基于3DP打印铸造型芯工艺参数的优化及性能预测

来源 :哈尔滨理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:studentxp2007
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型砂3D打印成型主要分两种:喷射粘结剂粘结粉末材料成型铸造型芯(3DP)和选择性激光烧结(SLS)在特定区域内烧结覆膜砂成型铸造型芯。与SLS的打印方式相比,3DP具有寿命长、维护简单、环境适应性好、成型速度快等优点,具有更广泛的应用前景,因此研究3DP打印成型参数对性能的影响由为重要。铸造型芯的最主要性能是强度、发气量和灼减量,本课题研究了3DP打印参数对性能的影响,对性能控制提供了支持,对型砂3DP打印技术在铸造中的应用具有较大的实际意义。本文针对控制3DP打印型芯的4个主要参数:固化剂加入量、X方向分辨率、层厚、铺砂速度,通过正交试验的方法对影响铸造型芯性能显著性进行研究。根据工程实际使用条件,固化剂加入量为型砂质量的0.16%-0.25%,X方向分辨率范围为0.07mm-0.10mm,使用的层厚范围为0.24mm-0.36mm,铺砂速度的范围为120mm/s-210mm/s。为了得到满足生产需要的参数组合,依据正交表设计了4因素4水平的正交实验,通过方差分析的方法筛选影响型砂性能显著的参数。对于力学性能,层厚和X方向分辨率为显著影响因素,四个工艺参数显著性排序为:层厚>X方向分辨率>铺砂速度>固化剂含量;对于发气性和灼减量,X方向分辨率、固化剂加入量和层厚均为显著影响因素,四个工艺参数显著性排序为:X方向分辨率>固化剂加入量>层厚>铺砂速度。根据实验结果并结合实际生产需要对参数进行调整,得到最优参数组合为固化剂加入量0.16%,X方向分辨率0.1mm,层厚0.28mm,铺砂速度150mm/s。3DP打印成型的铸造型芯在加工成型后,需要24小时待树脂完全固化达到最佳状态后才能使用,本文通过线性回归和BP神经网络两种方法,建立了能够预测试样力学性能的模型。结合实际,将试样重量、固化剂含量、X方向分辨率、层厚、铺砂速度和试样位置作为影响试样力学性能的输入层因素,训练并测试了两种模型,其中线性回归方法的稳定性优于神经网络,但BP神经网络经过多次训练后的误差小于线性回归方法的误差,相对误差在10%以内,满足使用精度,可以对试样的力学性能进行预测,根据预测结果可以及时调整参数,使其力学性能满足实际生产的需要,简化工艺步骤,提高生产效率。
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