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AM易道导语：
在FDM3D打印专业用户和科研“农场主”的日常工作中，如何开拓新材料、开发其工艺参数并且提升3D打印件的机械性能是关注的焦点。
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AM易道最新获悉，来自印度金奈理工学院的研究团队在《Scientific Reports》上发表了一项工艺研究，他们通过将石墨烯引入PETG材料体系，并采用创新的多准则决策方法优化FDM工艺参数，成功实现了打印件性能的显著提升。
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这项研究不仅为高性能3D打印材料的开发提供了新思路，更为工业级FDM应用提供了可靠的工艺参数优化方案。
PETG的FDM3D打印
PETG（聚对苯二甲酸乙二醇酯）因其优异的化学稳定性、耐久性和易打印性而受到广泛关注。然而，传统PETG材料在机械性能方面仍存在局限性，难以满足高性能工业应用的需求。研究团队创新性地将石墨烯这种具有卓越强度、导电性和导热性的二维材料引入PETG基体中，开发出了石墨烯增强PETG复合材料（G-PETG）。![]()
如图1所示，研究团队采用单螺杆挤出工艺实现了石墨烯在PETG基体中的均匀分散，并成功制备出了标准的1.75mm打印线材。
线材制作工艺：将石墨烯粉体与PETG颗粒按照预定比例（5%石墨烯和95%PETG）充分混合。随后，混合物被输送到温度和螺杆转速严格控制的单螺杆挤出机中。在挤出过程中，石墨烯颗粒在熔融态PETG中得到充分分散，形成均匀的复合材料。经过冷却系统处理后，材料被制成小颗粒，这些颗粒随后被二次挤出，最终形成标准的1.75mm打印线材。
在工艺参数优化方面，研究团队选取了打印速度、行进速度、层高、填充密度、挤出温度和平台温度等关键参数进行系统研究。如表1所示，他们将这些参数划分为5组不同的工艺方案：
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来看看本文是如何实现G-PETG系统化的参数优化研究方法的。
多准则决策为FDM工艺开发
面对FDM工艺参数的复杂性和交互影响，研究团队创新性地引入了Spice Logic分析层次过程法（AHP）这一先进的多准则决策工具。![]()
如图2所示，该方法通过建立层次化的决策模型，将打印温度、层高、填充密度等工艺参数的影响进行系统量化和优先级排序。研究团队重点关注了四个关键力学性能指标：极限抗拉强度(UTS)、杨氏模量、极限抗弯强度和极限抗压强度。通过大量的实验数据分析，他们发现不同参数组合对这些性能指标的影响存在显著差异。如图3所示的实验装置，研究团队严格按照ASTM标准进行了力学性能测试，确保了数据的可靠性和可重复性。![]()
研究团队创新性地将配对比较矩阵引入工艺参数优化过程。![]()
如图4所示，通过建立准则权重分布图，他们成功实现了对不同工艺参数重要性的量化评估。![]()
表6展示了研究团队构建的准则评价配对矩阵，这是整个决策系统的基础。该矩阵反映了四个关键力学性能指标之间的相对重要性：极限抗拉强度、杨氏模量、极限抗弯强度和极限抗压强度。
通过Saaty量表（1-9级）进行重要性评分，研究团队发现：
极限抗拉强度获得了0.560的权重，这意味着在所有性能指标中，抗拉性能被认为是最关键的
杨氏模量的权重为0.186，表明材料的刚性是第二重要的考虑因素
抗压强度和抗弯强度分别获得0.14和0.112的权重
这种权重分配直接影响了后续工艺参数的优化方向。例如，较高的抗拉强度权重意味着在参数优化时，会优先考虑有利于提高抗拉性能的参数组合。
这种方法不仅提供了清晰的决策依据，更为工艺参数优化提供了可靠的理论指导。![]()
从图5的实验数据可以看出，优化后的工艺参数使G-PETG材料展现出优异的综合性能：AM易道认为，本文展示的基于权重的工艺优化解决了传统"试错法"效率低下的问题，更为FDM工艺的智能化优化提供了新思路。
权重分析结果表明，通过科学的参数优化，G-PETG材料在强度、刚度和韧性等方面实现了全面提升。值得注意的是，研究团队采用了严格的敏感性分析方法验证了优化结果的可靠性。![]()
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如图7和图8所示，他们分别研究了不同准则权重变化对优化结果的影响。结果显示，即使在准则权重发生较大变化的情况下，优化后的工艺参数仍然保持稳定，这充分证明了该优化方法的鲁棒性。研究团队开发的决策流程（如图11所示）为工艺参数优化提供了完整的解决方案。![]()
