การหาค่าที่เหมาะสมของพารามิเตอร์กระบวนการแบบ FDM ที่ส่งผลต่อความคลาดเคลื่อนของขนาดชิ้นส่วน ABS โดยวิธีการพื้นผิวตอบสนอง

ผู้แต่ง

  • ทัตพงศ์ ลิ้มหลาย ภาควิชาเทคโนโลยีวิศวกรรมเครื่องกล วิทยาลัยเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • วรรณลักษณ์ เหล่าทวีทรัพย์ ภาควิชาเทคโนโลยีวิศวกรรมเครื่องกล วิทยาลัยเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

คำสำคัญ:

กระบวนการผลิตแบบเติมเนื้อ, ความหนาของชั้น, ความเร็วในการพิมพ์, ความหนาผนัง, วิธีส่วนประสมกลาง

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาค่าที่เหมาะสมสำหรับพารามิเตอร์กระบวนการพิมพ์แบบหลอมละลายเส้นใย (Fused Deposition Modeling--FDM) เพื่อลดความคลาดเคลื่อนของขนาดชิ้นส่วน ABS ให้อยู่ในขอบเขตความคลาดเคลื่อนที่กำหนด โดยกำหนดให้พารามิเตอร์ที่ใช้พิจารณาได้แก่ ความหนาชั้น ความเร็วของหัวฉีด และความหนาของผนัง จากนั้นทำการออกแบบการทดลองด้วยวิธีส่วนประสมกลาง (central composite design) โดยเก็บค่าตอบสนองจากการวัดขนาดของชิ้นส่วนกรณีศึกษาด้วยเวอร์เนียร์คาลิปเปอร์ ผลลัพธ์จากการตั้งค่าตามค่าพารามิเตอร์กระบวนการพิมพ์ คือ ความหนาชั้นอยู่ที่ 0.3485 mm ความเร็วในการพิมพ์อยู่ที่ 20 mm/s และความหนาผนังชั้นอยู่ที่ 2.4949 mm และในกระบวนการพิมพ์ควรพักเครื่องพิมพ์อย่างน้อย 10 นาที หลังจากพิมพ์ชิ้นส่วนเสร็จ ส่งผลให้ขนาดของชิ้นส่วนกรณีศึกษาอยู่ในขอบเขตความคลาดเคลื่อนที่กำหนด

เอกสารอ้างอิง

Aslani, K. E., Kitsakis, K., & Kechagias, J. D. (2020). On the application of grey Taguchi method for benchmarking the dimensional accuracy of the PLA fused filament fabrication process. Sciences, 2, 1016. https://doi.org/10.1007/s42452-020-2823-z

Buj-Corral, I., Bagheri, A., & Sivatte-Adroer, M. (2021). Effect of Printing Parameters on Dimensional Error, Surface Roughness and Porosity of FFF Printed Parts with Grid Structure. Polymer, 13, 1213. https://doi.org/10.3390/polym13081213

Buj-Corral, I., & Zayas-Figueras, E. E. (2023) “Comparative study about dimensional accuracy and form errors of FFF printed spur gears using PLA and Nylon. Polymer Testing, 117, 107862. https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2022.107862

Choudhari, C.M., & Patil, V. D. (2016) “Product Development and its Comparative Analysis by SLA, SLS and FDM Rapid Prototyping Processes. Materials Science and Engineering, 149, 012009. https://doi.org/10.1088/1757-899X/149/1/012009

Calì, J., Calian, D. A., Amati, C., & Kleinberger, R. (2012). 3D-Printing of Non - Assembly, Articulated Models. ACM Transactions on Graphics, 31(6), 130. https://doi.org/10.1145/2366145.236614

Dey, A., & Yodo, N. (2019) A Systematic Survey of FDM Process Parameter Optimization and Their Influence on Part Characteristics. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 3, 64. https://doi.org/10.3390/jmmp3030064

Elkaseer, A., Schneider, S., & Scholz, S. G. (2020). Experiment-Based Process Modeling and Optimization for High-Quality and Resource-Efficient FFF 3D Printing. Sciences, 10, 2899. https://doi.org/10.3390/app10082899

Equbal, A., Soon, A. K.., & Razzaq, A. (2017). Optimization of process parameters of FDM part for minimizing its dimensional inaccuracy. International Journal of Mechanical and Production, 7(2), 57-66. https://bit.ly/42bclXc

Hanon, M. M., Zsidai, L., & Ma, Q. (2021). Accuracy investigation of 3D printed PLA with various process parameters and different colors. Materials Today: Proceedings, 42, 3089-3096. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.1246

