TỐI ưu hóa THÔNG số CÔNG NGHỆ NHẰM NÂNG CAO độ CHÍNH xác KÍCH THƯỚC sản PHẨM FDM

TỐI ƯU HÓA THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC KÍCH THƯỚC SẢN PHẨM FDM Huỳnh Hữu Nghị, Nguyễn Ngọc Tín, Nguyễn Anh Tuấn, Thái Thị Thu Hà Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa,

TỐI ƯU HÓA THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH

XÁC KÍCH THƯỚC SẢN PHẨM FDM Huỳnh Hữu Nghị, Nguyễn Ngọc Tín, Nguyễn Anh Tuấn, Thái Thị Thu Hà

Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM

TÓM TẮT:

Ngày nay, công nghệ FDM (Fused Deposition

Modelling) đang ngày càng được ứng dụng rộng

rãi trong nhiều lĩnh vực: công nghiệp, y học, tạo

mẫu, thời trang Do đó, việc cải tiến và nâng cao

chất lượng của sản phẩm FDM là cần thiết Một

trong những chỉ tiêu quan trọng dùng để đánh giá

là độ chính xác kích thước cũng như chất lượng

sản phẩm FDM phụ thuộc nhiều vào thông số chế

tạo Bài viết này nghiên cứu độ chính xác kích

thước của chi tiết được sản xuất bằng công nghệ

FDM mã nguồn mở với vật liệu PLA, sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm và tối

ưu hóa các thông số chế tạo và ANOVA để xác định mức độ ảnh hưởng của các thông só Các thông số được đề cập trong bài viết bao gồm: độ dày lớp, bề rộng đường đùn (raster width), số lớp thành góc raster (raster angle), bề rộng lớp thành (contour width) Nghiên cứu cho thấy được tầm quan trọng của thông số chế tạo và phương pháp để nâng cao cải tiến chất lượng sản phẩm

Từ khóa: FDM, mã nguồn mở, độ chính xác kích thước, thông số chế tạo, Taguchi, ANOVA, PLA

1 GIỚI THIỆU

Công nghệ AM (Additive Manufacturing) hay còn

gọi là công nghệ in 3D là công nghệ tạo ra nhanh

một mô hình vật lý từ dữ liệu 3D (CAD –

Computer Aided Design) đã và đang trở thành

một công nghệ phổ biến trên toàn thế giới, từng

bước mang lại nhiều sự đột phá trong việc chế

tạo các sản phẩm Công nghệ AM giúp chúng ta

có thể hiện thực hóa các ý tưởng thiết kế mà

không tốn quá nhiều công sức Sản phẩm của

công nghệ AM không trừu tượng như trên mô

hình thiết kế, mà có thể dễ dàng cầm nắm hoặc

thậm chí sử dụng như một sản phẩm thông

thường Công nghệ AM giúp đẩy mạnh công

nghệ sản xuất trong mọi lĩnh vực từ y học đến các

ngành công nghiệp, mà ở trong từng lĩnh vực

công nghệ AM đều hoàn toàn có thể khẳng định

tầm quan trọng của mình Một trong những công

nghệ phổ biến nhất của công nghệ AM là Fused

Deposition Modelling (FDM) sử dụng nhựa ở

trạng thái bán lỏng hoạt động theo nguyên lý đắp

dần từng lớp với một quỹ đạo đã được thiết kế

sẵn

Ưu điểm của công nghệ FDM so với các dòng

công nghệ AM khác là: tạo sản phẩm với chi phí

thấp và tiện lợi, dễ sửa chữa và thay thế các linh

kiện, sử dụng loại vật liệu thân thiện với môi

trường, màu sắc đa dạng, phong phú và được hỗ

trợ bởi một cộng đồng người dùng rộng rãi Do đó

có thể dễ dàng tìm được Firmware điều khiển trên Internet hay còn được biết với cái tên mã nguồn

mở (open source) Mọi người có thể dễ dàng tiếp cận công nghệ FDM mã nguồn mở và thực hiện chế tạo, lắp ráp thông qua những trang hướng dẫn trên internet với mức chi phí thấp vì vậy mà dòng công nghệ FDM sử dụng mã nguồn mở hiện nay đang giúp người dùng có thể dễ dàng tiếp cận với loại công nghệ AM cơ bản nhất Người dùng có thể tùy chỉnh việc điều khiển các thông

số chế tạo theo ý thích bản thân, nhưng trong các dạng máy FDM mã nguồn mở phổ biến hơn cả là dòng máy FDM Reprap Đây là những chiếc máy với thiết kế đơn giản cũng như có thể dễ dàng thực hiện và lắp ráp với những linh kiện thiết bị được hỗ trợ bởi một cộng đồng người dùng lớn

