JP2019530603A - 積層造形および３ｄプリント材料での支持体除去のための自己修正アジテーション方法および装置 - Google Patents

Abstract

３Ｄプリント部品の支持材料除去方法であって、部品が液体で満たされたタンクに投入され、支持体除去が、人工知能処理を介してマルチパラメータシステムで最適化され、これは過去データ、パラメトリック試験データ、標準的支持体除去データ、および他の支持体除去ＡＩモデルからの出力の使用を含み得るものだが、これらに限定されるものではなく、パルス繰り返し間隔（ＰＲＩ）およびパルス幅（ＰＷ）によって規定されるサイクル時間の単位での各パラメータの使用効率を最適なものとする。入力パラメータは、熱、循環、超音波、および化学反応を含み、これらは順に、および／または同時に用いられて支持体除去の効率を最適なものとする。次いで、および／または同時に、熱、ポンプ循環、超音波が、利用状況または強度の点で変化する。アジテーション手段の選択は、支持体除去タンクからの監視フィードバックおよび統計的に動的なルールベースシステム（ＳＤＲＢＳ）の適用に基づく。【選択図】図３Ａ

Description

本開示は概して、製造された未完成部品から支持材料を除去するための方法および装置に関し、とりわけ３Ｄプリントなどの積層造形技術によって製造された未完成部品に対する支持材料除去工程を最適化する方法および装置に関する。

製造された未完成部品には製造に必要な部分、すなわち製造工程に必須な副産物が含まれ得るが、これらは結局のところ、完成形態の部品には不要である。本明細書でこのような部分は、「支持材料」または単に「支持体」と呼ばれる。従来の支持体除去装置では、未完成の３Ｄプリント部品は、不必要な支持材料を除去する工程に供せられ、これにより完成した部品が得られる。このような工程では例えば、部品は液体の満たされたタンクに投入され、そこでは支持材料を除去すべく部品の機械的アジテーション(agitation)、研磨、および／または加熱が行われる。機械的アジテーションは、（例えばポンプを介して）液体を動かすことによって、および／または超音波を用いることによって行われる。他のこのような工程では、部品は液体の噴霧による圧力にさらされ、および／または支持材料を溶かす化学溶剤によって処理され、これにより完成形態の部品が後に残る。除去工程では例えば、部品がチャンバに投入され、部品を機械的にアジテート(agitate)すべくポンプを用いてチャンバで流体を循環させ、その間、熱源からの熱が流体温度を上昇させる。こうした条件だと、支持材料は、熱的に、化学的に、機械的に、あるいはこれらの一般的方法が２つ以上組み合わさって、除去される。

従来の支持体除去方法は、支持体除去速度を最適化して、個別の製造部品に対して作業効率を最大化することはできない。支持体除去の制御に用いられる方法は複雑で、連続使用されるときでも相互に関係し合う。さらに、迅速な支持体除去の達成と部品への潜在的ダメージとの間にはしばしばトレードオフが存在する。支持体除去は通常、一度に１つか２つの除去方法の使用に制限されており、あるいは各除去方法が、管理された環境で周期的に互いに独立して評価および調整される別々の制御システムを有するシステムで用いられている。アジテーション、温度、化学薬品、流体の流動などの除去方法間の相互関係は、あるタイプの除去方法が他の除去方法を後押ししたり妨げたりするという事実にもかかわらず、概ね無視されている。

さらに、製造される未完成部品は、様々なサイズ、形状、材質である。個別のサイズ、形状、材質次第で、除去方法の相性に差が出てくる。

支持体除去用の既存の装置および工程は、熱、化学的処理、または研磨などの特定の除去方法の用いすぎによって、部品にダメージを与えがちである。例えば、過剰な熱は、部品のデリケートな部分を弱体化させ、最終的には部品にダメージを与え得る。また、超音波アジテーションを用いると、その中に部品が存在する媒体に相応の温度上昇を引き起こすことなく、部品を加熱してしまうこともある。その結果、部品温度の予期せぬ不必要な上昇を招き、部品のデリケートな部分にダメージを与え得る。すなわち、複数の方法が互いに作用し合うことで悪影響が生じ、これにより特定の部品に対して該方法を用いることがベストなものでなくなり得る。

任意の方法を用いることがベストなものでなくなれば、エネルギおよび／または時間を非効率的に用いることにつながる。例えば、超音波アジテーションの過度の使用は、過剰な加熱につながり、その間にシステムをより最適な温度へと冷却する休止時間を必要とするが、これは時間を要するため、処理効率を下げてしまう。非効率さは、部品から支持材料を完全除去するのに時間がかかりすぎる、および／または部品から材料を除去しすぎる、および／または部品の表面仕上げを台無しにする、という形で現れる。このような効率のロスは作業コストを増大させる。

非効率さの他の例は、アジテーションの利用がベストなものでなくなることが部品にダメージを与えたり、部品の表面仕上げを台無しにすることである。アジテーションの強度が高すぎたりアジテーションがあまりに長い時間行われたりすると、支持材料が完全に除去されるだけでなく、部品の表面が過度に浸食され得る。得られた部品は容認不可能なものとなり、部品を放棄して再トライしなくてはならなくなる。

支持体除去用の従来の装置を用いることで生じる問題をさらに悪化させるのが、除去方法の精密な制御が不可能な点である。従来の装置は大抵の場合、温度、化学的ｐＨ、あるいはアジテーションなどの特定の方法を単に用いるか用いないかの能力をユーザに与えるもので、これは実質的に「オン／オフ切り替え」を与えるものにすぎない。例えば、アジテーションを用いて支持材料を除去する場合、循環ポンプは通常、出力１００％または０％にセットされる。ユーザの選択肢を１００％または０％のみに限ることで、処理を最適化することは不可能となり、部品へのダメージの危険性が増す。

所与の装置での複数の支持体除去方法の同時使用は、効率を高める場合もある。ただし、複数種の支持体除去方法を管理する従来の方法は、現在のところ（ａ）方法をランダムに適用、（ｂ）方法をマニュアルで適用、（ｃ）時間ベースで順次方法を切り替える、に限られている。多くの場合、該方法は、所定の基準、確立されたプロトコル、逐次手法、時間ベース手法、オペレータの判断、またはそれらの組み合わせに基づいて作動させられ、支持材料の無差別な除去をもたらし、未完成部品からどの程度支持材料が除去されるべきかを適切に考慮することはできない。例えば、時間ベース手法のみを用いる仕上げ工場は、その装置で用いられるであろう部品や材料が多種多様であるため、これらの方法が非常に非効率的であることに気が付くであろう。例えば時間ベース手法は、実行時間が適切にセットされていなかったり、あるいは他の固定パラメータがその部品に対して攻撃的すぎると、部品全体を容易に溶かしてしまう。

支持体除去装置のオペレータは、タイミングよく支持材料を除去する能力を維持しながら、そのうちのいくつかは既に述べた、非線形関係を有する処理パラメータを制御するという困難なタスクに直面する。そうした困難に加えて、異なる部品は同一の処理条件に対して異なる反応を見せるという事実もある。加熱率、超音波アジテーション、ｐＨ、部品回転速度、または他の側面を同時に最適化するのは控えめに言っても挑戦的であり、オペレータがマニュアルで行うのは非現実的である。加えて、産業上の求めがさらなる制約を課し、これが支持体除去装置およびそのオペレータの操作条件に著しい制約を課すこともあり得る。

効率を高めるために、支持体除去装置を、オペレータの経験、設計データ、一般的な科学原理、および定期的テストから導き出されたルールに従わせることも考えられる。しかしこのようなルールだけでは、日常的にオペレータが遭遇する様々な作動条件のすべてにはおそらく対処できない。さらに個々の部品およびアジテーション方法の複雑さゆえに、時間ベースあるいはランダムに変化するパラメータベースのシステムだけでは最適な選択肢とはなりづらい。

このように、一般的な技術または積層造形技術のいずれかで作成された部品から支持材料を自動的に除去し、かつ所定の時間間隔にわたって処理が進む間に該処理の特定のパラメータを変えることで支持材料除去工程を最適化する方法および装置が長い間待ち望まれてきた。

