KR101956271B1 - Tree type support and optimum design method thereof - Google Patents

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KR101956271B1
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Abstract

본 발명은, 트리형 서포트 및 그 설계 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3D 프린터의 출력물에 있어서, 재료와 출력시간을 최소화할 수 있는 트리 형상의 서포트와 인공신경망을 이용한 최적화 설계 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a tree-shaped support and a design method thereof, and more particularly to a tree-shaped support capable of minimizing material and output time in an output of a 3D printer and an optimization design method using an artificial neural network .

Description

트리형 서포트 및 그 최적화 설계 방법{TREE TYPE SUPPORT AND OPTIMUM DESIGN METHOD THEREOF}[0001] DESCRIPTION [0002] TREE TYPE SUPPORT AND OPTIMUM DESIGN METHOD THEREOF [

본 발명은, 트리형 서포트 및 그 설계 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3D 프린터의 출력물에 있어서, 재료와 출력시간을 최소화할 수 있는 트리 형상의 서포트와 인공신경망을 이용한 최적화 설계 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a tree-shaped support and a design method thereof, and more particularly to a tree-shaped support capable of minimizing material and output time in an output of a 3D printer and an optimization design method using an artificial neural network .

3D 프린터 방식 중에서 보급화를 이룬 FDM (Fused Deposition Modeling)은 재료를 녹여 적층 해나가는 방식을 가지고 있다. FDM 방식은 다른 방식의 프린트에 비하여 구매비용, 유지비용, 공간 활용 등의 장점을 가지고 있는 반면, 단색출력, 적층에 따른 무늬 생성, 일부 형상의 조건에 따른 서포트 생성, 비교적 느린 속도 등의 단점을 가지고 있다.FDM (Fused Deposition Modeling), which has become popular among 3D printer methods, has a method of melting and stacking materials. The FDM method has advantages such as purchase cost, maintenance cost, and space utilization compared with other types of printing, but it has disadvantages such as monochromatic output, generation of pattern according to lamination, generation of support according to conditions of some shapes, and relatively slow speed Have.

서포트는 물체에 매달려있는 형상을 표현하거나 지면으로부터 떠있는 형상을 출력할 때 형상을 지지하는 역할을 하는 것으로, FDM 방식 3D 프린팅에서는 가공표면과 서포트(Support)로 인한 문제가 발생하게 된다. The support supports the shape when the shape hangs from the object or when it outputs the shape floating from the ground. In the FDM 3D printing, problems due to the machined surface and support are generated.

구체적으로는, 단일노즐 프린터의 경우, 출력 후 서포트는 버려지기 때문에 재료의 낭비로 이어지고, 서포트와 실질적으로 필요한 형상은 동일한 재질로 함께 적층되어지기 때문에 서포트와의 접촉면이 많을수록 서포트 제거 후 표면이 매끄럽지 못하여 추가적인 후처리 작업을 필요로 하는 문제가 발생하는 것이다. Specifically, in the case of a single nozzle printer, after the output, since the support is discarded, it leads to waste of the material, and since the support and the substantially necessary shapes are laminated together with the same material, the more the contact surface with the support is, And a problem arises that requires additional post-processing.

슬라이서의 기본적인 서포트 형상은 형상이 가지는 각도가 45° 이하일 경우 사용자가 정의한 간격에 따라 최소출력 두께로 형성되고 지면으로부터 수직한 벽을 일정 간격으로 지지하는 형태를 가진다. 기존의 서포트 형상은 구조물의 간격이 좁거나 넓기 때문에 서포트 제거시 표면의 완성도가 떨어지고, 서포트 형상 구성이 지지 면적에 비하여 비효율적인 문제점이 있다. The basic support shape of the slicer is formed to have a minimum output thickness according to an interval defined by the user when the angle of the shape is 45 degrees or less, and to support the vertical wall from the ground at regular intervals. Since the existing support shape has a narrow or wide gap between the structures, the completeness of the surface at the time of removing the support is lowered, and the support configuration is inefficient in comparison with the support area.

대한민국 공개특허 제 10-2017-0014619호Korean Patent Publication No. 10-2017-0014619

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 서포트의 포함으로 인한 출력시간 및 재료의 낭비를 방지하기 위한 트리 형상의 서포트 및 그 최적화 설계 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a tree-shaped support for preventing output time and material waste due to the inclusion of a support and an optimization design method thereof.

본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트는, 3D 프린터의 베드로부터 이격되어 출력되는 조형물을 지지하는 서포트에 있어서, 상기 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부; 상기 기둥부와 상기 조형물 사이에 구비되어 상기 조형물을 지지하는 가지부;를 포함할 수 있다. A triple support according to an exemplary embodiment of the present invention is a support for supporting a molding projected to be separated from a bed of a 3D printer, the support comprising: pillars provided at a predetermined height on an upper surface of the bed; And a branch portion provided between the column portion and the sculpture to support the sculpture.

또한, 상기 가지부는 상단이 상기 조형물에 접촉되도록 일정 간격으로 구비되는 복수개의 상부 가지와 상기 각각의 상부 가지로부터 하방으로 연장 형성되는 복수개의 하부 가지를 포함할 수 있다. In addition, the branches may include a plurality of upper branches arranged at regular intervals such that the upper ends thereof are in contact with the molding, and a plurality of lower branches extending downward from the respective upper branches.

또한, 상기 복수개의 하부 가지간의 간격은 아래쪽으로 갈수록 좁아지는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the gap between the plurality of lower branches becomes narrower toward the lower side.

또한, 상기 서포트는 상부에 적층되는 조형물의 질량에 따라 그 형태가 Further, the shape of the support depends on the mass of the molding to be laminated on the upper side

변경되는 것을 특징으로 할 수 있다. And is changed.

또한, 상기 서포트는 상부에 적층되는 조형물의 질량에 따라 상기 기둥부의 직경이 변경되는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the support may be characterized in that the diameter of the column portion is changed according to the mass of the molding to be laminated on the upper portion.

또한, 상기 기둥부의 횡단면적은 상기 서포트의 상부에 적층되는 조형물의 면적보다 작은 것을 특징으로 할 수 있다. Further, the cross-sectional area of the column portion may be smaller than the area of the molding to be laminated on the upper portion of the support.

