La maquinaria de Fabricación Aditiva (AM por las siglas en inglés de Additive Manufacturing) ha avanzado con el tiempo, sin embargo, el software necesario para las nuevas máquinas a menudo se queda atrás. Para ayudar a mitigar este problema, los investigadores de Penn State diseñaron un software de planificación de procesos automatizado para ahorrar dinero, tiempo y recursos de diseño.
Máquinas de cinco ejes como ejemplo de automatización
Por ejemplo, las máquinas más modernas de fabricación aditiva de cinco ejes están diseñadas para moverse linealmente a lo largo de un plano X, Y y Z y rotar entre los planos para permitir que la máquina cambie la orientación de un objeto. Estas máquinas son un avance frente a la maquinaria tradicional de tres ejes que carecen de capacidad de rotación y requieren estructuras de soporte.
Una máquina de este tipo puede generar grandes ahorros de tiempo y costes; sin embargo, la AM de cinco ejes carece de la misma planificación de diseño y automatización que tienen las máquinas de tres ejes. Aquí es donde la creación de software de planificación se vuelve fundamental.
En comparación con la fabricación aditiva de metales tradicional, este proceso contiene múltiples volúmenes imprimibles que partieron de diferentes superficies de construcción con diferentes orientaciones. IMAGEN: XINYI XIAO
«La AM de cinco ejes es un área joven, y el software aún no está allí», dijo Xinyi Xiao, quien recibió un doctorado en ingeniería industrial en Penn State en el verano de 2020 y ahora es profesora asistente de ingeniería mecánica y de fabricación en la Universidad de Miami en Ohio.
“Básicamente, desarrollamos una metodología para mapear automáticamente los diseños desde el software CAD (diseño asistido por computadora) a AM para ayudar a reducir los pasos innecesarios. Ahorra dinero al tomar menos tiempo para hacer la pieza y también al usar menos materiales de estructuras de soporte de tres ejes ”.
“Queremos automatizar el proceso de decisión para los diseños de fabricación para llegar a la ‘fabricación aditiva de botón’ (‘push button additive manufacturing’)”, dijo Joshi.
“La idea del software es hacer que la AM de cinco ejes sea completamente automatizada sin necesidad de trabajo manual o rediseños de un producto. Xinyi acudió a mí cuando necesitaba orientación o tenía preguntas, pero al final, ella tenía la clave «.
La clave de la nueva Fabricación Aditiva está en el algoritmo
El algoritmo del software determina automáticamente las secciones de una pieza y las orientaciones de las secciones. A partir de esto, el software designa cuándo se imprimirá cada sección y en qué orientación dentro de la secuencia de impresión. Mediante un proceso de descomposición, la geometría de la pieza se reduce a secciones individuales, cada una de las cuales se puede imprimir sin estructuras de soporte. A medida que se hace cada pieza en orden, la máquina puede girar a lo largo de sus ejes para reorientar la pieza y seguir imprimiendo.
Xiao lo comparó con trabajar con bloques de construcción de Lego.
El algoritmo puede ayudar a informar el plan de proceso de un diseñador para fabricar una pieza. Brinda a los diseñadores oportunidades para hacer correcciones o alterar el diseño antes de imprimir, lo que puede afectar positivamente el costo. El algoritmo también puede informar al diseñador qué tan factible puede ser la creación de una pieza mediante la fabricación sin soporte.
“Con un algoritmo, realmente no necesitas la experiencia del usuario porque está en el software”, dijo Joshi. «La automatización puede ayudar a probar un montón de escenarios diferentes muy rápidamente antes de crear algo en la máquina».
Ahora Xiao tiene la intención de continuar esta investigación ya que algunas de las principales áreas de aplicación de esta tecnología son la industria aeroespacial y la automoción.
“Los componentes metálicos grandes, que utilizan la fabricación aditiva tradicional, pueden llevar días y desperdician muchos materiales mediante el uso de estructuras de soporte”, dijo Xiao. “La fabricación aditiva es muy poderosa y puede hacer muchas cosas debido a su flexibilidad; sin embargo, también tiene sus desventajas. Todavía hay más trabajo por hacer ”.
Xiao realizó este trabajo como parte de su programa de doctorado en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Fabricación de Penn State Harold e Inge Marcus, bajo la supervisión de Sanjay Joshi, profesor de ingeniería industrial. Su investigación se publicó en el Journal of Additive Manufacturing .
Fuente: PennState