本発明は、製造された未完成部品から不要な材料を除去するための方法として実施可能である。このような方法は、複数の除去方法を備えた支持体除去装置の動作を最適化するための特徴を含むものとできる。このような方法では例えば、動作モデルが作成され、支持体除去装置の動作の制御に用いられる。前記モデルには支持体除去装置の作動と関連のある複数の入力パラメータが与えられ、これらの入力パラメータを用いて前記モデルが１つ以上の出力パラメータを作成する。各出力パラメータは、支持体除去装置の目標と関連している。該方法は、１つ以上の連続的な時間増分を特定し、各時間増分中に望ましい目標の１つ以上の達成を目指す１つ以上の決定を行うべく実行される。前記決定の少なくとも１つは、支持体除去装置に対応しかつ前記モデルに基づく動作の少なくとも１つの離散変数と関連している。支持体除去装置は前記決定にしたがって動作する。

本発明に基づくこのようなモデルでは、例えば、支持材料を有する３Ｄプリント部品が液体洗浄剤の入ったタンクに投入される。温度とｐＨを含むがこれに限定されるものではないタンク内の初期パラメータが評価され、支持材料除去のために部品に与えられるエネルギの量および種類を決定するために用いられる。支持体除去装置の初期パラメータは、オペレータの経験、静的設計データ、一般的な熱原理、および／または定期的テストに基づくものとできる。例えば、中身の詰まった物体あるいは高密度の物体は、中空の物体よりも長い初期加熱時間を必要とする。初期設定は、類似の物体での先例およびオペレータの知る熱原理に基づいて予測可能であり、該オペレータは人間またはコンピュータプログラムとすることができる。

本発明の実施例では例えば、初期予測温度設定に近い温度などの初期の処理パラメータがユーザによって選択され、タンク内での作用が時間間隔内で測定され、工程全体に対する最適値が決定される。

支持体除去構造を有する部品がタンクに投入されると、ポンプが用いられて、媒体（液体など）をタンク内で流動させる。媒体の流動によって、媒体内の１つ以上の部品は回転させられ、および／または、タンク内でおおまかな位置に保たれ、しばらくして部品の測定値が得られる。このような測定値には、除去された支持材料の量、または、この後除去されなくてはならない支持材料の量、が含まれる。このような測定値を得るべく、タンク内またはその近傍に設置されたセンサが用いられる。これらの測定値に応じて、除去処理パラメータが変更および／または調整され、所望の結果が得られる。このような測定を複数行った後で、支持体除去装置によって実行された特定の一連の動作パラメータが、特定の部品に対して最適化され、かつこのようなシステムが将来、より効率的な支持体除去、ただしその特定の部品だけでなく類似の他の部品に対しても、を達成するためのより正確な予測を可能とする。こうすることによって、動作パラメータの初期予測がより正確となり、その後の該方法への変更、および／または、パラメータに対する調整が小さくて済むようになる。

問題となっている部品の特徴次第では、支持材料の化学分解または熱分解などの望ましいアジテーション方法が利用可能である。ただし、望ましい方法の適用がベストなものでなくなった場合、望ましい方法の停止期間中には代わりのアジテーション方法が作動させられる。代わりのアジテーション方法は、もしもそうした代わりの方法が処理効率を高めるものであればだが、所定の時間間隔後に決定される。望ましい方法の停止期間が終わると、本発明の支持体除去システムは望ましい方法へと戻され、これは温度などの設計パラメータが再び上限に達するまで続き、その結果、望ましい方法は再び非作動となり、停止期間となる。設計パラメータが上限を超すと、その処理はベストなものでなくなる。支持体除去装置には温度センサおよび／またはｐＨセンサなどのセンサが備わっており、フィードバックを受け取り、様々なアジテーション方法を選択的に非作動とする。

部品へのダメージを抑えるために、各アジテーション方法を監視して、支持体除去を最大化しつつ支持材料のなくなった部品を無傷に保つ。とりわけプラスチック製３Ｄプリント部品については、温度が高くなりすぎるとプラスチック材料が変形するおそれがあるので、各アジテーション手段を監視して部品の温度上昇に制限を加えることが重要となる。既存の支持体除去システムと違って、本発明においては、様々なアジテーション手段が、アジテーションアルゴリズム（ＡＧＡ）へのフィードバックに基づいて、順に、あるいは同時に用いられる。本発明の処理は、支持体除去を促進するために、熱、ポンピング、超音波、および化学的手段を利用する。超音波を用いたアジテーションは、支持材料のすぐ近くで、洗浄剤でキャビテーションを起こし、同時に化学反応とポンピングが相乗的に機能して支持材料の除去を促進する。

さらに本発明は、広義には、部品から支持材料を除去する方法を含んでおり、これは、支持材料を有する部品をチャンバ内に投入し、前記チャンバが媒体を内部に備えており、第１の時間間隔のために前記媒体の第１の組のパラメータを設定し、前記第１の時間間隔が終わるまでに、前記第１の組のパラメータを有する前記媒体が前記第１の時間間隔中に前記支持材料に与えた第１の効果を、前記チャンバ内の前記部品を監視するために動作可能に配置された第１のセンサを介して測定し、前記第１のセンサからの測定値を分析し、第２の時間間隔のために前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、前記第２の時間間隔に前記第２の組のパラメータへと前記媒体を調整し、該方法の実行時間が尽きるまで、複数の連続する時間間隔にわたって該方法を繰り返し、該方法の前記実行時間が尽きた後に前記チャンバから前記部品を取り出すことを含む。

さらに本開示は、広義には、支持材料除去用の装置を記載しており、これは、支持材料を有する部品を受け入れるべく動作可能に配置されたチャンバと、前記チャンバ内に配置され、前記部品を包み込む媒体と、前記チャンバ内の前記媒体の温度を変化させるべく配置された温度制御ユニットと、前記チャンバ内の前記媒体をアジテートすべく配置されたアジテータと、前記チャンバ内の前記媒体を循環させるべく動作可能に配置されたポンプと、前記媒体の第１の組のパラメータを検知すべく動作可能に配置された第１のセンサと、前記第１のセンサと通信可能に接続された制御ユニットを有し、該装置の動作中に、前記第１のセンサが前記制御ユニットへと前記第１の組のパラメータを送信し、前記制御ユニットが前記第１の組のパラメータを分析して前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、前記制御ユニットが前記第２の組のパラメータを前記温度制御ユニット、前記ポンプ、および前記アジテータへと出力する。

さらに本開示は、広義には、部品から支持材料を除去する方法を記載しており、これは、チャンバ内に配置された媒体の第１の組のパラメータを決定し、第１の時間間隔中、前記第１の組のパラメータを有する前記媒体へと、支持材料を有する部品を委ね、前記第１の時間間隔が終わるまでに前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、前記第１の時間間隔より短い第２の時間間隔中、前記第２の組のパラメータを有する前記媒体へと、前記支持材料を有する部品を委ね、該方法の実行時間が尽きるまで、複数の連続する時間間隔にわたって該方法を繰り返し、該方法の前記実行時間が尽きた後に前記媒体から前記部品を取り出すことを含む。

本発明の主な目的は、支持体除去制御システムから得られた過去およびリアルタイムの動作データに基づく計算を用いる支持体除去最適化システム、方法、および装置を提供することである。

加えて、本発明の他の目的は、いつ、どの支持体除去アジテーションコンポーネントを選択し作動信号を送るかを最適に決定する支持体除去最適化システムおよび方法を提供することである。

さらに、本発明の他の目的は、支持体除去装置の動作を最適化する方法を提供することであり、そこでは少なくとも１つの連続的時間増分に対して１つ以上の決定がなされ、この決定の少なくとも１つが、支持体除去アジテーションコンポーネントの動作の少なくとも１つの離散変数と関連するものである。

本発明のこれらおよび他の目的、特徴、および利点は、図面および添付の請求項を参照して以下の詳細な説明を検討することで容易に理解できるであろう。

本発明の本質および動作モードは、以下の本発明の詳細な説明ならびに添付の図面により詳しく記載されている。

図１は、支持材料除去装置の斜視図である。 図２は、図１に描かれた支持材料除去装置の側面図である。 図３Ａは、概ね図２の３Ａ−３Ａ線に沿う支持材料除去装置の断面図である。 図３Ｂは、概ね図２の３Ｂ−３Ｂ線に沿う支持材料除去装置の断面図である。 図４は、図３Ａに描かれた支持材料除去装置内に配置された内部チャンバの斜視図である。 図５は、本発明の支持材料除去方法の一般的な処理のあらましを説明するフローチャートである。 図６は、本発明の第１の実施形態に基づく支持材料除去方法の最適化を説明するフローチャートである。 図７は、本発明の第２の実施形態に基づく支持材料除去方法の最適化を説明するフローチャートである。