또한, 상기 상부 가지의 개수는 [수학식 1]에 의해 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. Further, the number of the upper branches may be determined by the following formula (1).

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112017060714662-pat00001
Figure 112017060714662-pat00001

(Nb: 총 상부 가지의 개수 Wm: 조형물의 가로 길이, Bside: 가로 방향 양끝 가지의 수)(N b : total number of upper branches, W m : length of sculpture, B side : number of branches in both directions)

본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트의 최적화 설계방법은, 3D 프린터 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부; 상기 기둥부와 상기 조형물 사이에 구비되어 상기 조형물을 지지하는 가지부;를 포함하는 트리형 서포트의 최적화 설계방법에 있어서, 상기 트리형 서포트의 설계 조건을 설정하는 단계(S100); 상기 트리형 서포트의 형상 설계변수를 결정하는 단계(S200); 상기 결정된 설계변수를 이용하여 표본 데이터를 추출하는 단계(S300); 상기 표본데이터를 인공신경망(Artificial Neural Network)을 통해 학습하는 단계(S400);를 포함하여 이루어 질 수 있다. A method of optimizing a tree-type support according to an exemplary embodiment of the present invention includes: a columnar portion having a predetermined height on an upper surface of a 3D printer bed; And a branch portion provided between the column portion and the sculpture to support the sculpture, the method comprising the steps of: (S100) setting a design condition of the triple support; Determining a shape design parameter of the triple support (S200); Extracting sample data using the determined design variables (S300); And learning the sample data through an artificial neural network (S400).

또한, 상기 표본데이터를 추출하는 단계는 유한요소 해석 후 최적화 분석 방법을 통해 이루어 지는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the step of extracting the sample data may be performed through an optimization analysis method after finite element analysis.

또한, 상기 설계변수는 상기 조형물의 가로길이 Wm, 세로길이 Hm, 높이 Dm, 및 상기 서포트의 전체 높이 Ht, 상기 기둥부의 반지름 Rc, 상기 상부 가지의 높이 Hb를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, the design parameters include the width W m , the length H m , the height D m of the molding, the total height H t of the support, the radius R c of the column, and the height H b of the upper branch .

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 트리형 서포트는 기존 서포트의 형상보다 적은 양의 재료를 소모하면서 필요부분을 적절하게 지지하여 완성도 높은 조형물의 출력을 가능하게 하는 효과가 있다. The triple support according to the preferred embodiment of the present invention has the effect of enabling the output of a highly completed sculpture by appropriately supporting a required portion while consuming a smaller amount of material than the shape of an existing support.

또한, 인공신경망 학습을 통해 반복적인 유한요소 해석 및 최적화의 진행절차 없이도 최적화된 트리형 서포트를 설계할 수 있는 효과가 있다.In addition, it is possible to design an optimized tree type support without the procedure of repeated finite element analysis and optimization through artificial neural network learning.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트의 개념도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트의 최적화 설계방법을 보여주는 흐름도.
도 3은 인공신경망 학습을 위한 표본데이터의 추출방법을 개략적으로 보여주는 흐름도.
도 4는 유한요소 해석을 통한 설계변수의 최적화 방법을 개략적으로 보여주는 흐름도.
도 5는 인공신경망 학습결과에 대한 오차를 보여주는 그래프.
도 6은 인공신경망 학습결과에 대한 회귀분석 결과를 보여주는 그래프.
도 7은 인공신경망 학습결과를 토대로 실제 프린팅한 서포트 모델을 도시한 도면.
1 is a conceptual view of a tree-shaped support according to an embodiment of the present invention;
2 is a flow chart showing a method for optimizing design of a tree-like support according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flow chart schematically showing a method of extracting sample data for artificial neural network learning; FIG.
4 is a flowchart schematically showing a method of optimizing design variables through finite element analysis.
FIG. 5 is a graph showing an error of an artificial neural network learning result. FIG.
FIG. 6 is a graph showing a result of regression analysis on an artificial neural network learning result. FIG.
7 is a diagram showing a support model actually printed based on a result of learning an artificial neural network;

본 명세서 및 청구범위에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.It is to be understood that the words or words used in the present specification and claims are not to be construed in a conventional or dictionary sense and that the inventor can properly define the concept of a term to describe its invention in the best way And should be construed in accordance with the meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and are not intended to represent all of the technical ideas of the present invention. Therefore, various equivalents It should be understood that water and variations may be present. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 개념도이다. 도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)는 기본적으로 3D 프린터의 베드(미도시)로부터 이격되어 출력되는 조형물(100)을 지지하는 서포트에 있어서, 상기 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부(250); 상기 기둥부(250)와 상기 조형물(100) 사이에 구비되어 상기 조형물(100)을 지지하는 가지부(210);를 포함하여 트리(Tree) 형상을 갖는다.FIG. 1 is a conceptual diagram of a tree-shaped support 200 according to an embodiment of the present invention. 1, a tree-type support 200 according to an embodiment of the present invention basically supports a molding 100 that is spaced apart from a bed (not shown) of a 3D printer, A columnar section 250 provided at a predetermined height on the upper surface of the columnar section 250; And a branch part 210 provided between the column part 250 and the molding 100 to support the molding 100.

이때 상기 가지부(210)는 조형물(100)의 표면에 직접 접촉하여 지지하는 복수개의 상부가지(211)와 각각의 상부가지(211)로부터 하방으로 연장 형성되는 복수개의 하부가지(212)를 포함할 수 있다. The branch 210 includes a plurality of upper branches 211 directly contacting and supporting the surface of the molding 100 and a plurality of lower branches 212 extending downward from the respective upper branches 211 can do.

복수개의 상부가지(211)는 지지가 필요한 조형물(100)의 하면의 일정부분에 일정한 간격으로 지면과 수직하도록, 일정한 높이만큼 형성되고, 하부가지(212)는 그러한 상부가지(211)들 각각으로부터 아래쪽으로 연장 형성된다. A plurality of upper branches 211 are formed to have a predetermined height so as to be perpendicular to the ground at regular intervals on a predetermined portion of a lower surface of the molding 100 requiring support and a lower branch 212 is formed from each of the upper branches 211 And extends downward.