Hiện tại, sản phẩm công nghệ FDM Reprap chỉ đang dừng lại ở mẫu thử hoặc dùng để cho những người thiết kế có cái nhìn trực quan về sản phẩm mà họ đang thực hiện bằng việc tạo mẫu nhanh sản phẩm mà không tốn quá nhiều công sức trong việc chế tạo, nhưng tồn đọng một vấn

đề quan trọng đó là chất lượng sản phẩm chưa được chú trọng Vì vậy, nhờ vào việc được tùy biến trong việc điều chỉnh thông số chế tạo, ta có thể thực hiện việc tối ưu hóa và cho ra một phương pháp giúp người sử dụng có thể tìm được các thông số chế tạo phù hợp với loại máy

FDM Reprap mà bản thân họ sở hữu để nâng cao

chất lượng sản phẩm bao gồm nhiều chỉ tiêu như:

độ chính xác kích thước, độ nhám bề mặt, cơ

tính Trong bài viết này, thực hiện các thí nghiệm

nhằm tối ưu hóa các thông số chế tạo máy FDM

Reprap với mục đích nâng cao độ chính xác kích

thước sử dụng loại vật liệu PLA (Polylactide)

cũng như đánh giá ảnh hưởng của các thông số

chế tạo cơ bản như: bề dày lớp, bề rộng đường

đùn (raster width), số lớp thành, góc raster (raster

angle) và bề rộng lớp thành (contour width) Sử

dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm

và tối ưu hóa bộ thông số, cũng như ANOVA để

đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số kể

trên đến độ chính xác kích thước của mẫu

Hình 1 Nguyên lý FDM

2 TỔNG QUAN BÀI BÁO

T Nancharaiah [1] kết luận rằng bề dày lớp và bề

rộng đường đùn ảnh hưởng nhiều đến chất lượng

sản phẩm về độ chính xác kích thước và độ nhám

bề mặt Asif Equbal và các cộng sự [2] đã sử

dụng phương pháp Taguchi, Fuzzy logic và ANN

nghiên cứu rằng có các thông số chế tạo quan

trọng như: bề dày lớp, hướng tạo mẫu, góc

raster, khoảng hở giữa đường đùn và bề rộng

đường đùn ảnh hưởng đến độ chính xác kích

thước của mẫu và giữ cố định một số thông số

như bề rộng lớp thành, kiểu điền đầy, Ranjeet

Kumar Sahu [3] sử dụng phương pháp Taguchi

kết hơp với fuzzy logic dùng để tối ưu hóa các

thông số bề dày lớp, hướng tạo mẫu, góc raster,

bề rộng đường đùn, khoảng hở giữa các đường

đùn sau đó cho ra kết luận hướng tạo mẫu đóng

vai trò quan trọng trong các thông số chế tạo ảnh

hưởng đến độ chính xác kích thước, song song

đó là việc giữ cố định bề rộng lớp thành, kiểu điền

đầy… Omar Ahmed Mohamed [4] nghiên cứu và

cho thấy sai lệch về chiều dài kích thước tăng khi

tăng bề dày lớp, khoảng hở giữa các đường đùn,

hướng tạo mẫu, bề dày đường đùn và số lớp

thành tuy nhiên cũng cho thấy giảm sai lệch về

chiều dài lớp khi tăng hướng điền đầy từ 0 lên 90

độ Nathan Ostrout [5] đã nghiên cứu và cho thấy

nhiệt độ đầu đùn và tốc độ quạt thổi nguội cũng

ảnh hưởng đến chất lượng chi tiết do độ co rút

của vật liệu Stephen O Akande [6] đã sử dụng

phương pháp Taguchi nghiên cứu và cho thấy bề

dày lớp, tốc độ in và độ điền đầy ảnh hưởng đến

chất lượng bề măt cũng như độ chính xác kích thước của chi tiết L M Galantucci [7] đã nghiên cứu giữa hai loại máy in công nghiệp và máy mã nguồn mở và cho thấy được chất lượng chi tiết của máy mã nguồn mở cũng tương đối chấp nhận được nhưng giá thành rẻ hơn nhiều so với máy in công nghiệp Ashu Garg [8] nghiên cứu ảnh hưởng của hướng tạo mẫu lên chất lượng bề mặt và độ chính xác kích thước và cho thấy được