最初に、異なる図面に現れる同様の参照番号は、同一または機能的に類似した本発明の構造要素を指すことを理解されたい。本発明は開示された側面のみに限定されるものではないことも理解されたい。

本発明はさらに、記載される特定の方法論、材料、または改良に限定されるものではなく、よって本発明は本明細書に記載されたものと変わり得ることを理解されたい。本明細書で用いられる専門用語は、特定の側面を説明することを目的とすることも理解されたい。

特に定義されない限り、本明細書で用いられるあらゆる技術的および科学的用語は、本発明が関係する分野の当業者に一般的に理解されるものと同じ意味を持つ。本明細書に記載されるものと同様または等価な任意の方法、装置、または材料が、方法および装置の実施または試行に用いられ得ることを理解されたい。

さらに、本明細書で用いられる「および／または」は、列挙された要素または条件が１つ以上含まれ得ること、または起こり得ることを示すために用いられる文法的な接続詞を意味するものである。例えば、第１の要素、第２の要素、および／または第３の要素を含む装置とは、以下の構造的配置：第１の要素を含む装置；第２の要素を含む装置；第３の要素を含む装置；第１の要素および第２の要素を含む装置；第１の要素および第３の要素を含む装置；第１の要素、第２の要素、および第３の要素を含む装置；第２の要素および第３の要素を含む装置、のいずれかとして解釈されることを意図したものである。

さらに、本明細書で用いられる「最適化(optimization)」は、何か（設計、システム、または決定）をできるだけ完璧に、機能的に、あるいは効果的にする行為、プロセス、または方法論を意味するものである。例えば最適なプロセスは、該プロセスが動作を許されたパラメータ範囲において該プロセスに可能な、最高の結果を達成し得る。さらに、本明細書で用いられる「決定(determining)」は、センサから情報を受け取り、この情報を用いてアルゴリズムを実行し、例えばそのアルゴリズムにしたがってプログラムされたコンピュータを介して出力を生じるという行為を意味するものである。

ここで図面に目を向けると、図１は、支持材料除去装置１００の斜視図である。支持材料除去装置１００はおおまかには、チャンバ部１０２、制御ユニット部１０４、制御入力スクリーン１０６、アクセスドア１０８Ａ、１０８Ｂ、１０８Ｃ、および蓋１１０からなる。チャンバ部１０２内にはチャンバ１２０がある（図３Ａに図示）。制御ユニット部１０４内には制御ユニット１４０がある。制御入力スクリーン１０６は、装置１００によって実行されるべき特定の動作パラメータをユーザが入力可能なように配置される。

図３Ａおよび図３Ｂは、チャンバ１２０がチャンバ部１０２内に配置され、チャンバ部１０２内にあるものが、フィルタ１２２、ポンプ１２４、圧力センサ１３０、部品センサ１３６、冷却ユニット１３８、超音波変換器１４２（図３Ｂに図示）、加熱ユニット１５０（図４に図示）、および温度センサ１５２であることを示している。媒体１５４はチャンバ１２０内に動作可能に配置される。媒体１５４は、流体、複数の研磨用物体、またはその組み合わせとできる。ポンプ１２４は、チャンバ１２０の周囲に沿った位置でチャンバ１２０に固定されたパイプ１２６を介して、チャンバ１２０に接続されるものとできる。このような配置およびチャンバ１２０に対してパイプ１２６が適切に向けられることで、媒体１５４を動かし、チャンバ１２０内に渦を生じさせることが可能となる。この渦は、除去されなくてはならない支持材料１６２を備えた部品１６０の一定かつ完全なかき混ぜを可能とする。部品１６０を媒体と一定かつ完全にかき混ぜて、均一な支持材料除去および／または表面仕上げを保証することが望ましい。部品センサ１３６は、チャンバ部１０２内に動作可能に配置され、媒体１５４の部品１６０に対する作用を監視、これは支持材料１６２の監視を含む、が可能なものである。例えば部品センサ１３６は、特定の時間間隔中に除去された支持材料１６２の量を監視するために用いられる。部品センサ１３６は、光学センサ、赤外線センサ、熱センサ、または音響センサとすることができ、これは部品１６０および支持材料１６２の劣化の度合いを検知できる。冷却ユニット１２０は、好適な任意の冷却装置とすることができ、ファンを備えるものとできる。冷却ユニット１２０および加熱ユニット１５０を用いて、装置１００の動作中にチャンバ１２０内の媒体１５４を冷却または加熱することができる。圧力センサ１３０はチャンバ１３６内に設けられ、ポンプ１２４吐出時の媒体１５４の圧力を検知することができる。

装置１００の制御ユニット部１０４内に配置されるのは、制御入力スクリーン１０６、制御ユニット１４０、および超音波発生器１３２である。制御入力スクリーン１０６は、ワイヤ１４１を介して制御ユニット１４０に通信可能に接続されている。制御ユニット１４０は、ポンプ１２４、圧力センサ１３０、部品センサ１３６、冷却ユニット１３８、加熱ユニット１５０、超音波発生器１３２、および温度センサ１５２に通信可能に接続されている。

図３Ｂは、概ね図２の３Ｂ−３Ｂ線に沿う支持材料除去装置１００の断面図である。図３Ｂに示すように、超音波変換器１４２は、媒体１５４をアジテートすべく、チャンバ１２０に対して設置され向きを定められている。なお、媒体１５４を適度にアジテートすべく、他のタイプのアジテータを用いてもよい。チャンバ１２０の隣は越流チャンバ１４８（図３Ｂに図示）である。越流チャンバ１４８は、媒体１５４がチャンバ１２０から流れ出ることを許容しつつ、部品１６０がチャンバ１２０から出ないように配置されている。越流チャンバ１４８からは、媒体がポンプ１２４の取り込み側へと流れる。媒体１５４は、堰１４６を越えて越流チャンバ１４８へと流れ込む。媒体１５４が堰１４６を越えて流れるとき、媒体は濾過スクリーン１４４を通過し、これが部品１６０の大きな破片すなわち支持体除去工程中に外れた支持材料１６２を濾過して取り除く。

図４はチャンバ１２０の斜視図である。加熱ユニット１５０はチャンバ１２０に固定されるものとできる。温度センサ１５２は加熱ユニット１５０の背後に配置され、同様にチャンバ１２０に固定されるものとできる。チャンバ１２０は、オペレータに部品をチャンバ１２０内に投入可能とする開口１２１を有する。開口１２１はチャンバ部１０２の蓋１１０（図１に図示）を持ち上げることでアクセス可能である。

図５は、支持材料除去方法の工程をおおまかに述べたフローチャートである。この方法では、部品１６０がチャンバ１２０内に投入される。部品１６０は、鋳造、鍛造、または射出成形などの従来の製造技術を用いて作成可能であるが、３Ｄプリントなどの積層造形技術を用いても作成可能である。部品１６０は通常、本明細書で支持材料１６２と呼ばれる不必要な部分を有しており、これは大抵の場合、鍛造で生じるバリまたは部品１６０の機械加工から生じるバリなどの製造工程で生じる副産物である。部品１６０がチャンバ１２０内に投入された後、ポンプ１２４が作動２０２させられ、部品１６０周囲の媒体１５４に流れを生じさせる。ポンプ１２４の作動２０２によって、部品１６０がチャンバ１２０内で回転２０４する。ポンプ１２４の作動２０２の結果として媒体１５４に生じる渦が、媒体１５４内で部品１６０を回転させ、部品１６０の表面被覆を実現する。部品１６０がチャンバ１２０内で回転するとき、超音波変換器１４２が作動２０６させられる。部品１６０からの支持材料１６２の除去速度を高めるべく、超音波変換器１４２の作動２０６が、部品１６０を取り巻く媒体１５４をアジテートする。媒体１５４のアジテーションが起きている間、部品１６０はチャンバ１２０内で回転を続け、媒体１５４による部品１６０の完全な部品被覆を保証する。該工程が不要な支持材料１６２を除去した後、完成した部品１６０がチャンバ１２０から除去２１０される。