상부가지(211)들은 지면과 수직하도록 형성됨에 반해, 상부가지(211)들의 하단면에서부터 연장 형성되는 하부가지(212)들은 기둥부(250)의 상단면을 향해 각각 경사지도록 형성됨이 바람직하다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 도 1에 도시된 바와 같이, 복수개의 하부가지(212) 각각의 간격은 아래로 갈수록 좁아져서, 상광하협의 형태를 갖는 트리 형상을 이루도록 하였다. The upper branches 211 are formed so as to be perpendicular to the paper surface while the lower branches 212 extending from the lower end surface of the upper branches 211 are formed to be inclined toward the upper surface of the pillars 250. Accordingly, in the preferred embodiment of the present invention, as shown in FIG. 1, the intervals of the plurality of lower branches 212 are narrowed downward to form a tree shape having an upward light-tight conformation.

일반적으로 서포트간의 간격이 조밀할수록 재료의 소모량이 많아지며, 출력 후 후처리에 불리할 수 있고, 그에 반해 간격이 멀어질수록 반대의 장점은 있지만, 서포트 위에 적층이 제대로 이루어지지 못하여 출력하고자하는 조형물(100)의 품질이 낮아지는 문제가 발생할 수 있다.Generally, as the distance between supporters becomes narrower, the consumed amount of the material increases and the post treatment after the output may be disadvantageous. On the contrary, the farther the interval is, the more advantageous is the opposite. However, There is a possibility that the quality of the display device 100 may be lowered.

따라서, 후술할 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 최적화 설계를 함에 있어서는 그 간격을 1.5~4.0mm사이에서 0.5mm의 간격으로 각각 모델링하고 이를 출력하여 품질을 비교하였다. 4.0mm의 간격을 가지는 서포트의 경우 후처리능력은 뛰어났으나 서포트 위의 적층이 불안정하게 나타났으며, 1.5 mm의 경우 후처리능력이 심하게 떨어져 오히려 메인형상의 두께가 더욱 두껍게 결과가 나오는 것을 확인하였다. 반면 2.5 mm의 경우 비교적 후처리 또한 문제되지 않았으며 설계 값과 가장 가까운 적층을 이루었다. 따라서 바람직한 실시예에서는 트리형 서포트(200)의 가지형상 간격을 2.5 mm로 설정하였다.Therefore, as will be described later, in the optimization design of the tree-shaped supports 200 according to the embodiment of the present invention, the intervals are modeled at intervals of 1.5 mm to 4.0 mm at intervals of 0.5 mm, . In the case of a support having a spacing of 4.0 mm, the post-treatment capability was excellent, but the lamination on the support was unstable. In the case of 1.5 mm, the post-treatment capability was severely deteriorated, Respectively. On the other hand, the post-treatment of 2.5 mm was not problematic, and the lamination was the closest to the design value. Therefore, in the preferred embodiment, the branch shape spacing of the tri-shaped supports 200 is set to 2.5 mm.

상기 기둥부(250)는 적층 안정성을 위해 조형물(100)에 있어서, 지지가 필요한 면적의 중심부에 위치하는 것이 바람직하고, 기둥부(250)의 상단면으로부터 하부가지(212)가 뻗어나가는 각도는 적층특성을 고려하여 약 45°로 이루어짐이 바람직하다. It is preferable that the pillars 250 are positioned at the central portion of the area required for supporting the molding 100 for the purpose of lamination stability and the angle at which the lower branches 212 extend from the top surface of the pillars 250 is It is preferable that the thickness is about 45 DEG in consideration of the lamination characteristics.

또한, 후술할 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 최적화 설계를 함에 있어서, 서포트에 의해 지지되어 서포트상에 적층되는 조형물(100)의 형상에 따라 트리형 서포트(200)의 형상도 변경될 수 있다. 멘델타입의 3D 프린터에서는 베드의 Y축 이송과정에서 서포트에 외력이 가해질 수 있기 때문에, 기둥의 변화를 최소화 할 수 있는 최적의 강성을 가지면서도 재료의 소모량을 최소화할 수 있도록 트리형 서포트(200)의 형상을 변경하는 것이다. In addition, as will be described later, in the optimization design of the tree-shaped support 200 according to the embodiment of the present invention, the triple support 200 is supported by the supports and is shaped according to the shape of the molding 100, Can also be changed. In the Mendel type 3D printer, since the external force can be applied to the support in the process of conveying the Y-axis of the bed, the triple support 200 is provided so as to minimize the consumed amount of the material while having the optimum rigidity, To change the shape of the surface.

이러한 관점에서 지지가 필요한 조형물(100)의 일정면적에 대해 필요한 총 상부가지(211)의 개수는 지지되는 조형물(100)의 가로길이와 상부가지(211)간의 간격, 양끝의 가지수에 의해 정해 질 수 있고, 구체적으로는 아래 [수학식 1]에 의해 결정될 수 있다. The number of total upper branches 211 required for a certain area of the molding 100 required to support is determined by the width of the supported molding 100 and the distance between the upper branches 211, And can be determined in detail by the following equation (1).

Figure 112017060714662-pat00002
Figure 112017060714662-pat00002

여기서, 도 1을 참고하여, Nb은 총 상부가지(211)의 개수, Wm은 조형물(100)의 가로 길이, Bside는 가로 방향 양끝 가지의 수를 의미한다. Here, referring to FIG. 1, Nb denotes the number of the upper branches 211, Wm denotes the width of the molding 100, and Bside denotes the number of both ends in the width direction.

또한, 각각의 하부가지(212)들의 하단부는 하부가지 수용부(220)를 통해 기둥부(250)와 연결됨으로써 그 안정성을 유지할 수 있게 된다. In addition, the lower ends of the lower branches 212 are connected to the pillars 250 through the lower branch receiving portions 220, so that the stability can be maintained.

베드의 이송과정에서 기둥부(250)에 가해지는 외력의 크기는 서포트에 적층되는 조형물(100)의 질량과 가지부(210)의 질량을 더한 값에 의해 결정될 수 있으므로, 후술할 바와 같이, 최적화 설계과정에서 가지부(210)와 서포트에 의해 지지되는 조형물(100)의 질량에 의한 기둥의 거동을 최소화하는 동시에 전체 서포트의 부피를 최소화하여 재료의 소모량을 최소화할 수 있도록 기둥부(250)의 반지름, 즉 직경과, 상부가지(211)의 높이가 변경될 수 있는 것이다. Since the magnitude of the external force applied to the column 250 in the process of transferring the bed can be determined by the sum of the mass of the molding 100 and the mass of the branch 210 stacked on the support, It is possible to minimize the movement of the column due to the mass of the sculpture 100 supported by the tongues 210 and the supports during the design process and minimize the volume of the entire support to minimize the consumption of the material. The radius, that is, the diameter, and the height of the upper branch 211 can be changed.

