình 1.12 Sơ đồ quy trình DED laser điển hình [9] 17 Hình 1.13: Sơ đồ cơng nghệ FDM 19 Hình 1.14: Giản đồ công nghệ VAT 20 Hình 1.15: Quy trình công nghệ DLP/LCD 22 Hình 1.16: Đặc trưng tạo hình SLA DLP 22 Hình 1.17: Phản ứng tạo liên kết Resin tác dụng ánh sáng UV 23 Hình 1.18 Ảnh hưởng bề dày lớp đến chất lượng sản phẩm 26 Hình 1.19: Bottom layer mô phần mềm in 26 Hình 1.20: Các lớp mơ hình in 3D Resin 26 Hình 1.21: Thời gian phơi sáng giây q trình đóng rắn Resin 27 Hình 1.22: Khoảng cách nhấc bàn máy 28 Hình 1.23: Hiện tượng nứt gãy lớp bàn máy nâng nhanh 29 Hình 1.24 Quy trình đúc mẫu chảy 31 Hình 1.25 Phần trăm phân bố ứng dụng công nghệ AM ngành nghề 34 Hình 1.26 Mẫu cơng nghệ SLA dùng đúc nhanh 35 Hình 1.27 So sánh hiệu kinh tế thời gian quy trình cơng nghệ 36 Hình 1.28 Các bước thí nghiệm đánh giá Paweł Zmarzły công 39 vii Luận văn thạc sĩ Hình 4.17: Thiết lập mạng ANN (Matlab) 4.4.2 Kết phân tích Kết q trình huấn luyện mạng hiển thị sai số bình phương trung bình (Mean square error – MSE) hệ số tương quan (R) tập liệu 96 Luận văn thạc sĩ Hình 4.18: Đồ thị giá trị MSE tập số liệu huấn luyện mạng Đồ thị MSE (Hình 4.10) cho thấy, trình huấn luận, giá trị MSE tập xác thực đạt giá trị tốt lần lặp thứ (epoch 2), sau bắt đầu tăng, kỹ thuật kết thúc sớm sử dụng để tránh tượng khớp Giá trị MSE tốt tập xác thực thu 0.01088 Bên cạnh đó, sai số huấn luyện (đường màu xanh dương) sai số kiểm tra (đường màu đỏ) thấp, nghĩa kết dự đốn xác 97 Luận văn thạc sĩ Hình 4.19: Đồ thị hồi quy ANN Đồ thị hồi quy ANN (Hình 4.11) cho thấy hệ số tương quan R cho trình huấn luyện (Traning) kiểm tra (Test) cao (R > 0,9), điều có nghĩa mạng huấn luyện tốt, mơ hình dự đốn có mối tương quan chặt chẽ với liệu đầu 4.5 So sánh RSM ANN Với mục tiêu, ta có hai dự liệu đoán bao gồm: liệu dự đoán từ mơ hình hồi quy phương pháp liệu dự đoán từ mạng ANN Để so sánh đánh giá hai phương pháp này, luận văn tiến hành so sánh sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error – MAE) liệu hai phương pháp với liệu thực tế MAE đo độ lớn trung bình lỗi tập hợp dự đốn mà 98 Luận văn thạc sĩ khơng cần xem xét hướng chúng, giá trị trung bình mẫu thử nghiệm khác biệt tuyệt đối dự đoán quan sát thực tế, tất khác biệt riêng lẻ có trọng số Giá trị MAE tính theo công thức: 𝑛 𝑀𝐴𝐸 = ∑|𝑦𝑖 − 𝑦̂𝑖 | 𝑁 𝑖=1 Trong đó: • y giá trị quan sát thực tế • 𝑦̂𝑖 giá trị dự đốn • 𝑁 tổng số thực nghiệm Với phương pháp FCCCD, số liệu thực nghiệm giá trị dự đoán từ phần mềm Minitab thể phương pháp ANN Matlab cho ta bảng Bảng 4.15: Bảng so sánh MAE phương pháp RSM ANN Fit_RSM ANN Real MAE_RSM MAE_ANN 35.1796 35.3035 35.1471 35.326 35.2518 35.3907 35.2193 35.4132 35.2129 35.5018 35.2454 35.4793 35.2201 35.464 35.2526 35.4415 35.157 R 35.3559 35.2564 35.2564 35.2403 35.2725 35.2789 35.3522 35.14522 35.32843 35.15668 35.39436 35.15022 35.38683 35.17168 35.43774 35.15806 35.42716 35.19346 35.46267 35.17418 35.45922 35.23261 35.48018 35.16399 35.43261 35.23123 35.31184 35.24195 35.29828 35.22177 35.3248 35.18 35.29 35.14 35.39 35.27 35.44 35.2 35.42 35.22 35.49 35.19 35.5 35.19 35.47 35.24 35.45 35.31 