図６は、製造された未完成部品からの支持材料を繰り返す方法の実施形態を示すフローチャートである。ユーザは媒体１５４で満たされたチャンバ１２０内に部品を投入する。ステップ３００で、ユーザは処理全体に関する特定のパラメータ、例えば実行時間、温度、強度レベルなどを選択する。強度レベルは、部品１６０からどのくらい積極的に支持材料１６２が除去されるかと相関関係のある因子である。強度レベルを選択することで、超音波アジテーションレベル、および／またはポンプ圧力、および／または媒体１５４の温度など、対応する事前選択設定が除去方法に対して自動的に選択される。ステップ３００でのパラメータ入力を受けて、制御ユニット１４０は次に、これらのパラメータをアルゴリズムステップ３０１へと与える。ステップ３０１では、除去方法がどれくらいの速さで増加して選択されたパラメータに到達するかをアルゴリズムが判断する。超音波アジテーション、ポンプ圧力、媒体ｐＨ、および温度のすべてが部品１６０に影響を与えるので、各パラメータを変更したときにそのパラメータが他のものに与える影響の程度を知ることで処理を最大限予測可能とできるように、各パラメータの相互作用のバランスを取るものとできる。ステップ３００の設定を用い、アルゴリズムステップ３０１で、アジテーションレベル、ポンプ圧力、温度などの、各除去方法に関する開始点、および各除去方法が特定の設定で実行される時間が決定される。各パラメータは、所定の時間間隔にわたって個別かつ同時に監視される。例えばステップ３０２では、アルゴリズムステップ３０１で決定された強度レベルへと温度を設定する。ステップ３０４では、ステップ３０２で設定された温度で所定の第１の時間間隔にわたって処理を実行する。そしてステップ３０６で温度がチェックされる。

同様に、ステップ３１２では、アルゴリズムステップ３０１のレベルへと超音波アジテーションを設定する。ステップ３１４では、ステップ３１２で設定されたアジテーションレベルで所定の第１の時間間隔にわたって処理を実行する。そしてステップ３１６でアジテーションレベルがチェックされる。

ステップ３２２では、アルゴリズムステップ３０１のレベルへとポンプ圧力を設定する。ステップ３２４では、ステップ３１２で設定されたポンプ圧力で所定の第１の時間間隔にわたって処理を実行する。そしてステップ３２６でポンプ吐出圧力がチェックされる。

さらにステップ３３２では、アルゴリズムステップ３０１のレベルへと媒体ｐＨを設定する。ステップ３３４では、ステップ３３２で設定された媒体ｐＨレベルで所定の第１の時間間隔にわたって処理を実行する。そしてステップ３３６で媒体ｐＨがチェックされる。

チェック３０６、３１６、３２６、３３６後、温度、アジテーションレベル、ポンプ吐出圧力、および媒体ｐＨの値がアルゴリズムステップ３０１へとフィードバックされ、温度、アジテーションレベル、ポンプ圧力、およびｐＨに関して第２の組のパラメータが決定される。第２の組のパラメータを用い、所定の第２の時間間隔にわたって再び処理が実行される。ちなみに第２の時間間隔は、第１の時間間隔よりも短いものとできる。該処理は、処理終了までに複数の時間間隔にわたって実行可能である。このように処理は繰り返され、特定の時間枠内で支持体除去処理を最適化するように機能する。この処理は全体的には、処理が繰り返される毎にパラメータを望ましいレベルへと近づける。好ましい実施形態では、アルゴリズムステップ３０１は、同じ装置および方法を用いて他の部品に対して行われた複数の処理から作り出されたパラメータデーターベースを利用する。これらのパラメータの分析は、特定の部品処理に関して処理の最適化を可能とする。

図７は、支持材料除去方法の他の実施形態を示すフローチャートである。この支持材料除去方法の第２の実施形態は、図６に示された第１の実施形態の方法と類似するが、追加のステップ３５０が含まれる。ステップ３５０では、支持材料が除去されている間に装置内の部品をスキャンする。このようなスキャニングは、（ａ）：部品から除去された支持材料の量、（ｂ）：部品に残る支持材料の量、または（ｃ）：（ａ）と（ｂ）の両方、を測定するために用いられる。この情報すなわち測定値は、データとしてアルゴリズムステップ３０１へと送られ、処理のパラメータレベルを決定するために用いられる。ステップ３５０の測定値を評価することで、１つ以上の先行する時間間隔中でどの程度処理が効果的であったかに基づいて、処理を適応させることが可能となる。さらに、これも当然のことだが、ステップ３５０は、部品上の支持材料のリアルタイム測定であってもよいし、あるいは部品のコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルの評価であってもよい。部品のスキャニング３５０によって得られた情報をステップ３０１のアルゴリズムに用いることで、処理のために選択されるパラメータをより効率的に決定することが可能となる。

以上の記載においては代表的な実施形態を説明した。よって本明細書と図面は、限定のためというより解説のためのものとして理解されるべきである。

当然ながら、以上に開示した本発明の様々な側面、および他の特徴および機能、またはその代案を望むがままに組み合わせて、他の多くの異なるシステムまたは用途とすることが可能である。現時点では予想も予期もされていない様々な代案、変形、変異、または改良が今後当業者によってなされる可能性もあるが、それらもまた以下の請求項によって包含されるものである。

１００ 支持材料除去装置
１０２ チャンバ部
１０４ 制御ユニット部
１０６ 制御入力スクリーン
１０８Ａ アクセスドア
１０８Ｂ アクセスドア
１０８Ｃ アクセスドア
１１０ 蓋
１２０ チャンバ
１２１ 開口
１２２ フィルタ
１２４ ポンプ
１２６ パイプ
１３０ 圧力センサ
１３６ センサ
１３８ 冷却ユニット
１４２ 超音波変換器
１４４ 濾過スクリーン
１４６ 堰
１４８ 越流チャンバ
１５０ 加熱ユニット
１５２ 温度センサ
１５４ 媒体
１６０ 部品
１６２ 支持材料
２００ 投入ステップ
２０２ 作動ステップ
２０４ 回転ステップ
２０６ アジテーションステップ
２１０ 除去ステップ
３００ 初期パラメータエントリステップ
３０１ アルゴリズムステップ
３０２ 温度設定ステップ
３０４ 処理実行ステップ
３０６ 温度確認ステップ
３１２ アジテーションレベル設定ステップ
３１４ 処理実行ステップ
３１６ アジテーションレベル確認ステップ
３２２ ポンプ圧力設定ステップ
３２４ 処理実行ステップ
３２６ ポンプ圧力確認ステップ
３３２ ｐＨ／液体レベル設定ステップ
３３４ 処理実行ステップ
３３６ ｐＨ／液体レベル確認ステップ
３５０ スキャニングステップ

関連出願の相互参照
本願は、２０１６年１０月１０日に出願された米国仮特許出願番号第６２／４０６１８７号の優先権を主張するものであって、この出願は全体が本明細書に組み込まれるものであり、図８の後に続く。

米国仮特許出願番号第６２／４０６１８７号は本願の一部であり、以下の頁に記載される。

発明の名称
３Ｄプリント部品における回転支持構造物除去のための自己修正方法

技術分野
本開示は概して、３Ｄプリント部品用の支持体除去装置およびシステムの動作に関し、とりわけ人工知能技術を用いて３Ｄプリント部品用の支持体除去装置の動作を最適化する方法および装置に関する。

背景技術
従来の支持体除去ユニットでは、３Ｄプリント部品が機械的アジテーションおよび加熱のために液体の満たされたタンクに投入され、液体の噴霧による圧力にさらされ、あるいは支持材料を溶かすための化学溶剤によって処理され、完成部品のみを後に残す。タンクへはポンプが接続され、液体の流動、吸い込み、および圧力を生じさせ、これにより部品を回転、さもなくば機械的にアジテートし、その間に熱源からの熱が部品を取り巻く流体の温度を上昇させ、支持材料を除去する。支持材料は溶解、さもなくば除去され、部品のみを後に残す。部品から支持体を除去すべく、高圧の液体噴霧もまた利用可能である。従来の装置では、熱、流体の動き、超音波、および化学溶解を含む装置パラメータを変えることで支持体除去が行われてきた。

支持体除去は通常、一度に１つの支持体除去手段の使用に制限されており、あるいは各タイプの支持体除去が、管理された環境で周期的に評価および調整される別々の制御システムを有するシステムで用いられている。略述した様々な処理による効率的支持体除去どうしの高度な相互作用は、最大の利益を得るために、最適な組み合わせで装置パラメータと除去戦略を動的に変化させることを求める。この手法は、様々な部品サイズ、形状、材質を許容すべく適応性を有することが望ましく、労働およびエネルギ効率を最大化すべく自動化されなくてはならない。