이상과 같이, 본 발명의 실시예에서는 출력하고자 하는 조형물(100)의 표면을 적절하게 지지할 수 있는 기존의 서포트 형태를 유지하되 하부가 좁아지는 나무와 같은 형태와 지지 기둥을 포함하였다. 즉, 기둥부(250)의 횡단면적을 서포트의 상부에 적층되는 조형물(100)의 면적보다 작게 형성함으로써 기존의 슬라이서에서 권고되어지는 서포트의 형상보다 적은 양의 필라멘트를 소모하면서 필요 부분을 적절하게 지지하여 완성도 높은 출력물을 가능하게 한다. As described above, according to the embodiment of the present invention, the shape of a tree and the support pillars including the conventional support shape capable of appropriately supporting the surface of the molding object 100 to be outputted are narrowed. That is, by forming the cross section area of the columnar section 250 smaller than the area of the molding 100 stacked on the upper part of the support, it is possible to appropriately fill the necessary part while consuming a smaller amount of filament than the shape of the support recommended by the conventional slicer Thereby enabling a high-quality printout.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 최적화 설계방법을 보여주는 흐름도이다. 다음은 본 발명에서 제안하는 상술한 트리형 서포트(200)의 최적화 설계 방법을 실시예를 통해 설명한다.FIG. 2 is a flow chart illustrating a method for optimizing a tree-type support 200 according to an embodiment of the present invention. Next, an optimization design method of the triple support 200 proposed by the present invention will be described by way of examples.

본 발명의 실시예에서는 멘델방식(Menden Type- Prusa i3) 3D 프린터를 사용하였고, 필라멘트의 재료로 PLA(Poly Lactic Acid: 폴리락틱산)을 사용하였다.In the embodiment of the present invention, a Menden Type-Prusa i3 3D printer was used, and PLA (Poly Lactic Acid) was used as a filament material.

아래 [표 1]은 본 발명의 바람직한 실시예를 도출하기 위해 사용한 하드웨어와 소프트웨어를 기재하였으며, 목적하는 조형물(100)과 프린터의 베드 사이에 안착문제를 최소화하기 Rid 기능을 활성화하였다. Table 1 below shows the hardware and software used to derive the preferred embodiment of the present invention and activates the Rid function to minimize the seating problem between the desired molding 100 and the bed of the printer.

HardwareHardware ModelModel Prusa i3Prusa i3 TypeType MendelMendel Nozzle SizeNozzle Size 0.4mm0.4mm Filament MaterialFilament Material PLA+PLA + Filament diameterFilament diameter 1.75mm1.75mm SoftwareSoftware Host ProgramHost Program Repetier V1.6.2Repetier V1.6.2 SlicerSlicer CuarEngine v3CuarEngine v3 QualityQuality 0.1mm0.1mm Print SpeedPrint Speed 30-40mm/s30-40mm / s Extruder
Temperature
Extruder
Temperature
210℃210 ℃
Bed TemperatureBed Temperature 55℃55 ° C

본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 최적화 설계방법은 3D 프린터 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부(250); 상기 기둥부(250)와 상기 조형물(100) 사이에 구비되어 상기 조형물(100)을 지지하는 가지부(210);를 포함하는 트리형 서포트(200)의 설계 조건을 설정하는 단계(S100); 형상 설계변수를 결정하는 단계(S200); 상기 결정된 설계변수를 이용하여 표본 데이터를 추출하는 단계(S300); 상기 표본데이터를 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 통해 학습하는 단계(S400);를 포함하여 이루어 질 수 있다. A method of optimizing a tree-type support 200 according to an embodiment of the present invention includes a column 250 provided at a predetermined height on a top surface of a 3D printer bed; A step (S100) of setting a design condition of the tree-like support (200) including a column portion (250) and a branch portion (210) provided between the columnar portion (250) and the molding material (100) to support the molding material (100); Determining a shape design parameter (S200); Extracting sample data using the determined design variables (S300); And learning the sample data through an artificial neural network (ANN) (S400).

먼저, 본발명에서 제안하는 트리형 서포트(200)의 설계 조건을 설정하는 단계(S100)를 포함할 수 있다. 구체적으로 본 발명의 실시예에서 제안하는 트리형 서포트(200)는 조형물(100)의 표면을 적절하게 지지할 수 있는 기존의 서포트 형태를 유지하되 하부가 좁아지는 나무가지와 같은 형태와 지지 기둥을 포함하였고, 이러한 형상은 기존의 슬라이서에서 권고되어지는 서포트의 형상보다 적은 양의 필라멘트를 소모하면서 필요부분을 적절하게 지지하여 완성도 높은 출력물을 가능하게 하는 것으로 다음과 같은 트리형 서포트(200)의 설계 조건을 설정하였다. First, a step (S100) of setting a design condition of the triple support 200 proposed by the present invention may be included. Specifically, the tri-shaped support 200 proposed in the embodiment of the present invention maintains a conventional support shape capable of appropriately supporting the surface of the molding 100, This shape allows the required part to be adequately supported by consuming a smaller amount of filament than the shape of the support recommended in the existing slicer, thereby enabling a high-quality output. The design of the following triple support 200 Conditions were set.

조건1. 형상에 닿는 서포트의 면적은 최소로 한다.Condition 1. The area of the support that touches the shape is minimized.

조건2. 서포트 위의 적층이 올바르게 되어야 한다.Condition 2. The lamination on the support should be correct.

조건3. 트리 구조에서 재료의 가지들 간의 간격을 최대로 한다.Condition 3. The distance between the branches of the material in the tree structure is maximized.

조건4. 출력 중 베이스의 이송으로 인한 서포트의 흔들림을 최소로 한다.Condition 4. Minimize the shaking of the support due to the movement of the base during output.

조건 1, 2, 3은 재료를 절감하며 형상의 완성도를 최적화하기 위함이고, 조건 4는 멘델방식의 특성에서 기인한다. Conditions 1, 2, and 3 are for saving material and optimizing the completeness of shape, and condition 4 is due to the characteristics of the Mendelian method.

본 발명에서 사용되는 멘델방식의 3D 프린터는 오픈소스로 현재 국내에서 시판중인 대다수의 제품에 적용되고있으며, 헤드는 X축 이송부에 연결하고 그 아래에 위치한 베드(Bed)를 Y축 이송장치에 연결해 헤드는 X축 방향으로, 베드는 Y축 방향으로 운동하면서 좌표를 설정하는 방식이다. 이러한 멘델형의 프린터는 베드를 포함한 Y축 이송과정에서 출력하는 원리에 따라 서포트 가지형상의 출력에 문제가 없어야 하며, 이는 서포트를 구성하는 하부기둥에 의하여 결정되어진다. 기둥의 직경이 클수록 비교적 많은 필라멘트를 소모하게 되며 베드의 다양한 이송조건 속에서 가지형상 및 조형물(100)의 적층이 문제없이 출력되는 것이다.The Mendel type 3D printer used in the present invention is an open source and is applied to a large number of products currently available in the market. The head is connected to the X-axis conveying part and the bed located thereunder is connected to the Y-axis conveying device The head moves in the X-axis direction while the bed moves in the Y-axis direction to set the coordinates. Such a Mendel type printer should have no problems in the output of the support branch shape according to the principle of output in the Y axis transportation process including the bed, which is determined by the lower column constituting the support. As the diameter of the column is increased, a relatively large number of filaments are consumed, and the branch shape and the lamination of the molding 100 are output without any problem in various feeding conditions of the bed.

본 발명에서는 상기 조건에 부합하는 트리형 서포트(200)의 형상을 모델링하기 위하여 구체적인 형상 설계변수(이하 설계변수)를 설정하고 인공신경망을 이용하여 트리형 서포트(200) 형상 설계를 결정하는 모델을 제안하는 것이다. In the present invention, a specific shape design parameter (hereinafter, referred to as a design parameter) is set in order to model the shape of the triangle support 200 meeting the above conditions, and a model for determining the shape design of the triangle support 200 using the artificial neural network It suggests.

본 발명에서 제안된 트리형 서포트(200)는 출력의 목적이 되는 조형물(100)을 기준으로 하는 가지 형상 및 기둥으로 구성되며, 가지 형상의 상단, 즉 상부가지(211)는 기존의 슬라이서가 가지는 기본적인 선형 패턴의 서포트가 사용되어진다. 이때, 각각의 가지들의 간격이 조밀할수록 재료의 소모량이 많아지며 출력 후 후처리에 불리하고, 간격이 멀어질수록 반대의 장점을 가지지만 서포트 위의 적층이 제대로 이루어지지 못하여 품질이 낮은 출력물의 결과를 얻을 수 있다. The triangular support 200 proposed in the present invention is composed of a branch shape and a column based on the object 100 to be output, and the upper end of the branch shape, that is, the upper branch 211, Basic linear pattern support is used. At this time, as the spacing of each branch becomes denser, the consumed amount of material increases, and it is disadvantageous to the post-treatment after the output, and as the interval becomes longer, the opposite advantage is obtained. However, Can be obtained.

따라서, 그 간격을 1.5∼4.0 mm까지 0.5 mm의 간격으로 각각 모델링하고 이를 출력하여 품질을 비교하였고 그 결과, 2.0mm~3.5mm의 간격으로 설정하는 것이 바람직할 수 있다. 4.0 mm의 간격을 가지는 서포트의 경우 후처리능력은 뛰어났으나 서포트 위의 적층이 불안정하게 나타났으며, 1.5 mm의 경우 후처리능력이 심하게 떨어져 오히려 메인형상의 두께가 더욱 두껍게 되기 때문이다. 반면 2.5 mm의 경우 비교적 후처리 또한 문제되지 않았으며 설계 값과 가장 가까운 적층을 이루었으므로, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 트리형 서포트(200)의 가지형상 간격을 2.5 mm로 설정하였다.Therefore, it is preferable to set the intervals between 2.0 mm and 3.5 mm as a result of modeling the intervals at intervals of 0.5 mm to 1.5 mm and outputting them and comparing the quality. In the case of a support with a spacing of 4.0 mm, the post-treatment capability was excellent, but the lamination on the support was unstable. In the case of 1.5 mm, the post-treatment capacity was severely reduced, and the thickness of the main shape became thicker. On the other hand, in the case of 2.5 mm, relatively post-treatment was not a problem, and the lamination layer closest to the design value was formed. Therefore, in the preferred embodiment of the present invention, the branch shape spacing of the triple support 200 is set to 2.5 mm.

본 발명의 실시예에 따른 트리형 서포트(200)의 최적화 설계방법은, 위와 같이 설정한 트리형상에 대한 설계변수를 결정하는 단계(S200)를 포함할 수 있고, 도 1에 도시된 바와 같이, 가로 Wm, 세로Hm, 높이 Dm으로 설계되는 조형물(100)과 상부가지(211)의 높이 Hb, 하부의 기둥부(250)의 반지름 Rc 및 트리형 서포트(200)의 전체 높이 Ht의 설계변수를 가지며, 적층되는 조형물(100)의 형상 변경에 의해 전체 트리형상의 변경이 가능하도록 설계하였다. The optimization design method of the tree-type support 200 according to the embodiment of the present invention may include a step S200 of determining a design parameter for the tree shape set as described above, and as shown in Fig. 1, The height H b of the molding 100 and the upper branch 211 designed with the width W m , the length H m and the height D m , the radius R c of the lower column 250 and the total height of the triangle support 200 H t, and is designed so that the entire tree shape can be changed by changing the shape of the molding 100 to be laminated.