研究团队设计的决策流程图展现了一个完整的工艺优化路径，从应用需求到最终验证形成了一个闭环的决策系统。流程的起点是"Impeller Application"（叶轮应用），这反映了研究的实际应用导向。研究团队从具体的工业应用需求出发，确保了优化目标的实际意义。在叶轮这类高要求的旋转部件应用中，材料的力学性能和加工工艺的稳定性都是关键考量因素。 第二个关键节点是"Thermoplastic Polymer Composite proposed"（热塑性复合材料方案）。这一阶段涉及材料体系的创新设计，即将石墨烯引入PETG基体，形成具有增强效果的复合材料体系。 流程图的核心是"Optimization Using Spice Logic AHP"（使用Spice Logic AHP进行优化）。这反映了研究团队在众多优化方法中选择了最适合的多准则决策工具。AHP方法的选择既考虑了问题的复杂性，也权衡了实施的可行性。 随后的"Rating Method"（评分方法）和"Create Pairwise Matrix"（建立配对比较矩阵）展示了决策模型的具体构建过程。这个过程通过文献研究确定评价准则，通过专家评分建立判断矩阵，最终形成科学的决策模型。- "Sensitivity Analysis"（敏感性分析）：评估决策结果的稳定性
- "Comparative Analysis with FAHPT"（与FAHPT的对比分析）：通过不同方法交叉验证结果
- "Validate by field Experts"（专家实地验证）：确保优化结果在实际应用中的可行性
AM易道认为，这个决策流程确保了优化结果的可靠性和实用性。这种系统化的决策方法不仅适用于G-PETG材料的工艺优化，也为其他复合材料的工艺开发提供了可借鉴的方法论框架。对于FDM领域的从业者而言，这个决策流程的价值在于它提供了一个可以推广应用的工艺优化模板。通过替换具体的优化目标和评价准则，这个框架可以快速应用于其他材料体系的工艺优化中，大大提高研发效率。这项研究不仅在技术层面实现了突破，更为FDM技术在高端制造领域的应用提供了新的可能。优化后的G-PETG材料体系有望在航空航天、汽车制造等高要求领域获得更广泛的应用。研究团队通过系统的参数优化研究，为FDM专业用户提供了具有重要参考价值的实践经验。在填充模式选择方面，研究团队选用了"Line"（线性）填充模式。线性填充模式在原材料消耗方面较其他复杂模式（如蜂窝状、三角形、六边形等）更为高效；其次，这种模式能够确保打印件具有均匀的应力分布，同时保持较快的打印速度。在温度控制方面，研究表明挤出温度在230-250℃范围内，以240℃为最优值。这个温度不仅确保了材料的充分熔融，同时避免了过高温度导致的材料降解。平台温度保持在90℃左右可以有效防止零件翘曲，提升首层附着力。在打印参数方面，0.2mm的层高和65%的填充密度提供了最佳的性能平衡。这组参数在保证零件强度的同时，也实现了较高的打印效率。研究发现，打印速度对零件性能的影响尤为显著，50mm/s的速度可以在效率和质量之间取得最佳平衡。对于运营3D打印农场的用户而言，这项研究的价值主要体现在三个方面：1. 优化后的G-PETG工艺参数可以直接应用于批量生产，显著提升产品良率。研究中提出的G-PETG完整工艺参数组合（上文提到）为农场用户提供了可直接实施的解决方案。挤出温度：240℃
层高：0.2mm
填充密度：65%
打印速度：50mm/s
平台温度：90℃
2. 研究提出的多准则决策方法为农场用户优化其他材料的打印参数提供了可借鉴的方法论。这种系统化的优化方法可以大大缩短工艺调试周期，降低试错成本。3. 研究中发现的材料性能提升为农场用户开拓高端应用市场提供了可能。优化后的G-PETG材料在强度、刚度等方面的提升，使其可以满足更多高要求应用场景的需求。优化后的G-PETG材料相比传统PETG实现了全方位提升：抗拉强度提升约15%，杨氏模量提升近20%。这种性能跃升源于石墨烯的均匀分散提供了更有效的力学增强效果，另外是优化后的工艺参数确保了层间结合强度的提高。AM易道认为，这项研究展示了先进的决策工具与材料工艺开发的结合创新。这种创新不仅推动了G-PETG材料的产业化应用，展望未来，FDM技术在高性能应用领域的潜力将得到进一步释放。希望本文的研究能够带来启发。更多研究细节请参考文末的DOI信息。
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Reference:
1.https://doi.org/10.1038/s41598-024-80376-4
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