Desarrollo de estrategias para una manufactura aditiva controlada

La Manufactura Aditiva (AM), también conocida como impresión 3D, y usada comúnmente para fabricar prototipos rápidos (RP), fixtures y partes funcionales, comprende diversas tecnologías que permiten crear objetos a partir de diseños digitales tridimensionales de CAD (Computer Aided Design). Una técnica AM muy usada, que se basa en el proceso de extrusión, es la Fused Filament Fabrication (FFF) o Fused Deposition Modelling (FDM), la cual ofrece varias ventajas, entre estas los costos muy competitivos. Sin embargo, este proceso es complejo e involucra una cadena de actividades que van desde el diseño digital hasta el post-procesado, donde las propiedades finales de la pieza dependen de una gran cantidad de factores. A pesar de su popularidad, esta tecnología es aún considerada altamente empírica, requiriendo calibración y una optimización experimental de los parámetros de impresión. Además, la estructura interna de las piezas FFF, formada por filamentos depositados capa por capa, resulta en la generación de anisotropía y defectos superficiales y dimensionales. No es simple obtener consistentemente las características deseadas debido a la complejidad de los fenómenos físicos que controlan el proceso (temperatura, mecánica del flujo, solidificación). Esto afecta directamente a especificaciones críticas como la rugosidad superficial (un error microgeométrico), y las tolerancias dimensionales y geométricas (paralelismo, perpendicularidad, redondez, etc.).
El proyecto propuesto considera el desarrollo de estrategias para una manufactura controlada en la fabricación FFF, en particular se enfoca en prever las propiedades de rugosidad, así como evaluar tolerancias dimensionales y geométricas. Usando un aporte sistémico y novedoso, el proyecto propone investigar las capacidades de la tecnología FFF, planificando valores específicos de rugosidad, dimensiones y geometría, abordando los aspectos metrológicos y recurriendo a técnicas estadísticas de diseño de experimentos, machine learning y modelación y simulación computacional.
Los resultados esperados del proyecto permitirían definir estrategias claras para el diseño de productos, facilitando la generación controlada de texturas superficiales (rugosidad, ondulación) y la determinación precisa de los valores de las tolerancias dimensionales y geométricas. La aplicación práctica inicial y de alto impacto del proyecto se enfoca en el desarrollo de materiales didácticos inclusivos para la enseñanza de disciplinas STEM, en particular las matemáticas. Los modelos impresos en 3D ofrecen una oportunidad única al ser intuitivos y fáciles de comprender tanto por la vista como por el tacto, lo que mejora las oportunidades de aprendizaje para personas ciegas, con baja visión o con discapacidades perceptuales, promoviendo un entorno educativo inclusivo.

Diseñar estrategias para obtener propiedades controladas de rugosidad y dimensionales para el proceso de fabricación aditiva.

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