科学家开发出可逆树脂3D打印技术,打印错误可即时修复!

3D打印技术参考了解到,来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)的研究团队,于近日在光敏树脂可逆性3D打印领域取得突破。他们提出了一种依托分布式光刻(DLP)技术的系统,以及一种新型材料,能部分扭转光固化过程。

传统上,采用光敏树脂的3D打印一般是单向的,零件逐层堆积,之后几乎没法修正。而他们开发了一种双波长感光树脂。它在405nm波长的蓝光照射时,会发生聚合,生成交联的固体。而当同样的材料曝露在365nm的紫外光下时,树脂中会产生酸类物质,这些酸会有选择性的破坏交联结构,让先前固化的聚合物重新成为流动性状态。

在金属3D打印领域,通常需要对打印件的关键位置进行CNC等二次加工,这是典型的增减材混合制造手段。而关于光敏树脂的混合制造技术此前并未有报道。

因此,这项研究通过结合双波长,造就了一种将聚合和降解组合在一起的混合制造方法。一旦在打印过程中发现了错误,可以及时进行修正,

笔者在论文中发现,他们所开发的系统具有添加和逐步去除材料的能力,并具有出色的时空控制。使用这种技术可以生产分辨率低至50微米的2D光刻图案和具有软弹性体特性的复杂3D结构。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)的研究人员表示,“理论上,如果打印出来的零件有缺陷或者需要修改,用户就不必重新打印一个全新的零件。他们只需要用另一种波长的光照射,就能对现有零件进行修改。这既实用又节约资源。”

在实验室里,研究团队在一个微流控元件上验证了此方法,该元件有两个起初分离的通道。借助紫外线诱导降解,这两个通道随后就连通了。

研究人员表示,“我们是故意这样设计的。但如果这真的是通道连接失败导致的,那就得重做整个打印件。现在只需进行非常简单的修正,零件又能使用了。”

接下来,研究团队打算将机载测量系统与反馈回路相结合,实现在打印过程中自动识别偏差,并及时修正投影图像。

论文的作者、劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家莉莉安娜·东平·特雷尔-佩雷斯表示,“要是发现打印出错,系统就能自适应地修改投影图像,实时把那些错误给纠正了,进而达成真正的自适应制造。除了DLP打印,我们还打算把这个办法用到体积增材制造上。而体积3D打印是一种突破传统打印形式的更快速的增材制造技术。

这项研究成果以“Hybrid Additive and Subtractive Manufacturing of Dual-Wavelength Photopolymer Thermosets”为题发表在advancd materials technologies上,详细阐述了树脂配方以及3D打印及修复的过程。你认为这项研究有意义吗?欢迎留言讨论!

”#增材制造 #3D打印 

注:本文由3D打印技术参考创作,未经联系授权,谢绝转载。

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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