従来の支持体除去の負の効果の１つは、熱、化学処理、または研磨などの特定の支持体除去方法の使い過ぎによる部品へのダメージである。過度のエネルギ伝達は、デリケートな部品を弱体化させ、最終的には部品にダメージを与え得る。アジテーションの悪影響は熱などの数多の要因から生じ、従来の手法で適用されたときには、所与の形状および材質の部品に対してその使用がベストなものでないことが原因となる。

任意のアジテーションを用いることがベストなものでなくなれば、エネルギを非効率的に用いることになる。例えば熱などの手段を過剰に用いると、タンクをより最適な温度へと冷却する休止時間が必要となり、処理の効率を下げる。熱量が不十分だと、支持体除去時間が長くなる。この効率の損失は結果として、エネルギと労働の浪費へとつながり、装置の使用を長引かせ、作業コストを増大させる。任意のアジテーション手段を用いることがベストなものでなくなることによって起こる別の問題は、部品へのダメージの危険性である。

従来の支持体除去装置および方法の他の側面は、特定のアジテーション手段を用いることで、ここでアジテーション手段は、オンまたはオフのたった２つの設定しか持たない。例えば、液体タンク中で熱を用いて支持材料を除去する場合、ポンプは通常、出力１００％または０％にセットされる。この種の動作は最適化を制限し、部品へのダメージの危険性を増す。

所与の支持体除去装置で３Ｄプリント部品に対して複数のアジテーション方法を同時に用いれば、効率が高まる場合もある。ただし支持体除去装置で複数種のアジテーションを管理する従来の方法は、現在のところ、ランダムマニュアル、マニュアルで順次、時間ベースで順次、に限られている。多くの場合、これらのアジテーション手段は、所定の基準、確立されたプロトコル、逐次手法、時間ベース手法、オペレータの判断、またはそれらの組み合わせに基づいて作動させられる。これらの方法は、除去処理中に部品の形状が変化するとき、必要な支持体除去の程度に関係なしに、無差別に部品から支持体を除去してしまう。時間ベースの方法は、その支持体除去装置で用いられるであろう部品や材料が多種多様であるために不適切であり、よって大抵の場合、基準ベースの方法が必要とされてきた。

従来の支持体除去方法は、作業毎に変わる部品形状変化および支持体除去装置パフォーマンスを最大化するために、支持体除去速度を最適化できない。

支持体除去のゴールは、一見確認が易しく思える。ただし、支持体除去の作用は、とりわけ２つ以上のアジテーション手段が同時および／または順次のいずれかで用いられる場合、複雑であり、かつ相互に関連する。迅速な支持体除去の達成と部品への潜在的ダメージとの間には、複数のトレードオフが存在する。

支持体除去装置のオペレータは、そのうちのいくつかは既に述べた多数の非線形目標と戦いつつ、類似点のない個別の部品から支持材料を除去する能力を維持しなくてはならない。加熱率、超音波振幅または周波数、ｐＨ、部品回転速度、または他の条件を同時に最適化するのは難しく、オペレータがマニュアルで行うのは非現実的である。産業上の求めから、支持体除去装置は、作動条件および洗浄剤の種類に関して大きな変化にさらされている。

効率を高めるために、装置を、オペレータの経験、静的設計データ、一般的な熱原理、および定期的テストから導き出されたルールに従わせることも考えられる。しかしルールだけでは、日常的に遭遇する様々な作動条件のすべてには対処できない。さらに個々の部品およびアジテーション方法の複雑さゆえに、時間あるいはルールベースシステムだけでは最適解足り得ない。非動的システムも効果的足り得るが、アジテーション処理を制御する人工知能の方が処理効率を高め得る。

本発明は、関連技術の上述またはその他の欠陥を克服する統計的に動的なルールベースシステムを用いて支持体除去装置の動作を最適化する方法を提供する。

発明の概要
本発明は複数のアジテーションコンポーネントを備えた支持体除去装置の動作を最適化する方法を提供するものであり、該方法は、前記支持体除去装置の動作モデルを作成し、前記モデルは、前記支持体除去装置の動作と関連する複数の入力パラメータを受け取り、前記複数の入力パラメータに対応する１つ以上の出力パラメータを作成し、前記各出力パラメータは前記支持体除去装置の目標と関連しており、１つ以上の連続的な時間増分に対して前記支持体除去装置の望ましい目標を実現する１つ以上の決定を行い、前記決定の少なくとも１つは、前記モデルに基づく支持体除去装置の動作の少なくとも１つの離散変数と関連しており、前記決定Ｄの少なくとも１つに従って支持体除去を実行する。

本開示で説明される処理では、支持材料を有する３Ｄプリント部品はまず液体洗浄剤の入ったタンクに投入される。温度とｐＨを含むがこれに限定されるものではないタンク内の初期パラメータが評価され、部品に与えられるエネルギの量および種類が決定される。初期パラメータは、オペレータの経験、静的設計データ、一般的な熱原理、および定期的テストに基づくものとできる。例えば、中身の詰まった物体あるいは高密度の物体はヒートシンクとして機能し、中空の物体よりも長い初期加熱時間を必要とする。初期設定は、類似の中身の詰まった物体あるいは高密度の物体での先例およびオペレータの知る熱原理に基づいて予測可能であり、該オペレータは人間またはコンピュータプログラムとすることができる。

本システムでは、初期予測温度設定に近い値がランダムに選択され、タンク内での作用が時間間隔内で測定され、実行用の最適値が決定される。装置パラメータに適用される値の設定は、この疑似ランダム方式で作成され、ポンプ圧力、加熱、超音波放射を含む個別のアジテーション手段の最適な持続期間または強度が決定される。各パラメータの初期最適設定は、様々な要素に基づいて予測され、支持体除去装置は最初、これらの値に基づいて設定されるものとできる。

支持体除去構造を有する部品がタンクに投入されると、ポンプが液体をタンク内で流動させ、３Ｄプリント部品を回転、および／または、その位置を維持し、時間増分後、タンク内のセンサから測定値が得られ、それに応じて本開示のシステムが調整される。測定が繰り返されると、システムはその部品向けによりカスタマイズされ、より正確に最適なパラメータ選択を予測可能となり、ステップサイズすなわち理想的なパラメータ設定からの距離は概ね小さくなる。組み込みロジックは、個別の部品に対する最適な温度、ポンプ、および超音波条件をより満たしやすい設定値を選択する。

問題となっている３Ｄプリント部品の特徴次第では、支持材料の化学分解または熱分解などの望ましいアジテーション方法が利用可能である。ただし、望ましい方法の適用がベストなものでなくなった場合、望ましい方法の停止期間中には代わりのアジテーション方法が作動させられる。望ましい方法の停止期間が終わると、本開示の支持体除去システムは望ましい方法へと戻され、これは超過点に達するまで続き、その結果、望ましい方法は再び非作動となり、「クールダウン」期間となる。支持体除去装置には温度センサおよび／またはｐＨセンサなどのセンサが備わっており、フィードバックを受け取り、様々なアジテーション方法を選択的に非作動とする。

部品へのダメージを抑えるために、各アジテーション方法を監視して、支持体除去を最大化しつつ構造材料を無傷に保つ。とりわけプラスチック製３Ｄプリント部品については、温度が高くなりすぎるとプラスチック材料が変形するおそれがあるので、各アジテーション手段を監視して部品の温度上昇に制限を加えることが重要となる。既存の支持体除去システムと違って、本開示においては、様々なアジテーション手段が、アジテーションアルゴリズム（ＡＧＡ）へのフィードバックに基づいて、順に、あるいは同時に用いられる。本開示の処理は、支持体除去を促進するために、熱、ポンピング、超音波、および化学的手段を利用する。超音波を用いたアジテーションは、支持材料のすぐ近くで、洗浄剤でキャビテーションを起こし、同時に化学反応とポンピングが相乗的に機能して支持材料の除去を促進する。

本発明の利点は、支持体除去制御システムから得られた過去動作データおよびリアルタイム動作データに基づく計算を用いる支持体除去最適化システムおよび方法を提供できることである。

本発明のさらなる利点は、いつ、どの支持体除去アジテーションコンポーネントを選択し作動信号を送るかを最適に決定する支持体除去最適化システムおよび方法を提供できることである。