35.28 35.22 35.25 35.23 35.24 35.18 35.42 0.0004 0.0135 0.0071 0.064 0.0182 0.0493 0.0193 0.0068 0.0071 0.0118 0.0554 0.0207 0.0301 0.006 0.0126 0.0085 0.153 0.0759 0.0364 0.0064 0.0103 0.0325 0.0989 0.0678 0.034778596 0.038430781 0.01668141 0.004363682 0.119776515 0.053165661 0.028318267 0.017739077 0.061937247 0.062844532 0.003460136 0.037333937 0.015818457 0.010775362 0.007388604 0.030180984 0.14601012 0.152607036 0.011231152 0.061836843 0.011950063 0.058276957 0.041766957 0.095198152 99 Luận văn thạc sĩ 35.2564 35.2564 35.2564 35.2564 35.2564 35.2564 35.2564 35.2564 35.27733 35.26042 35.26875 35.26875 35.26875 35.26875 35.26875 35.26875 MAE 35.26 35.25 35.29 35.3 35.21 35.26 35.2 35.29 0.0036 0.0064 0.0336 0.0436 0.0464 0.0036 0.0564 0.0336 0.017332601 0.010416467 0.021248579 0.031248579 0.058751421 0.008751421 0.068751421 0.021248579 0.032475 0.042488112 Thực áp dụng tính MAE cho phương pháp ta có: 𝑀𝐴𝐸𝐴𝑁𝑁 = 0.042488 𝑀𝐴𝐸𝑅𝑆𝑀 = 0.032475 Kết cho thấy số MAE liệu có từ mơ hình ANN lớn so với liệu có từ mơ hình hồi quy phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM), từ kết luận mạng RSM dự đốn kết xác so với kết hồi quy có từ ANN Tuy nhiên RSM có xuất giá trị R Large Residual tạo nên tác động không cân xứng lên mơ hình hồi quy 100 Luận văn thạc sĩ Chương KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 5.1 Kết luận Luận văn tổng hợp cách có hệ thống thơng số công nghệ tác động chúng đến đặc tính độ xác hình dáng sản in 3D Resin (LCD) Từ nhìn nhận nhựng u cầu đúc mẫu chảy mẫu chảy lý lựa chọn khảo sát thơng số hình học in Resin để hướng tới việc thay mẫu sáp mẫu Resin Bên cạnh đó, nghiên cứu khảo sát kỹ thuật quy hoạch thực nghiệm công cụ tối ưu hóa sử dụng để xác định tác động biến trình đến mục tiêu đầu mong muốn tối ưu hóa chất lượng sản phẩm tùy thuộc vào mục đích sử dụng kết hợp thông số Từ đó, nhận thấy ảnh hưởng lớn thông số công nghệ chất lượng sản phẩm LCD đa dạng hướng tiếp cận nghiên cứu; đồng thời, mở rộng vật liệu sử dụng tối ưu hóa đa mục tiêu xu hướng Ngồi ra, mơ phương pháp số hứa hẹn mang đến nhiều tiềm hướng nghiên cứu tương lai Các thông số khảo sát bao gồm: Bề dày lớp (A), Thời gian phơi sáng (B), Mật độ điền đầy (C), Chiều dày vỏ (D), Độ phơi sáng lớp cuối (E) với mức giá trị khác đưa vào thực nghiệm Vật liệu sử dụng Anycubic Dental Castable Resin hãng ANYCYBIC, mẫu thiết kế hình trụ rỗng với vỏ rỗng để thể ưu điểm mẫu đúc Thí nghiệm thiết kế theo theo phương pháp quy hoạch hỗn hợp đối xứng dạng B (FCCCD) so sánh đối chiếu với phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN) Thiết bị đo thước kẹp điện tử INSIZE với độ xác ±0.03 mm Kết thu sau: • Phương trình hồi quy dạng mã hóa cho thơng số kích thước cao hình trụ: 𝑌 = 35.2564 + 0.0994 𝑥1 + 0.0367 𝑥4 + 0.0591 𝑥4 ∗ 𝑥4 • Trong miền khảo sát luận văn, thơng số tối ưu cho kích thước chiều cao tìm là: Chiều dày lớp (A) = 0.0662 mm; Thời gian phơi sáng (B) = 20 s; Mật độ điền đầy (C) = 20%; Chiều dày vỏ (D) = 1.7121 mm; Độ phơi sáng lớp cuối (E) = 80 s • phương pháp LCD tạo chi tiết với độ xác hình học theo phương xy tốt cần phải kiểm