A team of six international scientists have developed a new computational framework for the multi-axis, non-planar 3D printing of polymer parts.
基于FFF的技术是通过使细丝沿着他们承受最大压力，减轻“弱点”并增加整体强度的方向的方向来对齐。到目前为止，这项工作已经获得了一些非常有希望的结果，与传统的平面FFF打印相比，该作品的部分优势增加了6.35倍。
Anisotropy in 3D printed parts
在3D打印中，仍然存在广泛的各向异性问题。3D打印零件的机械性能往往会根据施加力的方向或轴而变化。由于Z轴中臭名昭著的较弱的层间粘结，因此在FFF印刷部分中尤其明显。结果，对于需要高压力性的工业或生产应用，该过程通常被认为不足。
就目前而言，可以采用多种方法来改善聚合物零件的机械性能。这包括热和化学处理，填充百分比和结构的变化，甚至重新设计了零件的几何形状。采用一种全新的方法，研究小组利用各向异性现象本身来控制和提高通过FFF制造的零件的强度。
The multi-axis 3D printing framework
The framework, at its core, works by breaking down a 3D model into a sequence of “strength-aware” and collision-free curved working surfaces, like abstract slices of a very complex, convoluted cake. These curved working surfaces act as an alternative to the conventional layers found in planar 3D printing, but allow for more dynamic variations in the printhead’s toolpath.
First, an optimized governing field was computed, from which the individual working surfaces could be extracted. According to the researchers, the computational process was “naturally inherited from finite element analysis”, which is used by engineers to simulate the stress distributions in parts under loading. The resultant mesh was composed of a set of tetrahedrals.
基于理事场（考虑到零件中的应力分布），推断了悬垂和桥梁的支撑结构，并生成了单个弯曲层。最后，对工具路径进行了优化，以与每个弯曲表面中最弱的轴对齐，从而最大程度地沿各个方向置于零件的强度。
当要测试框架时，打印了一组原型，并在实验室中进行拉伸和压缩测试的步调。研究人员将实验测试结果描述为“令人鼓舞的”，与常规平面3D打印相比，典型的强度在1.42倍 - 6.35倍的区域增加。
该研究的更多细节可以在标题为“”的论文中找到增强FDM：多轴灯丝对准与受控各向异性强度’. It is co-authored by Guoxin Fang, Tianyu Zhang, Sikai Zhong, et al.
计算方法已广泛用于检测缺陷，改善机械性能和3D打印零件中的故障，其中一些项目将其进一步发展并利用机器学习。Michigan Technological University’sJoshua Pearce博士开发开源，基于计算机视觉的软件算法能够打印故障检测和校正。该过程仅利用单个网络摄像头观察构建板，跟踪制造过程中零件上出现的任何打印错误。
Elsewhere, atArgonne National Laboratory和Texas A&M University，研究人员有开发了一种创新的新方法defect detection utilizing real time temperature data。使用机器学习算法，科学家能够在激光粉末床融合过程中在热史与地下缺陷的形成之间建立相关联系。然后将关系推断为仅基于构建室中温度曲线的即将到来的缺陷。
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特色图显示了模型被分解并用弯曲层重建的过程，以增加零件强度。通过韦恩州立大学的图像。