本発明のさらなる利点は、支持体除去装置の動作を最適化する方法を提供できることであり、そこでは少なくとも１つの連続的時間増分に対して１つ以上の決定がなされ、この決定の少なくとも１つが、支持体除去アジテーションコンポーネントの動作の離散変数と関連するものである。

これらおよび他の利点は、以下の好ましい実施形態の説明ならびに添付の図面および付属の請求項から容易に理解できるであろう。

図面の簡単な説明
本発明は特定の部品および部品の配置において物理的な形態を有し、その好適な実施形態は、明細書中に詳細に記載され、かつその一部をなす添付の図面に描かれている。

図１は、本発明の実施形態に基づく支持体除去最適化システムのフローチャートである。
図２は、本開示に基づく支持体除去システムの一般的な処理のあらましを説明するフローチャートである。
図３は、特定の部品に対するポンプおよび超音波を用いた処理でのＡＧＡの例を示す。
図４は、特定の部品に対するポンプおよび超音波を用いた処理でのＡＧＡの例を示す。

発明を実施するための形態
本開示の処理に関する支持体除去装置の好ましい実施形態の主要な構成要素を、以下に簡単に説明する。支持体除去装置は、部品を受け入れる液体塊で満たされたアウトプットタンクを有する。アウトプットタンクと流体のやり取りが可能なポンプは、タンクのほぼ中央位置で３Ｄプリント部品を搖動させ、浮遊させることが可能な液圧をもたらす。タンクの特定の位置に配置されたマニホールドは、回転液体流を生じ、少なくとも１つの部品の浮遊および／または沈降を可能とする。

好ましい実施形態では、タンクに取り付けられた複数の超音波変換器が、エネルギを与えて部品に干渉する。加熱ユニットを用いた現行の使用方法では、回転する物体に対してタンク内に接線方向に配置された超音波変換器によって、時々支持体除去が促進される。加熱ユニットと超音波発生器は協調動作する。例えば、超音波発生器の動作は断続的に加熱器を補完するもので、目標値到達までの効率を最大化する。

支持体除去装置は、リンクされた２つのタンク：アウトプットタンクすなわち部品保持タンクとインプットタンクを備える。アウトプットタンクからの流体は、持続的にアウトプットタンクから流れ出てインプットタンクへと戻っていく。インプットタンクの液体レベルはアウトプットタンクのそれよりも低く、液体塊が縁を越えて流れ落ち、液体塊に酸素を供給し、かつ冷却することを可能とする。

まず図１を参照すると、本開示の一実施形態のフローチャートが図示されている。このチャートは、支持材料除去工程を詳細に説明するものである。第１のステップは、タンクに部品を投入すること、および装置の状態、すなわち入力パラメータを測定することで、これは入力パラメータの開始点を決定するためである。

次のステップは最適化、すなわち、どのくらいのエネルギをシステムに投入すべきかを明らかにすることである。これは、例えばポンピングの継続時間などの様々なパラメータの既定の閾値に近い値をランダムに生成することで達成される。次のステップは、既定の閾値に達するための加熱とすることができる。最初の時間間隔後、既定の閾値にどれだけ近づいたかを見極めるべく測定が行われる。加熱器の作動継続時間は選択された特定の値に設定されるものとでき、この範囲内のランダム値が最初の時間間隔後に検査され、加熱の最適継続時間が決定される。なお、図１、２に示す構成は、本発明の実施形態を説明するためのものであり、本開示に関連して、他の多くの構成もまた好適に用いられ得るものと考えられる。

センサ／測定システムは、以下の様々なタンクパラメータを検出または測定する。市販の検出装置には温度センサおよびｐＨセンサが含まれるが、これに限定されるものではなく、温度測定システムは、熱電対、音響、レーザ、光学などに基づくものとできる。

本発明の実施形態によれば、支持体除去最適化システムは、計算エンジン、データストア、最適化プログラム、プレ最適化プロセッサ、およびポスト最適化プロセッサを有する。支持体除去最適化システムの各コンポーネントは以下に詳述する。本開示の新規な特徴は、複数の入力パラメータが共に機能して、支持体除去のためのエネルギを最適化することである。

パフォーマンス計算システムは、コンピュータあるいは手動収集データシステムであり、全体的または部分的な加熱率計算すなわち効率を割り出し「効率指標指数」（ＥＲＩ）を生成する。

その実施形態の１つが図１に示されている支持体除去最適化システムは、別個のプログラムモジュールであるデータ収集プログラムを用いてタンクからデータを収集するものとできる。とりわけ支持体除去装置制御システムは、支持体除去最適化システムへと、１つ以上の支持体除去コンポーネントに対して一組のパラメータ（例えば、温度、ｐＨ、継続時間、時間など）に関するデータを与える。支持体除去装置制御システムは、加熱器制御システム、ポンプ制御システム、超音波制御システムなどを含むが、これに限定されるものではない。

支持体除去最適化システムは、支持体除去の事象に関係する前述のシステムのいずれかから情報およびデータを自己計算または取得するものとできる。

支持体除去最適化システムは、支持体除去コンポーネント制御システムと組んで機能し、かつその動作に知的に影響を与えるものとして用いることができる。支持体除去制御システムは、１つ以上の支持体除去コンポーネントに対して、支持体除去最適化システムから作動信号（オン／オフ）、警告、報告（以下に記載のように基本タンクパラメータで作動）を受けるものとして構成可能である。このような場合、作動する支持体除去コンポーネントの実際の動作は依然として、関連する支持体除去制御システムによって行われるが、どの支持体除去コンポーネントを作動させるか、および支持体除去コンポーネントをいつ作動させるかは、支持体除去最適化システムによって決定される。

ちなみに支持体除去コンポーネント制御システムは、支持体除去最適化システムと直接通信するものとできる。同様に、センサ／測定システム、パフォーマンス計算システム、およびデータヒストリアンなどの他のタンクデータ源の１つ以上の機能は、別々に存在していてもよいし、他のタンクデータ源または他のシステムコンポーネントの一つの一部として組み合わされてもよい。当然ながら、実際の構成は支持体除去装置によって変わり得る。

好ましい実施形態においては統計的に動的なルールベースシステム（ＳＤＲＢＳ）１００（図１に図示）である支持体除去ＡＩベースモデルは、入力パラメータを受け取り、出力パラメータを生成する。入力パラメータは、タンク（入力）パラメータと関連するパラメータ値を含むが、これに限定されるものではない。出力および入力パラメータは、内外両方の要素を含む。各入力パラメータは、管理可能変数としてカテゴライズ可能である。管理可能変数は、支持体除去装置のオペレータによって管理可能な変数である。

管理されていない入力パラメータには、部品および部品特徴が含まれ、これは部品の加熱率を最大化することで最適な効率の支持体除去を生じさせ、よって支持体除去の効率を最大化するために、管理可能変数による調整が必須である。出力は、部品の加熱率と、その後の支持材料の減少を含む。

なお、本明細書で説明される支持体除去ＡＩ入出力パラメータは、本発明の説明のための一例としてのモデル入出力パラメータにすぎず、実際のモデル入出力パラメータは装置によって変わり得る。

支持体除去ＡＩモデルは、支持体除去作業、パラメトリック試験、および／または過去データを用いて訓練される。訓練過程は、入力パラメータの反復検査に基づく調整を含む。この場合、支持体除去ＡＩモデルは、入力パラメータに基づいて出力パラメータを予測するよう訓練される。このようにして開発された支持体除去ＡＩモデルは、以下に詳述するように、所定の制約下で望まれる目標を達成するために、入力パラメータに対する適切な調整が何かを割り出す。

なお、本開示の支持体除去処理は、支持体除去、洗浄剤、温度、圧力、加熱率、および他のパラメータの間の複雑な関係の効果的モデル化を可能とする。このモデルは、過去データ、パラメトリック試験データ、標準的支持体除去データ、他の支持体除去ＡＩモデルからの出力、またはその組み合わせを用いて発達させられる。

加熱率などの関連入力パラメータに関する最適化の制約、ならびに支持体除去ＡＩモデル出力パラメータの「目的関数」（関係）は、ユーザによって設定可能であり、または、機械設備設計条件、他のシステムデータ、他のＡＩモデル、熱原理、工学知識、操作経験、既定方針、および／またはタンクデータ源から動的に得られた装置動作情報（データ値）に基づいてリアルタイムで調整可能である。

本発明によると、タンクデータ源および他のシステムコンポーネントからのデータ、タンクパラメータ、あるいはその組み合わせが、（ａ）どの支持体除去コンポーネントを作動させるか、およびいつ支持体除去コンポーネントを作動させるかを決定するために、かつ（ｂ）本発明の人工的技法を用いて様々なタンクパラメータに関して最適なバイアス／設定値を得るために、用いられる。

プレ最適化プロセッサは、アジテーションアルゴリズム／最適化プログラムの構成を検査および動的に変更可能な前処理作業を行う。よって様々な作業上の制約、リアルタイムの事象、およびトリガ条件が考慮される。例えばプレ最適化プロセッサは、支持体除去処理がどの入力パラメータを用いるかを決定する。変更可能な入力パラメータ（すなわち管理可能入力パラメータ）に関して、プレ最適化プロセッサは、液体レベル変化などの変化に対して制限を特定することができる。作業上の制約、リアルタイムの事象、およびトリガ条件の具体的なリストは、装置および用途によって変わり得る。ただし下記のリストは一例となり得るものであり、以下のものを含むが、これに限定されるものではない。
１．液体塊（タンク）温度をユーザが定めた閾値に従って維持するための調整を行う
２．超音波の周波数および振幅をユーザが定めた閾値内または閾値外に維持するための調整を行う
３．ポンプによって決定される液体塊の回転流をユーザが定めた閾値内または閾値外に維持するための調整を行う
４．ｐＨなどのパラメータをユーザが定めた閾値内に維持するための調整を行う
５．部品パラメータがユーザが定めた閾値以下、閾値以上、閾値に従う範囲内、または閾値に従う範囲外のときに支持体除去活動を一時中止する
６．時間が支持体除去コンポーネントのＭｉｎＯｆｆＴｉｍｅ未満であるとき、関連支持体除去コンポーネントの調整を試みない
７．時間が支持体除去コンポーネントのＭａｘＯｆｆＴｉｍｅを超えているとき、関連支持体除去コンポーネントの作動を合図するために調整を行う
８．ユーザが定めた時間ベース関係に従って調整をチェックする
９．選択された支持体除去コンポーネントを、加熱、超音波、冷却および超音波、またはその他の組み合わせなど、ユーザが定めたパターンで作動させる

最適化プログラムは、支持体除去ＳＤＲＢＳに様々な管理可能入力パラメータについて問い合わせを行い、予測出力パラメータを取得する。この場合、最適化プログラムは、予測出力パラメータが望ましい出力パラメータと実質的に等しくなるまで、ＳＤＲＢＳへの１つ以上の管理可能入力パラメータを繰り返し変化させる。より具体的には、最適化プログラムは、時間および／または装置の操作上の事象に基づいて自動的に始動する。これは支持体除去ＳＤＲＢＳ／ＡＩモデルに繰り返し問い合わせを行い、「仮定」のシナリオを実行する。「仮定」の動作を繰り返すたびにその結果が、さらなる分析および処理のために評価される。最適化プログラムの各ランは、様々な管理可能変数（例えばタンクパラメータ）および「目標」（例えば支持材料除去および加熱率）に対する予測されるその対応効果について、起こり得る様々な変化を徹底的にサーチおよび評価して終了する。最適化の結果は、調整を受けた望ましい制御可能入力パラメータの形で得られるが、これは作業上およびシステム上の制約を考慮に入れつつ最適化プログラムによって最適化目標を達成するのに必要と認められたものである。

ちなみに、本発明によれば、最適化プログラムの「目標」の「目的関数」は、リアルタイムでも調整可能である。つまり最適化プログラムのランの各実行に先んじて、あるいはその最中に様々な最適化プログラムパラメータを動的に調整する能力は、本開示の支持体除去最適化処理に、現在の作業上の制約および目標を考慮しつつ常に先に得られたものよりも良い作動条件を探すことを可能とする。

目的関数は、支持体除去ＳＤＲＢＳの入力と目標のすべての間の数学的関係である。目的関数は、目標、および最適化プログラムの全目標を組み合わせたものに望まれる総合的結果に対するその相対的重さ（すなわち重要性）、ならびに支持体除去ＡＩネットワークにおける全入力の互いに対する重さを含む。最適化プログラムが望まれる最高の総合的結果の値を求める間、ＡＩネットワークはすべての入力を個別の各出力へと結びつける。

作動のための支持体除去コンポーネントの上述したランク付け選択は、必要とあらば、進路予想分析を用いてさらに処理されてもよい。支持体除去最適化システムはまた、過去の、現在の、そして予想される装置作動条件も考慮しつつ、その重要性に基づいて支持体除去コンポーネントをランク付けしてもよい。進路予想システムは、最適化プログラムの使用を含むものであってもよく、これは好ましくは統計的に動的なルールベースシステムであるが、他のシステム、例えばランキング手法、ファジー理論、および他の人工知能手法も考えられる。

要約すると本開示は、３Ｄプリント部品用の支持体除去装置でのエネルギ比率（効率）の改善を目的とした最適化に、統計的に動的なルールベースシステムなどのＡＩ最適化技術を適用するものである。支持体除去装置の加熱率を向上させることで、本発明は、支持体除去装置の物理的構成を変えることなく、支持体除去装置がより効率的になることを可能とする。ＡＩ最適化技術は、支持体除去処理を表現するモデルの生成を容易とする。このようなモデルは、様々な作業上の制約を考慮しつつ支持体除去を最適化すべくＡＧＡと共に用いられる。

超音波、加熱およびポンピングは、交互あるいは同時に制御され、支持体除去を促進する。本開示の処理の実施形態では、例えば、タンク温度は調整されてもされなくてもよいが、２０分間隔で調整が検討され、現在のタンク温度の上昇および下降を確認する。これによりユーザは、タンク内の材料または部品の量および質をおおまかに判断できる。ランダム値が有効なのは２０分間だけである。パラメータは毎分監視されるが、変更が加えられるのは２０分毎のみとできる。監視中に測定が行われ、そのとき測定温度が所定の閾値温度の３％以内であれば、温度が、この例の場合１００度を超えるべきではないので、加熱器が停止する。

図１に示す処理の実施形態では、温度が１００度に達すると、支持体除去装置が加熱機能を停止させる。この時点で、装置は冷却機能から乱数を生成する。加熱フェーズでは乱数は３００〜３０００の範囲である。冷却フェーズでは乱数は３０〜９０の範囲である。

冷却および洗浄は、効率を最大化すべく同時に行われる。洗浄は温度を上昇させ得るが、同時に冷却と洗浄を行うことで全体としての処理効率を高めることができる。超音波発生器が冷却中に使われてもよいが、超音波放射による許容限度外の加熱を防止するために動作時間は抑えられる。

処理は２０分間隔で修正され予定外の事象を防止するが、予定外の変化が起こった場合には、１分の監視間隔毎に処理は自己修正可能であり、ここで１分の間隔はどのパラメータを規制するかについて決定が下されるチェックポイントとみなされる。特定の温度を維持するために温度を測定する従来公知の支持体除去処理とは異なり、本開示の処理は、特定の温度を超過しないために温度を測定する。従来公知の装置は、温度などの特定のパラメータが満たされるまでフルパワーで加熱器やポンプなどのコンポーネントを作動させる。

本開示の処理では、加熱器は出力１００％で作動するものとできるが、ポンプは出力５０％で作動する。本処理は特定の温度に制限されるものではないが、これはコンポーネントの適宜使用によるエネルギ最適化を可能とすべく任意の範囲内で進められるためである。

図１には、本開示の処理の実施形態の一例の基本的な説明が図示されている。図２は、タンク内に部品を投入し、ポンプ２００を作動させ、部品を回転２０４およびアジテート２０６するステップを繰り返す基本的なステップを図示している。回転２０４およびアジテート２０６はループで、または順に行うものとできる。部品はポンプからの圧力を受けて回転２０４させられる。超音波、熱、および／または摩擦によって起こるアジテーション２０６が増減する間に支持材料が除去される。

部品と液体塊の相互作用による化学的アジテーションは、部品がタンクにある間、継続可能である。洗浄剤の成分が本開示の処理の一翼を担うものとでき、特定の種類の部品専用とすることもできる。水性洗浄剤の特性は、本処理で用いられる複数の形態のエネルギ最適化で計算に入れられる追加パラメータである。

図１に関して以下の表１が、本開示の処理の好ましい実施形態を説明する。

本明細書を読解した者には、その他の改変および変更が思い浮かぶであろう。そのような改変および変更もすべて、クレームされた発明の範囲内または等価である場合には、包含されるものとする。

ここまで代表的な実施形態を図示し説明してきたが、当業者にとってみれば、これまでの本開示に対して数多くの変化、改変、または変更をなし得ることは自明である。よってそのような変化、改変、および変更はすべて、本開示の範囲内にあるものとみなされるべきものである。

ここで注意すべきは、「とりわけ(specifically)」「好ましく(preferably)」「典型的(typically)」「一般的(generally)」および「しばしば(often)」などの用語は、クレーム発明の範囲を制限するために用いられているものでもなければ、特定の特徴がクレーム発明の構造または機能に欠かせない、必須、または重要であることを示唆するものでもないことである。むしろ、これらの用語は単に、本発明の特定の実施形態で用いられても用いられなくてもよい選択的な、または付加的な特徴を強調することを意図しているにすぎない。同じく注意すべきは、「実質的(substantially)」や「約(about)」などの用語が、定量比較、定量値、定量的測定、あるいは他の表現が原因であると考えられる固有の不確実性の度合いを表現するために用いられていることである。

本明細書に開示の値や寸法は、記載された具体的な数値に厳しく制限されているものと理解されるべきではない。むしろ特に断りがない限り、そのような値はそれぞれ、記載の値とその値の前後の機能的に等価な範囲の両方を指すことを意図している。例えば「５０度」と明かされた値は「約５０度」を指すことを意図している。

特許請求の範囲
請求項１
本願に図示および説明された装置。

要約書
３Ｄプリント部品の支持材料除去方法であって、部品が液体で満たされたタンクに投入され、支持体除去が、人工知能処理を介してマルチパラメータシステムで最適化され、これは過去データ、パラメトリック試験データ、標準的支持体除去データ、および他の支持体除去ＡＩモデルからの出力の使用を含み得るものだが、これらに限定されるものではなく、パルス繰り返し間隔（ＰＲＩ）およびパルス幅（ＰＷ）によって規定されるサイクル時間の単位での各パラメータの使用効率を最適なものとする。入力パラメータは、熱、循環、超音波、および化学反応を含み、これらは順に、および／または同時に用いられて支持体除去の効率を最適なものとする。次いで、および／または同時に、熱、ポンプ循環、超音波が、利用状況または強度の点で変化する。アジテーション手段の選択は、支持体除去タンクからの監視フィードバックおよび統計的に動的なルールベースシステム（ＳＤＲＢＳ）の適用に基づく。

Claims (20)

1. 部品から支持材料を除去する方法であって、
   支持材料を有する部品をチャンバ内に投入し、前記チャンバが媒体を内部に備えており、
   第１の時間間隔のために前記媒体の第１の組のパラメータを設定し、
   前記第１の時間間隔が終わるまでに、前記第１の組のパラメータを有する前記媒体が前記第１の時間間隔中に前記支持材料に与えた第１の効果を、前記チャンバ内の前記部品を監視するために動作可能に配置された第１のセンサを介して測定し、
   前記第１のセンサからの測定値を分析し、
   第２の時間間隔のために前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、
   前記第２の時間間隔に前記第２の組のパラメータへと前記媒体を調整し、
   該方法の実行時間が尽きるまで、複数の連続する時間間隔にわたって該方法を繰り返し、
   該方法の前記実行時間が尽きた後に前記チャンバから前記部品を取り出すことを含む方法。
2. 前記媒体は、流体、複数の研磨用物体、またはその両者の組み合わせである請求項１記載の方法。
3. 前記チャンバ内に配置された第２のセンサを介して前記媒体の前記第１の組のパラメータを測定することをさらに含む請求項１記載の方法。
4. 前記媒体の前記第１の組のパラメータは、温度、媒体圧力、またはアジテーション強度である請求項３記載の方法。
5. 前記第１の組のパラメータを設定するために、ユーザから一連のデータを受け取ることをさらに含む請求項１記載の方法。
6. 前記第１のセンサは、光学センサ、赤外線センサ、熱センサ、または音響センサである請求項１記載の方法。
7. 前記第１の組のパラメータは、パラメータの過去データベースから決定される請求項１記載の方法。
8. 前記部品にくっついたままの支持材料の量を割り出すために、前記媒体が前記第１の時間間隔中に前記部品に与えた前記効果が、前記部品のコンピュータ生成モデルと比較される請求項１記載の方法。
9. 前記第２の組のパラメータを有する前記媒体が前記第２の時間間隔中に前記支持材料に与えた第２の効果を、前記第１のセンサを介して測定することをさらに含み、前記第１の時間間隔が、前記第２の時間間隔よりも長い請求項１記載の方法。
10. 前記部品は、積層造形で作成され、前記積層造形により生じた支持材料を含んでいる請求項１記載の方法。
11. 支持材料除去用の装置であって、
    支持材料を有する部品を受け入れるべく動作可能に配置されたチャンバと、
    前記チャンバ内に配置され、前記部品を包み込む媒体と、
    前記チャンバ内の前記媒体の温度を変化させるべく配置された温度制御ユニットと、
    前記チャンバ内の前記媒体をアジテートすべく配置されたアジテータと、
    前記チャンバ内の前記媒体を循環させるべく動作可能に配置されたポンプと、
    前記媒体の第１の組のパラメータを検知すべく動作可能に配置された第１のセンサと、
    前記第１のセンサと通信可能に接続された制御ユニットを有し、
    該装置の動作中に、前記第１のセンサが前記制御ユニットへと前記第１の組のパラメータを送信し、前記制御ユニットが前記第１の組のパラメータを分析して前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、前記制御ユニットが前記第２の組のパラメータを前記温度制御ユニット、前記ポンプ、および前記アジテータへと出力する装置。
12. 前記部品は、積層造形で作成され、前記支持材料は、前記積層造形により生じたものである請求項１１記載の装置。
13. 前記部品から除去された前記支持材料の量を測定すべく前記チャンバ内の前記部品を監視するために動作可能に配置された第２のセンサをさらに含み、前記第２のセンサは前記制御ユニットへと測定値を送信し、前記第１の組のパラメータと組み合わせて前記測定値が前記制御ユニットで分析されて、前記媒体の前記第２の組のパラメータが決定される請求項１１記載の装置。
14. 前記第２のセンサは、光学センサ、赤外線センサ、熱センサ、または音響センサである請求項１３記載の装置。
15. 前記媒体は、流体、複数の研磨用物体、またはその両者の組み合わせである請求項１１記載の装置。
16. 前記パラメータは、媒体圧力、アジテーション強度、または温度を含む請求項１１記載の装置。
17. 部品から支持材料を除去する方法であって、
    チャンバ内に配置された媒体の第１の組のパラメータを決定し、
    第１の時間間隔中、前記第１の組のパラメータを有する前記媒体へと、支持材料を有する部品を委ね、
    前記第１の時間間隔が終わるまでに前記媒体の第２の組のパラメータを決定し、
    前記第１の時間間隔より短い第２の時間間隔中、前記第２の組のパラメータを有する前記媒体へと、前記支持材料を有する部品を委ね、
    該方法の実行時間が尽きるまで、複数の連続する時間間隔にわたって該方法を繰り返し、
    該方法の前記実行時間が尽きた後に前記媒体から前記部品を取り出すことを含む方法。
18. 前記媒体が前記第１の時間間隔中に前記支持材料に与えた効果を、処理中の前記部品を監視するために動作可能に配置されたセンサを介して測定し、
    前記媒体が前記第１の時間間隔中に前記部品に与えた前記効果を、前記部品のコンピュータ生成モデルと比較し、
    前記部品にくっついたままの前記支持材料の量を割り出すことをさらに含む請求項１７記載の方法。
19. 前記媒体の前記第１の組のパラメータを設定するために、ユーザから一連のデータを受け取り、
    前記媒体からデータを読み取るために動作可能に配置されたセンサを介して、前記媒体の温度、アジテーションレベル、またはポンプ圧力を測定し、
    前記媒体の測定値を用いて前記媒体の前記第２の組のパラメータを決定することをさらに含む請求項１７記載の方法。
20. 前記媒体は、流体、複数の研磨用物体、またはその両者の組み合わせである請求項１７記載の方法。

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