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Evaluación basada en la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) de la resistencia a la tracción del PETG reciclado impreso en 3D

Autores: Firtikiadis, Lazaros; Tzotzis, Anastasios; Kyratsis, Panagiotis; Efkolidis, Nikolaos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Evaluación basada en la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) de la resistencia a la tracción del PETG reciclado impreso en 3D


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Mecánica

Palabras clave

Pruebas de tracción
Especímenes impresos en 3D
Porcentaje de relleno
Velocidad de impresión
Tipo de relleno
PETG reciclado

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 15

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En esta investigación, se presenta una indagación relacionada con la prueba de tracción de especímenes impresos en 3D, bajo diferentes parámetros de fabricación. Las muestras de control se fabricaron utilizando Recycled-PETG: EVO (NEEMA3D(tm), Atenas, Grecia). Consiste en material en bruto de tereftalato de polietileno glicol reciclado (PETG), ya utilizado en la industria, modificado para convertirse en filamento y poder ser impreso nuevamente. Más específicamente, los parámetros que se estudiarán son el porcentaje de relleno, la velocidad y el tipo de relleno. Tanto la densidad de relleno como la velocidad de impresión tienen tres niveles de valor, mientras que para el patrón de relleno se seleccionaron dos tipos. Se fabricaron dos conjuntos de 18 especímenes cada uno, con respecto a las diferentes combinaciones de parámetros. A través de los resultados de las pruebas, se obtuvo por separado la tensión máxima de cada espécimen. De los tres parámetros definidos, se encontró que los más importantes son el tipo de relleno (44.77%) y el porcentaje de relleno (24.67%). La velocidad (13.22%) no afectó fuertemente la resistencia de los especímenes. En conclusión, se consideró que el modelo empírico desarrollado era confiable en términos del valor del error cuadrado, R-sq(pred) (97.72%), pero también del resto de los gráficos residuales de análisis resultantes (a través del diseño factorial completo).

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