là để giảm sai lệch tối đa thì nên đặt mẫu song song hoặc vuông góc với các trục của mẫu Mahdi Kaveh [9] nghiên cứu về tối ưu hóa bộ thông số bao gồm nhiệt độ đùn, tốc độ di chuyển trên mặt phẳng, tốc độ dòng chảy vật liệu, bề rộng đường đùn nâng cao độ chính xác của sản phẩm Zoi Moza [10] nghiên cứu và tối ưu hóa thông số bề dày lớp, độ điền đầy, số lớp thành trên hai loại vật liệu ABS và PLA và xếp hạng được mức độ ảnh hưởng của các thông số đến

độ chính xác của chi tiết

Trong bài viết này, tác giả sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế và tối ưu hóa thông số chế tạo và ANOVA để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số kể trên đến chất lượng chi tiết với năm thông số chế tạo: bề dày lớp, bề rộng đường đùn (raster width), góc raster (raster angle), số lớp thành, bề rộng lớp thành (contour width)

3 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Taguchi là một phương pháp mạnh mẽ trong việc phân tích và tối ưu hóa dữ liệu được đề ra bằng

cách sử dụng dãy trực giao trong quy hoạch thực

nghiệm, sử dụng tín hiệu/nhiễu (signal to noise)

S/N Mục tiêu phương pháp Taguchi đề ra là có

thể giảm thiểu được số lượng thí nghiệm xuống

mức thấp nhất nhưng vẫn đảm bảo được chất

lượng thí nghiệm từ đó có thể thực hiện được

việc tối ưu hóa một cách nhanh chóng Thông

thường phương pháp được xây dựng có 3 trường

hợp chính:

- Type lower-the-better:

(1)

- Type nominal-the-better:

( ) ∑ (2)

- Type higher-the-better:

∑ (3)

Trong bài viết này, mục tiêu là sai lệch theo

từng phương là bé nhất nên sử dụng kiểu

lower-the- better để thực hiện

ANOVA là phương pháp phân tích phương

sai với sai lệch chỉ là 5% được sử dụng trong bài

viết nhằm tìm ra được mối quan hệ cũng như

đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số

chế tạo đến sai lệch theo các phương: dài, rộng,

cao

Các thông số chế tạo quan trọng được

nghiên cứu trong bài báo bao gồm bề dày lớp (A),

raster width (B), raster angle (C), số lớp thành

(D), contour width (E) với 3 mức độ được thể hiện

trong Bảng 1:

Bề dày lớp (A): bề dày của mỗi lát cắt

Raster width (B): bề rộng của một đường

đùn bên trong

Raster angle (C): hướng điền đầy của một

đường đùn so với mặt phẳng nằm ngang

Số lớp thành (D): số lượng đường biên bao

quanh thành mẫu, quyết định bề dày của thành

in

Contour width (E): bề rộng của lớp thành

Bảng 1 Các thông số và mức thí nghiệm

hiệu

(1) (2) (3)

Bề dày

lớp

A 0.1 0.2 0.3 mm

Raster B 0.4 0.5 0.6 mm

width Raster angle

Sốlớp thành

Contour width

E 0.4 0.5 0.6 mm

Kích thước mẫu thí nghiệm được xác định theo tiêu chuẩn ASTM D5418/ASTM D7028 được biểu diễn theo Hình 2:

Thiết bị được sử dụng trong bài báo là máy in FDM Reprap được trang bị một đầu đùn hoạt động theo cơ cấu H-bot cho hai trục X-Y để đơn giản kết cấu truyền động cho hai trục và cho phép tăng tốc độ gia công đáng kể Ban đầu, mô hình 3D CAD được tạo ra bằng phần mềm cắt lớp Slic3r và sau đó cài đặt thông số chế tạo theo yêu cầu đặt ra, từ đó xuất file gcode và đưa vào trong máy FDM Reprap Số liệu đươc đo đạc bằng dụng cụ thước cặp điện tử Mitutoyo với độ phân giải 0.01 mm, đo tại năm vị trí trên cùng một mặt phẳng sau đó lấy giá trị trung bình

Vật liệu được sử dụng trong bài viết là PLA ( Polylactide) là một polyeste nhiệt dẻo có khả năng phân huỷ sinh học và mang hoạt tính sinh học từ các nguồn tái tạo, như tinh bột bắp (ở Hoa

Kỳ và Canada), củ sắn, khoai tây chiên hoặc tinh bột (chủ yếu ở châu Á) , hoặc mía (ở phần còn lại của thế giới) có nhiệt độ nóng chảy trong khoảng 180-230oC, khối lượng riêng 1.3 kg/cm3

4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Sai lệch của các mẫu thí nghiệm được tính toán

bằng cách và thể hiện trong Bảng 2 và 3

- Với trục X:   L X  XCAD

- Với trục Y:    W Y YCAD

- Với trục Z:    T Z ZCAD

Trong đó:

X, Y, Z: kích thước trung bình của mẫu thí nghiệm

sau khi đo tại năm vị trí

- XCAD, YCAD, ZCAD: kích thước trên file thiết kế

3D CAD

Bảng 2 Giá trị đo trung bình và sai lệch

ST

T

Bảng 3 Thiết kế trực giao và sai lệch với tỉ lệ S/N

STT YẾU TỐ S/N ratio

3 2 1

22 20 18 16 14

3 2

3 2 1

22 20 18 16 14

3 2 1

A

Main Effects Plot for SN ratios

Data Means

Signal-to-noise: Smaller is better

3 2 1

25.0 22.5 20.0 17.5 15.0

3 2

3 2 1

25.0 22.5 20.0 17.5 15.0

3 2 1

A

Main Effects Plot for SN ratios

Data Means

Signal-to-noise: Smaller is better

Hình 6 Đồ thị với các yếu tố ảnh hưởng cho ∆T

Bảng 4 Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆L

Bảng 5 Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆W

Bảng 6 Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆T

Để tối ưu hóa các thông số ta dựa vào đồ thị Hình

4, 5, 6 nhận thấy được bộ thông số tối ưu cho việc giảm sai lệch theo từng phương:

- Theo chiều dài: A(2),B(2),C(3),D(3),E(3)

- Theochiềurộng:A(2),B(2),C(2),D(3),E(3)

- Theo chiều cao: A(3),B(1),C(1),D(3),E(3) Qua Bảng 4, 5, 6 ta có thể nhận thấy được thông

số chế tạo quan trọng nhất ảnh hưởng trực tiếp đến sai lệch theo các phương, chiều dài và chiều rộng bị ảnh hưởng bởi thông số bề rộng đường đùn(raster width), theo chiều cao ảnh hưởng nhiều nhất bởi bề dày lớp

Bảng 7 ANOVA cho ∆L

Error 16 0.004565 0.004565 0.000285

Total 26 0.134435

S = 0.0170815 R-Sq = 96.09% R-Sq(adj) = 94.36%

Bảng 8 ANOVA cho ∆W

Error 16 0.006242 0.006242 0.000390

Total 26 0.142602

S = 0.0197522 R-Sq = 95.62% R-Sq(adj) = 92.89%

3 2 1

25.0

22.5

20.0

17.5

15.0

3 2

3 2 1

25.0

22.5

20.0

17.5

15.0

3 2 1

A

Main Effects Plot for SN ratios

Data Means

Signal-to-noise: Smaller is better

Bảng 9 ANOVA cho ∆T

Error 16 0.034933 0.034933 0.002183

Total 26 0.439012

S = 0.0467263 R-Sq = 92.04% R-Sq(adj) = 87.07%

Qua Bảng 7, 8, 9 ta nhận thấy được rằng mức độ

ảnh hưởng của các thông số chế tạo đối với sai

lệch của mẫu thí nghiệm Đối với sai lệch theo hai

phương X, Y, bề dày đường đùn (B) ảnh hưởng

nhiều nhất, sau đó là các yếu tố quan trọng tiếp

theo là số lớp thành (D), bề dày lớp (A) Đối với

sai lệch theo phương Z, ta có thể thấy được yếu

tố ảnh hưởng nhiều nhất là bề dày lớp (A), sau đó

là các yếu tố quan trọng như bề dày đường đùn

(B), raster angle (C) Thông số contour width (E) ít

ảnh hưởng đến việc giảm sai lệch kích thước của

mẫu thí nghiệm

Trong rất nhiều thông số có thể điều chỉnh của

máy FDM mã nguồn mở ta cần phải chú ý đến

những thông số quan trọng như bề dày lớp, raster

width, raster angle và số lớp thành Các thông số

này đóng vai trò quan trọng trong việc giảm sai

lệch kích thước của sản phẩm khi vận hành máy

Việc tìm ra cách tối ưu hóa bộ thông số cho loại

máy FDM mã nguồn mở là thực sự cần thiết trong thời điểm hiện nay khi mà sự phổ biến của loại máy đang gia tăng Bằng cách sử dụng phương pháp Taguchi ta có thể tìm ra được một bộ thông

số tối ưu cho từng loại máy và nâng cao được chất lượng sản phẩm mà trong bài viết này là độ chính xác kích thước Những nghiên cứu được rút ra trong bài viết này bao gồm:

1 Mặc dù trong bài viết nghiên cứu độc lập các các kết quả đầu ra nhưng có thể kết luận sai lệch theo hai phương dài và rộng bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi bề rộng đường đùn và số lớp thành

2 Thông số ảnh hưởng đến chiều cao nhiều nhất

là bề dày lớp và bề rộng đường đùn

2 Các thông số tối ưu cho chiều dài và rộng là bề dày lớp 0.2 mm, bề rộng đường đùn 0.5 mm, số lớp thành 3 và bề rộng thành 0.5 mm

3 Các thông số tối ưu cho chiều cao là bề dày lớp 0.3 mm, bề rộng đường đùn 0.4 mm, góc raster 0o, số lớp thành 3 và bề rộng thành 0.6mm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T Nancharaiah, D Ranga Raju và V

Ramachandra Raju, “An experimental

investigation on surface quality and

dimensional accuracy of FDM components”,

2010, International Journal on Emerging

Technologies

[2] Asif Equbal, Anoop Kumar Sood, R K

Ohdar, S S Mahapatra, “Prediction of

dimensional accuracy in fused deposition

modelling: a fuzzy logic approach”, 2011, Int

J Productivity and Quality Management

[3] Ranjeet Kumar Sahu, S S Mahapatra and

Anoop Kumar Sood, “A Study on

Dimensional Accuracy of Fused Deposition

Modeling (FDM) Processed Parts using

Fuzzy Logic”, 2013, New York University Bobst Library Technical Services

[4] Omar Ahmed Mohamed, Syed Hasan Masood, Jahar Lal Bhowmik, “Optimization

of fused deposition modeling process parameters for dimensional accuracy using I-optimality criterion”, 2015, ELSEVIER [5] Nathan Ostrout, “Quantifying a Fused Deposition Modeling System’s Dimensional Performance Through Its Addressability”,

2015, Rochester Institute of Technology [6] Stephen O Akande, “Dimensional Accuracy and Surface Finish Optimization of Fused Deposition Modelling Parts using Desirability Function Analysis, 2015, International

Journal of Engineering Research &

Technology

[7] L M Galantucci, I Bodi, J Kacani, F

Lavecchia, “Analysis of dimensional

performance for a 3D open-source

printerbased on fused deposition modeling

technique”, 2015, ELSEVIER

[8] Ashu Garga, Anirban Bhattacharyaa và Ajay

Batisha, “On Surface Finish and Dimensional

Accuracy of FDM Parts after Cold Vapor

Treatment”, 2015, Crossmark

[9] Mahdi Kaveh, Ardeshir Hemasian Etefagh, and Mohsen Badrossamay, “Optimization of the Printing Parameters Affecting Dimensional Accuracy and Internal Cavity for HIPS Material Used in Fused Deposition Modeling Processes”, 2015, Journal of Materials Processing Technology

[10] Zoi Moza, Konstantinos Kitsakis, John Kechagias, Nikos Mastorakis, “Optimizing Dimensional Accuracy of Fused Filament Fabrication using Taguchi Design”, 2016

OPTIMIZING THE PROCESS PARAMETERS TO IMPROVE THE DIMENSIONAL ACCURACY OF THE FDM PRODUCT

ABSTRACT

Today, FDM (FUSED DEPOSITION

MODELING) technology is increasingly being

used in many fields: industry, medicine, modeling

or fashion Therefore, the improvement of the

quality of FDM products are necessary One of

the important criteria used to evaluate is the

accuracy of dimension as well as the quality of the

FDM products that depend on the process

parameters In this article, we investigate the

accuracy of the dimension produced by “Open

source” FDM technology with PLA materials, using Taguchi methodology to design experiments, optimize process parameters and ANOVA to determine the level of influence of the parameters The parameters mentioned in this article include: layer thickness, raster width, number of contours, raster angle and contour width Research shows the importance of the process parameters and methods to improve dimensional accuracy

Keywords: FDM, open source, dimensional accuracy , process parameters, Taguchi, ANOVA, PLA