sốt độ co ngót hình dáng theo phương thiết kế CAD để đạt kích thước mong muốn • Phương pháp RSM ANN có ưu điểm độ xác q trình dự đốn tới mẫu thí nghiệm luận văn 101 Luận văn thạc sĩ 5.2 Đề xuất Bên cạnh kết đạt được, luận văn đặt mục tiêu tương lai sau: + Thực đúc mẫu chảy từ chi tiết mẫu đúc in Resin để có đánh giá tồn diện yếu tố ảnh hưởng tới độ xác hình học vật đúc cuối + Nghiên cứu khảo sát thêm chất lượng bề mặt mẫu in 3D resin với cơng nghệ LCD + Nghiên cứu tìm phương trình hồi quy (thực nghiệm) cho kích thước thiết kế CAD tới kích thước mẫu in tạo 102 Luận văn thạc sĩ Tài liệu tham khảo [1] Đ V Nghìn H H Nghị, Cơng nghệ in 3D, Lý thuyết - Ứng dụng - Thực hành Tp Hồ Chí Minh: Nhà xuất Đại học Quốc gia TP HCM, 2020 [2] A Haleem and M Javaid, "Additive manufacturing applications in industry 4.0: a review," Journal of Industrial Integration and Management, vol 4, no 04, pp 1930001, 2019 [3] A Haleem, M Javaid, and S Rab, "Impact of additive manufacturing in different areas of Industry 4.0," International Journal of Logistics Systems and Management, vol 37, no 2, pp 239-251, 2020 [4] A Pearson, "3D printed injection mold seminars stress economic benefits." Internet: https://www.stratasys.com/explore/blog/2016/3d-printed-injection-moldsmilacron-webinar, Jan 03, 2020 [5] A Pearson, "Helicopter blade prototype tooling costs reduced by 70% with Stratasys 3D printed soluble cores." Internet: https://www.stratasys.com/explore/blog/2015/helicopter-blade-prototype-3dprinting?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.stratasys.com%2Fexplore%3FPag e%3D2%26Phrase%3D%26Industries%3D%257B333D4551-E42D-41508CDC-5DC15F06F3B8%257D, May 01,2020 [6] A Pearson, "Stratasys additive manufacturing chosen by Airbus to produce 3D printed flight parts." Internet: https://www.stratasys.com/explore/blog/2015/airbus-3dprinting?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.stratasys.com%2Fexplore%3FPag e%3D3%26Phrase%3D%26Industries%3D%257B333D4551-E42D-41508CDC-5DC15F06F3B8%257D, May 01, 2020 [7] A Pearson, "United Launch Alliance moves forward with 3D printed parts, reducing production time and costs." Internet: 103 Luận văn thạc sĩ https://www.stratasys.com/explore/blog/2016/atlas-v-rocket-3dprinting?returnUrl=%2Fexplore%3FPage%3D3%26Phrase%3D%26Industries %3D%257B333D4551-E42D-4150-8CDC-5DC15F06F3B8%257D, May 01, 2020 [8] A Pearson, "Revolutionary new electric car built and tested with Objet1000 multi-material 3D production system." Internet: https://www.stratasys.com/explore/blog/2014/streetscooter-3dprinting?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.stratasys.com%2Fexplore%3FPag e%3D2%26Phrase%3D%26Industries%3D%257B03C40503-C037-4897BF43-8BC9A568F7A1%257D, May 01, 2020 [9] D W Rosen, and B Stucker, Additive manufacturing technologies Polland: Springer, 2014 [10] M Holtzer, and R Dan´ko, "Foundry industry–current state and future development." in ISSN, Metalurgija 2012, pp 337–340 [11] S Kalpakjian, and S R Schmid, Manufacturing Engineering Technology Dorling Kindersley: Nhà xuất Pearson Educ, London, UK, 2009 [12] D S Ingole, A M Kuthe, S B Thakare, and S Talankar, "A.S Rapid prototyping–a technology transfer approach for development of rapid tooling," Rapid Prototyp, vol 15, pp 280–290, 2019 [13] M Mukhtarkhanov, A Perveen, and D Talamona, "Application of Stereolithography Based 3D Printing Technology in Investment Casting," Micromachines, vol 11, no 10, 2020 [14] P F Jacobs, Rapid Prototyping & Manufacturing: Fundamentals of Stereolithography Dearborn, MI, USA: Society of Manufacturing Engineers, 1992 [15] S Wang , A G Miranda, and C Shih, "A Study of Investment Casting with Plastic Patterns," Materials and Manufacturing Processes, vol 25, 2010 104 Luận văn thạc sĩ [16] R K Tewo*, H L Rutto, W Focke, T Seodigeng, and L K Koech, "Formulations, development and characterization techniques of investment casting patterns", in Chemical Engineering, vol 35, no 3, 2018 [17] P Zmarzły, D Gogolewski, and T Kozior, "Design guidelines for plastic casting using 3D printing", Journal of Engineered Fibers and Fabrics, vol 15, 2020 [18] M Mukhtarkhanov, A Perveen, and D Talamona, "Application of Stereolithography Based 3D Printing Technology in Investment Casting," Micromachines, vol 11, no 10, 2020 [19] Wang D, He B, Li F, et al., "Cavity pressure and dimensional accuracy analysis of wax patterns for investment casting," Materials and Manufacturing Processes, vol 28, pp 637–642, 2013 [20] P K Yarlagadda, and T S Hock, "Statistical analysis on accuracy of wax patterns used in investment casting process," J Mater Process Tech., vol 138, pp 75–81 2003 [21] S Rahmati, J Akbari, and E Barati, "Dimensional accuracy analysis of wax patterns created by RTV silicone rubber molding using the Taguchi approach," Rapid Prototyping, vol 13, pp 115–122, 2007 [22] G Morwood, P Christodoulou, B Lanham, et al., "Contraction of investment cast H13 tool steel real time measurement," Int J Cast Metal Res., vol 12, pp 457–467, 2000 [23] C E Bates, J Griffin, J Jennings, and C Iron, "Div 5-Casting Technologies to Improve the Dimensional Accuracy of Thin-Walled Iron Castings," Transactions of the American Foundry Society, vol 109, pp 1163–1172, 2001 [24] J Singh, R Singh, and H Singh, "Dimensional accuracy and surface finish of biomedical implant fabricated as rapid IC for small to medium quantity production," J Manuf Process, vol 25, pp 201–211, 2017 105 Luận văn thạc sĩ [25] P Kumar, R Singh, and I P Ahuja, "Investigations on dimensional accuracy of the components prepared by hybrid investment casting," J Manuf Process, vol 20, pp 525–533, 2015 [26] V F Okhuysen, K Padmanabhan, and R C Voigt, "Tooling allowance practices in the investment casting industry," In Investment Casting Institute: 46th annual technical meeting, Orlando, FL, 27–30 September 1998, pp.1–17 Montvale [27] K Harste, and K Schwerdtfeger, "Shrinkage of round iron– carbon ingots during solidification and subsequent cooling," ISIJ Int., vol 43, pp 1011–1020, 2003 [28] H Farhangi, S Norouzi, and M Nili-Ahmadabadi, "Effects of casting process variables on the residual stress in Nibase superalloys," J Manuf Process, vol 153, pp 209–212, 2004 [29] S O Seidu, and A Onigbajumo, "Effect of casting wall thickness and pouring temperature on residual stress build up in aluminium 6063 casting," Leonardo J Sci., vol 29, pp 148–160, 2016 [30] J Campbell, "Stop pouring, start casting," in Int J Metalcast, vol 6, pp 7–18, 2012 [31] R Singh, J S Dureja et al., "Investigations for dimensional accuracy of Al alloy/Al-MMC developed by combining stir casting and ABS replica based investment casting," in Compos Part B, England, 2017, pp 203–208 [32] J Kang, X Hao, G Nie, et al., "Intensive riser cooling of castings after solidification," J Manuf Process, vol 215, pp 278–286, 2015 [33] D Galles, and C Beckermann, "Prediction of distortions and pattern allowances during sand casting of a steel bracket." in International Journal of Cast Metals Research, vol 30, no 3, pp 1–15, 2017 106 Luận văn thạc sĩ [34] H H Nghi, T C T Duc, N H Tho, and T T T Ha, "Effects of infill, infill patterns and number of perimeter shells on casting patterns fabricated using FDM method", in International Conference on Green Technology and Sustainable Development, HoChiMinh Vietnam, 2018 [35] M Mukhtarkhanov, A Perveen, and D Talamona, "Application of Stereolithography Based 3D Printing Technology in Investment Casting 2020," Micromachines, vol 11, 2020 [36] C M Cheah, C K Chua, C W Lee, C Feng, and K Totong, "Rapid prototyping and tooling techniques: a review of applications for rapid investment casting," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 25, pp 308–320, 2005 [37] S N Bansode, V M Phalle, and S S, Mantha, "Optimization of process parameters to improve dimensional accuracy of investment casting using Taguchi approach," Advances in Mechanical Engineering, vol 11, pp 1-12, 2019 [38] S Tascioglu, and N Akar, "Conversion of an investment casting sprue wax to a pattern wax by chemical agents," Materials and Manufacturing Processes, vol 18, pp 753–768, 2003 [39] S Mishra, and R Ranjana, "Reverse solidification path methodology for dewaxing ceramic shells in investment casting," Materials and Manufacturing Processes, vol 25, pp 1385–1388, 2010 [40] T Mueller, Rapid prototyping patterns create new opportunities for investment casting, Schaumburg: AFS Transactions, Paper 05-156 (07), American Foundry Society, IL, pp.1–9 [41] A Katheng, and M Kanazawa, "Evaluation of dimensional accuracy and degree of polymerization of stereolithography photopolymer resin under 107 Luận văn thạc sĩ different postpolymerization conditions: An in vitro study," The Journal of Prosthetic Dentistry, vol 4, pp 695-702, April 2021 [42] D P P Romli, M Y D Seprianto, N Amrillah, and H Basril, "Optimization of Production Process Parameters of DLP Type 3D Printer Design for Product Roughness Value" in 4th Forum in Research, Science, and Technology (FIRSTT1-T2-2020), USA, 2020 [43] S.L Campanellia , G Cardanoa, "Statistical analysis of the stereolithographic process to improve the accuracy," Computer-Aided Design, vol 39, pp 80-86, Jan 2007 [44] Z Zhe-chen, L Pei-lun, C Feng-ting, and S Gang, "Influence of the threedimensional printing technique and printing layer thickness on model accuracy," Journal of Orofacial Orthopedics, vol 80, pp 194–204, 2019 [45] J S Shim, K Jong-Eun, and S H Jeong, "Printing accuracy, mechanical properties, surface characteristics, and microbial adhesion of 3D-printed resins with various printing orientations," The Journal of Prosthetic Dentistry, vol 124, pp 468 - 475, 2021 [46] S L Sherman, and O Kadioglu, "Accuracy of digital light processing printing of 3-dimensional dental models," American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, vol 157, pp 422-428, Mar 2020 [47] S A Ibrahim, and Ibrahim "Optimization Of Process Parameter For Digital Light Processing (Dlp) 3d Printing," International Journal of Mechanical And Production Engineering, vol 5, pp 2320-2092, Jun 2017 [48] R B S Gowda, C S Udayagiri, and D D Narendra, "Studies on the Process Parameters of Rapid Prototyping Technique (Stereolithography) for the Betterment of Part Quality," International Journal of Manufacturing Engineering, vol 2014, Dec 2014 108 Luận văn thạc sĩ [49] M Ghazy, and M Hossam, "Effect of SLA Process Parameters on Part BuildTime" in The 25th International Conference on Computer Theory and Applications (ICCTA 2015), Alexandria – Egypt, Oct 2015 [50] N H Lộc, Quy hoạch phân tích thực nghiệm, Tp Hồ Chí Minh: Nhà xuất Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2011 [51] A J Sheoran, and H Kumar, "Fused Deposition modeling process parameters optimization and effect on mechanical properties and part quality: Review and reflection on present research," Materials Today: Proceedings, vol 21, pp 1659-1672, 2020 [52] R H Myers, D C Montgomery, and C M Anderson-Cook, (January 2016) Response surface methodology: process and product optimization using designed experiments (4th Edition) [Online].1 Available: https://www.wiley.com/en- us/Response+Surface+Methodology%3A+Process+and+Product+Optimization +Using+Designed+Experiments%2C+4th+Edition-p-9781118916032 [53] N V Dự N Đ Bình, Quy hoạch thực nghiệm kỹ thuật, Vietnam: Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2011 [54] V H Tiệp, Machine learning Tp Hồ Chí Minh: Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2018 [55] A A Quesada "5 algorithms to train a neural network." Internet: https://www.neuraldesigner.com/blog/5_algorithms_to_train_a_neural_network (Mar 17, 2021) 109 Luận văn thạc sĩ LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Đinh Thành Luân Ngày, tháng, năm sinh: 29-10-1996 Nơi sinh: Vũng Tàu Số điện thoại: 0373 618 168 Email: dinhluan2910@gmail.com Địa liên lạc: 93/20/11 Lưu Hữu Phước, Phường Thắng Nhất, Thành Phố Vũng Tàu Quá trình đào tạo: Tốt nghiệp Đại học chương trình Kỹ Sư Tài Năng chuyên ngành Cơ điện tử khóa K14 trường đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Tham gia đào tạo Thạc sĩ chuyên ngành Kỹ Thuật Cơ Khí đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh Q trình cơng tác: 2019 – 2021: Giám sát kỹ thuật sơ cấp nhà máy Nestlé Việt Nam 2021 – Nay: Giám sát kỹ thuật nhà máy Nestlé Việt Nam 110