Gautam, J., & Aravinth, N. (2022). Studies on the effect of part geometry and process parameter on the dimensional deviation of additive manufactured part using ABS material. Progress in Additive Manufacturing. Progress in Additive Manufacturing, 6, 1183-1193. https://doi.org/10.1007/s40964-022-00292-9

Gao, G., & Xu, F. (2022). Parametric optimization of FDM process for improving mechanical strengths using Taguchi method and response surface method: A comparative investigation. Machines, 10, 750. https://doi.org/10.3390/machines10090750

Qureshi, S. M., & Talamona, D. (2018). Taguchi based process optimization for dimension and tolerance control for fused deposition modelling. Additive Manufacturing, 21, 183-190. https://doi.org/10.1016/j.addma.2018.03.009

Raymond, M. (2009) Experimental Designs for Fitting Response Surfaces – I. In W. A. Shewhart & S. S. Wilks (Eds.), Response Surface Methodology (pp. 281-348). United States: Wiley

Shakeri, Z., Benfriha, K., & Zirak, N. (2021). Optimization of FFF Processing Parameters to Improve Geometrical Accuracy and Mechanical Behavior of Polyamide 6 Using Grey Relational Analysis (GRA). ISSI Scientific Reports Series, 2021, 1-29. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1118150/v1

Sieminski, P. (2021). Chapter 2 - Introduction to fused deposition modeling. In J. Pou, A. Riveiro & J. P. Davim (Eds), Additive manufacturing (pp. 217-275). Netherlands: Elsevier

Solomon, J., & Gunasekaran, S. (2020). A review on the various processing parametersin FDM. Materials Today: Proceedings, 37(2), 509-514. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.05.484

Sood, A. K., & Mahapatra, O. (2009). Improving dimensional accuracy of Fused Deposition Modelling processed part using grey Taguchi method. Materials and Design, 30, 4243–4252. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2009.04.030

Sudin, M. N., Shamsudin, S. A., & Abdullah, M. A. (2016). Effect of part features on dimensional accuracy of FDM model. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 11(13), 8067-8072. https://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2016/jeas_0716_4564.pdf

Suthat Na Ayutthaya, P., & Luangpaiboon, P. (2551). Design and analysis of experiments. Bangkok: Top publishing house (in Thai)

Vanaei, H. R., Khellad, S., & Tcharkhtchi, A. (2022). Roadmap: Numerical-experimental investigation and optimization of 3D-printed parts using response surface methodology. Materials, 15, 7193. https://doi.org/10.3390/ma15207193

Vijayakumar, S., & Ayyangar, A. K. (2018) Design and fabrication of industrial components using 3D printing. Materials Today: Proceedings, 5, 14489–14498. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2018.03.036

Wicaksono, M. B., & Nugraha, F. A. N. (2022) “Optimization of 3D printing parameters using the Taguchi method to improve dimensional precision. Additive Manufacturing, 12(2), 70-75. https://doi.org/10.35134/jitekin.v12i2.72

Wu, J. (2018) Study on optimization of 3D printing parameters. Materials Science and Engineering, 392, 062050. https://doi.org/10.1088/1757-899X/392/6/062050

Yan, Q., Dong, H., Su, J., Han, J., Song, B., Wei, Q, & Shi, Y. (2018). A review of 3D printing technology for medical applications. Engineering, 4, 729–742. https://doi.org/10.1016/j.eng.2018.07.021

Zadpoor, A. A., & Malda, J. (2016). Additive Manufacturing of Biomaterials, Tissues and Organs. Biomedical Engineering, 45, 1-11. https://doi.org/10.1007/s10439-016-1719-y.

Zhang, X., & Liou, F. (2021) Chapter 1 - Introduction to additive manufacturing. In J. Pou, A. Riveiro, & J. P. Davim (Eds), Additive manufacturing (pp. 1-31). Netherlands: Elsevier

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-04-21

รูปแบบการอ้างอิง

ลิ้มหลาย ท. ., & เหล่าทวีทรัพย์ ว. . (2025). การหาค่าที่เหมาะสมของพารามิเตอร์กระบวนการแบบ FDM ที่ส่งผลต่อความคลาดเคลื่อนของขนาดชิ้นส่วน ABS โดยวิธีการพื้นผิวตอบสนอง. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยอีสเทิร์นเอเชีย ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (Online), 19(1), 98–115. สืบค้น จาก https://he01.tci-thaijo.org/index.php/EAUHJSci/article/view/272429

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย