Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали 3D-принтер, который может самостоятельно определять параметры печати для неизвестного материала. Это новшество позволяет использовать возобновляемые или перерабатываемые материалы, которые трудно характеризовать. Принтер модифицирован так, что может измерять плотность, давление и поток материала, а затем, основываясь на этих данных, автоматически генерировать параметры печати. Метод уже успешно протестировали на нескольких уникальных материалах.

Группа исследователей из MIT, Национального института стандартов и технологии (NIST) США и Национального центра научных исследований в Греции представила новый подход к 3D-печати. Обычно для каждого нового материала параметры печати, которых около 100, приходится настраивать вручную. Это затрудняет использование устойчивых и переработанных материалов, потому что легче выбросить остатки нескольких полимеров, чем смешать их вместе и потратить много времени на настройку принтера.

Новый 3D-принтер сам настраивает параметры, поэтому может работать с любым материалом, в том числе смешанным. Технология основана на модификации экструдера — ключевого компонента 3D-принтера, который отвечает за нанесение материала. К нему добавили несколько приборов. Тензодатчик измеряет давление, оказываемое на печатную нить полимеров, а датчик скорости подачи измеряет толщину нити и фактическую скорость, с которой она проходит через принтер. Эти измерения можно использовать для расчета 2 наиболее важных, но трудно определяемых параметров печати: скорости потока и температуры. Почти половина всех настроек печати в стандартном ПО связана с этими двумя параметрами.

Полученные данные затем обрабатываются математической функцией в течение 20 минут, что в свою очередь позволяет определить оптимальные параметры печати. Затем их можно ввести в готовое программное обеспечение. Таким образом можно получить примерно 50 параметров из 100, которые обычно настраивают вручную.

В экспериментах с 6 различными материалами, некоторые из которых были биологическими, метод автоматически генерировал жизнеспособные параметры. Их неизменно использовали для успешной печати сложных объектов.

Результаты исследования опубликовали в журнале Integrating Materials and Manufacturing Innovation.