기둥형상의 시작점은 적층 안정성을 위하여 서포트가 필요한 면적의 중심으로 선정하여 설계하였으며, 서포트의 가지형상이 뻗어나가는 적층특성을 고려하여 45°로 하였다. 또한, 최상단의 서포트 패턴은 슬라이서의 최소 슬라이싱 크기에 따라 벽 두께를 0.45 mm로 모델링하며, 간격은 상술한 바와 같이 2.5 mm 기준으로 생성하였다. 이때, 총 생성되어지는 가지의 개수를 Nb이라 할 때, 양 끝의 가지 수를 Bside라고 정의하면 Nb는 상술한 [수학식 1]에 따라 결정되어지는 것이다. 또한, 기둥형상의 높이 Hc 는 아래 [수학식 2]로 나타낼 수 있다. The starting point of the column shape was designed to be the center of the area required for the support for the stability of the lamination, and was set at 45 ° in consideration of the lamination characteristics in which the branches of the supports were extended. In addition, the uppermost support pattern was modeled as a wall thickness of 0.45 mm according to the minimum slicing size of the slicer, and the gap was generated on the basis of 2.5 mm as described above. In this case, if the total number of branches to be generated is N b , and the number of branches at both ends is defined as B side , N b is determined according to the above-mentioned expression (1). Also, the height H c of the columnar shape Can be expressed by the following equation (2).

Figure 112017060714662-pat00003
Figure 112017060714662-pat00003

여기서, 도 1을 참고하여, Hc 는 기둥형상의 높이, Ht 는 트리형 서포트(200)의 전체 높이, Wm 은 조형물(100)의 가로 길이를 각각 의미한다. Referring to FIG. 1, H c denotes the height of the column, H t denotes the total height of the triangular support 200, and W m denotes the width of the molding 100.

서포트의 상부에 적층되는 조형물(100)의 무게에 따라 그 서포트의 형태가 변할 수 있도록 서포트에 적층되어지는 조형물(100)의 가로·세로·두께 및 높이를 학습 독립변수로 선정하였고, 서포트 기둥의 반지름과 상부가지(211)의 높이는 독립변수에 따른 종속변수로 설정함으로써 163가지의 임의의 독립변수에 따라 실시간으로 형상의 변형이 가능하도록 설계하였다. 여기서 임의의 독립변수들은 실제 출력의 원활성과 최적화 및 유한요소 작업을 고려하여 [표 2]와 같은 범위 내에서 추출이 되도록 그 상한과 하한을 설정하였다.The horizontal, vertical, thickness and height of the molding 100 to be stacked on the support are selected as learning independent variables so that the shape of the support can be changed according to the weight of the molding 100 stacked on the support. By setting the radius and the height of the upper branch 211 as the dependent variable according to the independent variable, the shape is designed to be deformable in real time according to the 163 arbitrary independent variables. Here, the arbitrary independent variables are set such that the upper limit and the lower limit are extracted so as to be within the range of [Table 2] considering the smoothness of the actual output and the finite element operation.

ParameterParameter Inf. RangeInf. Range Sup. RangeSup. Range

Figure 112017060714662-pat00004
Figure 112017060714662-pat00004
5 mm5 mm 50 mm50 mm
Figure 112017060714662-pat00005
Figure 112017060714662-pat00005
5 mm5 mm 70 mm70 mm
Figure 112017060714662-pat00006
Figure 112017060714662-pat00006
1 mm1 mm 10 mm10 mm
Figure 112017060714662-pat00007
Figure 112017060714662-pat00007
10 mm10 mm 50 mm50 mm

다음으로, 이렇게 결정된 설계변수를 이용하여 후술할 바와 같이 인공신경망 학습을 위한 표본 데이터를 추출하는 단계(S300)를 포함할 수 있다. 이러한 표본 데이터 추출을 위해 유한요소법과 최적화 분석의 반복을 통해 충분한 데이터를 얻을 수 있다. Next, the method may include extracting sample data for artificial neural network learning (S300) using the determined design variables as described below. In order to extract the sample data, sufficient data can be obtained by repeating the finite element method and the optimization analysis.

구체적으로, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 가지형상과 조형물(100)의 질량에 의한 기둥의 거동을 최소화하는 동시 전체 서포트의 부피를 최소화하는 최적의 기둥반지름Rc와 서포트 상부가지(211)높이Hb 를 찾고자 하였다.Specifically, in the preferred embodiment of the present invention, the optimal columnar radius R c and the height H of the support upper branch 211, which minimizes the volume of the column and the column support due to the mass of the molding 100, b .

해석결과에 따른 최적형상을 찾기 위하여 표본데이터 형상 별로 유한요소와 최적화 분석을 반복해야한다. 따라서 트리형상의 복잡성을 줄여 결과 값의 오차를 최소화하고 실험의 효율성을 높이기 위하여 실시예에서는 형상에 주어지는 조건을 다음과 같이 가정하였다. In order to find the optimum shape according to the analysis result, finite element and optimization analysis should be repeated for each sample data type. Therefore, in order to reduce the complexity of the tree shape and to minimize the error of the result value and to increase the efficiency of the experiment, the following conditions are assumed in the embodiment.

먼저, Y축의 베드의 이송으로 출력이 이루어지는 멘델형 프린터에서는 Y축의 베드가 이송 후 멈췄을 때 하부 기둥에서 굽힘강성이 가장 클 것이므로, 외력이 가해지는 서포트 기둥의 변화정도를 제한하는 기준 설정을 위해 최대 변위 값의 기준을 0.005mm로 설정하였다. First, in a Mendel-type printer in which a Y-axis bed feed is carried out, the bending stiffness of the lower column is greatest when the Y-axis bed is stopped after the conveyance, so that the reference setting for limiting the degree of change of the support column The reference of the maximum displacement value was set to 0.005 mm.

이를 위해, 서포트 기둥의 변화 정도를 제한하는 기준을 명확히 세우고 그에 따른 최적화 설계가 이루어져야 하므로, 기둥의 거동 특성을 수치적으로 확인하였다. 반지름 2.0 mm, 높이 10 mm를 가지는 원기둥 형상을 출력하였고, 형상을 고정시켜 1.0 mm 변형에 필요한 힘을 10회 측정하였다.For this purpose, the criterion for limiting the degree of change of the support column must be clarified and the optimization design must be made accordingly. Therefore, the behavior of the column is numerically confirmed. A cylindrical shape with a radius of 2.0 mm and a height of 10 mm was output and the force required for 1.0 mm deformation was measured 10 times by fixing the shape.

힘의 측정 결과, 평균 1.72 N의 값을 얻었으며 이를 출력물과 동일한 유한요소 모델에 적용하여 거동을 확인하였다. 유한요소 모델의 결과 변위 값은 최대 0.207 mm까지 변화됨을 알 수 있었다. 실제 출력에 대한 외부 온도, 적층 중 발생하는 마찰, 수축 등과 같은 외부요인을 줄이고 안전성을 갖는 결과값을 얻기 위하여 최대 변위 값의 기준을 0.005 mm로 결정한 것이다. As a result of measuring the force, the average value of 1.72 N was obtained and the behavior was confirmed by applying it to the same finite element model as the output. The result of the finite element model shows that the displacement value changes up to 0.207 mm. In order to reduce external factors such as external temperature of actual output, friction occurring during lamination, shrinkage, etc., and to obtain a safety result, the standard of maximum displacement value is determined as 0.005 mm.

또한, 베드의 이송 시, 기둥의 상부 끝단에 가해지는 힘은 기둥을 제외한 트리의 질량과 그 위의 적층되어진 질량의 합과 가속도의 곱과 유사한 값을 가지는 것으로 가정하였고, 베드의 이송속도는 40 mm/s이며 정지까지 이루어지는 한 스텝의 시간은 0.05 Sec로 설정하였다. 이때 베드와 서포트 및 적층되어지는 모든 형상의 안착문제는 발생하지 않는 것으로 가정하였다.It is assumed that the force applied to the upper end of the column at the time of transferring the bed has a value similar to the product of the sum of the mass of the tree excluding the column and the stacked mass thereon and the acceleration, mm / s, and the time of one step until stopping was set to 0.05 Sec. At this time, it was assumed that the settlement problem of the bed, the support, and all the stacked shapes did not occur.

상술한 조건에 따라 서포트의 하부가 베드와 고정된 상태에서, 이송방향인 Y축으로 0.8 m/s2의 가속도와 질량의 곱으로 외력의 조건을 설정하였다. 여기서의 외력의 값을 결정하는 질량은 서포트 기둥을 제외한 서포트의 가지형상의 질량(mb)과 조형물(100)의 질량(mm)의 합으로써 계산할 수 있다. 서포트 형상의 물성치는 실시예에서 사용된 PLA+ 제품의 제원을 참고하여 [표 3]과 같이 적용하였다.Under the condition described above, the condition of the external force was set by the product of the acceleration and the mass of 0.8 m / s 2 in the conveying direction Y axis while the lower part of the support was fixed to the bed. By mass to determine the value of the external force here can be calculated as the sum of the weight (m m) of the mass of the shape of the support other than the support pillar (m b) and sculptures 100. The physical property values of the support shape were applied as shown in Table 3 with reference to the specifications of the PLA + product used in the examples.

MaterialMaterial Density
(

Figure 112017060714662-pat00008
)Density
(
Figure 112017060714662-pat00008
) Young's
Modulus (
Figure 112017060714662-pat00009
)
Young's
Modulus (
Figure 112017060714662-pat00009
)
Poisson's
Ratio
Poisson's
Ratio
PLA+PLA + 12401240 3.5e+0093.5e + 009 0.360.36

이러한 유한요소 해석 결과를 최적화하는 과정은 도 4에 도시된 바와 같이, 다음과 같이 진행될 수 있다. 먼저 상술한 유한요소 해석으로 각 서포트 모델을 정하고, 차례로 각 서포트 모델을 선택하여 CAE(computer aided engineering)를 통해 최적화 데이터를 찾을 수 있다. 이때, 유한요소 해석의 결과에 따라 요소의 변위가 5e-04 mm 이하를 만족하는 모델의 데이터만을 저장함으로써 표본데이터를 확보할 수 있는 것이다.The process of optimizing the result of the finite element analysis may be performed as follows, as shown in FIG. First, each support model is determined by the above-described finite element analysis, and each support model is sequentially selected, and optimization data can be found through CAE (computer aided engineering). At this time, sample data can be secured by storing only the data of the model in which the displacement of the element satisfies 5e-04 mm or less according to the result of the finite element analysis.

본 발명의 실시예에서는 최적화 솔루션 툴로써 CATIA의 Product Engineering Optimizer를 사용하였고, Gradient Algorithm With Constraints 타입의 알고리즘을 사용하여 목적함수의 기울기 계산을 위한 포물선 근사법(Parabolic approximation)을 적용하여 최적값을 찾기 위한 계산을 하였다. In the embodiment of the present invention, CATIA's Product Engineering Optimizer is used as an optimization solution tool, and a parabolic approximation for calculating the slope of an objective function is applied using an algorithm of the Gradient Algorithm With Constraints type to find an optimal value .

구체적으로, 임의의 독립변수로 구성되어진 163개의 서포트 형상에 따른 최적의 기둥반지름 값과 상부가지(211)의 높이 값을 도출하기 위해, 최적화 툴의 조건 중, 형상 전체의 볼륨을 최적화 최소 변수로 설정하였고 상술한 유한요소 해석의 결과를 참조하여 Element의 변위가 0.005 mm 이하가 되도록 추가 조건을 설정하였으며 그에 따른 종속변수 Rc과 Hb의 범위를 아래 [표 4]와 같이 설정하였다.Specifically, in order to derive the optimal column radius value and the height value of the upper branch 211 according to 163 support shapes composed of arbitrary independent variables, the volume of the entire shape among the optimization tool conditions is set as the optimization minimum value And the additional condition is set so that the displacement of the element is less than 0.005 mm by referring to the result of the above-described finite element analysis. The range of the dependent variable R c and H b is set as shown in Table 4 below.

ObjectObject RangeRange Optimized
parameter
Optimized
parameter
VolumeVolume MinimumMinimum
Independent
Variable
Independent
Variable
Rc R c 0.25 - 3.0 mm0.25 - 3.0 mm
Independent
Variable
Independent
Variable
Hb H b 2.0 - 5.0 mm2.0 - 5.0 mm
ConstraintConstraint DistanceDistance ≤ 5e-04 mm≤ 5e-04 mm

이때, Rc 는 출력가능한 원기둥을 기준으로 범위를 설정하였고, Hb 의 최소값은 후가공의 용이성을 고려하여 2.0 mm로 결정하였다.At this time, R c And the minimum value of H b was determined to be 2.0 mm considering the ease of post-processing.

이렇게 얻은 표본 데이터는 기계학습(Learning Machine) 중 하나인 인공신경망을 이용한 학습 단계(S400)를 포함함으로써 최적화와 유한요소 해석의 진행절차 없이도 최적회된 트리형 서포트(200)를 설계할 수 있게 되는 것이다. The obtained sample data includes a learning step (S400) using an artificial neural network, which is one of the learning machines, so that it is possible to design the tree-shaped support 200 optimally rotated without the procedure of optimization and finite element analysis will be.

본 발명의 실시예에서는 트리형 서포트(200) 및 조형물(100)의 설계변수 Wm, Hm, Dm, Ht에 대해, 서포트의 부피와 프린터 베드의 이송시 형상의 떨림을 최소화 시킬 수 있는 설계변수 Hb, Rc를 출력 변수로 하는 학습데이터 구성을 하였다. 여기서 변수Hb는 163개의 데이터에서 모두 2.0 mm인 최소값을 가질 때에 최적의 형상을 구성할 수 있으므로 Hb는 제외하고 입력데이터 Wm, Hm, Dm, Ht에 따른 목적 값 Rc로 인공신경망 학습을 진행하였다. 아래 [표 5]는 임의의 입력변수와 목적 값에 대한 표본데이터의 일부이다.In the embodiment of the present invention, the design parameters W m , H m , D m , and H t of the tri-shaped support 200 and the molding product 100 can minimize the volume of the support and the shake of the shape of the printer bed during transportation And the design variables H b and R c are used as output variables. Where the variables H b is the time to have the minimum of all 2.0 mm in the 163 pieces of data as it is possible to configure the optimum shape according to a H b with the exception, and the input data W m, H m, D m, H t target value R c Artificial neural network learning was carried out. Table 5 below shows some of the sample data for arbitrary input variables and objective values.

Part NumberPart Number Wm
(mm)
W m
(mm)
Hm
(mm)
H m
(mm)
Dm
(mm)
D m
(mm)
Ht
(mm)
H t
(mm)
Rc
(mm)
R c
(mm)
#001# 001 2020 2020 22 2020 0.5810.581 #002# 002 4343 1717 55 4848 1.7221.722 #003# 003 2323 1717 99 4242 1.791.79 #004# 004 2525 4747 33 4545 2.0022.002 #005# 005 2525 77 33 2222 0.4970.497 #006# 006 2020 99 77 2525 0.8260.826 #007# 007 4040 2020 22 5050 1.6821.682 #008# 008 2323 3434 55 3939 1.7371.737 #009# 009 1111 2626 44 4242 1.5561.556 #010# 010 4242 5757 88 2323 0.6240.624

Figure 112017060714662-pat00010
Figure 112017060714662-pat00010
Figure 112017060714662-pat00011
Figure 112017060714662-pat00011
Figure 112017060714662-pat00012
Figure 112017060714662-pat00012
Figure 112017060714662-pat00013
Figure 112017060714662-pat00013
Figure 112017060714662-pat00014
Figure 112017060714662-pat00014
Figure 112017060714662-pat00015
Figure 112017060714662-pat00015
#163# 163 4646 1616 88 4141 1.4341.434

구체적으로 본 발명의 실시예에서는, 인공신경망 학습을 위한 소프트웨어는 Matlab을 사용하여 구성하였고 Feed-Forward 역전파를 기반으로 학습 진행의 학습률 및 모멘텀의 설정이 가능한 GDX(Gradient descent with momentum and adaptive learning rate back-propagation) 타입의 함수를 사용하여 구성하였다. 학습률 는 0.01, 모멘텀 의 값은 0.7로 하여 빠른 학습시간보다는 좀 더 정확한 결과 값을 가지도록 하였고, 오차는 평균제곱오차(Mean Squared Error:MSE) 값을 기준으로 하였다. 또한 학습이 이루어지는 중 지속적인 검증과정을 통합하여 학습 모델 구성의 완성도를 높였다. 알고리즘의 학습에 있어 검증을 위한 데이터는 전체 데이터의 10%가 사용되어 알고리즘의 신뢰성을 평가하는 기준이 되었다.Specifically, in the embodiment of the present invention, the software for learning an artificial neural network is constructed using Matlab and a gradient descent with momentum and adaptive learning rate (GDX), which can set learning rate and momentum of learning progress based on feed- back-propagation type functions. The learning rate was 0.01 and the momentum value was 0.7. The results were more accurate than the fast learning time and the error was based on the Mean Squared Error (MSE). In addition, the completion of the learning model is enhanced by integrating the continuous verification process during learning. In the learning of the algorithm, 10% of the total data is used as the criterion for evaluating the reliability of the algorithm.

상기 표본 데이터를 인공신경망을 이용하여 학습한 결과, 도 5에 도시된 바와 같이, 7128회의 학습을 통하여 MSE 값이 0.0083에 도달하였고, 결정계수 R의 값이 도 6에 도시된 바와 같이 0.98977로 나타나며 학습되어진 알고리즘이 적절한 것을 확인하였다.As a result of learning the sample data using the artificial neural network, as shown in FIG. 5, the MSE value reaches 0.0083 through 7128 learning, and the value of the determination coefficient R is 0.98977 as shown in FIG. 6 We confirmed that the algorithm that is learned is appropriate.

인공신경망을 통한 학습 후에는 이러한 학습 결과에 대해 검증하는 단계(S500)를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 아래와 같이 검증 단계를 진행하였다.After learning through the artificial neural network, step S500 of verifying the learning result may be further included. In the embodiment of the present invention, the verification step is proceeded as follows.

도 7은 인공신경망을 이용한 학습결과를 토대로 실제 프린팅한 서포트 모델을 도시한 도면이고, 아래 표 6 내지 7은 학습을 통해 예측된 서포트의 형상이 범용성을 가지고 동일한 출력조건에서 일관성 있는 출력이 가능한지의 검증을 위한 것으로, 각각 도 7의 서포트 모델을 이용하여 유한요소 해석을 통한 각 격자 노드의 변위를 비교하여 실제 프린팅 가능성 및 기존 슬라이서의 서포트 형상과 대비하여 재료의 절감을 비교한 표이다.7 is a diagram illustrating a support model actually printed on the basis of a learning result using an artificial neural network, and Tables 6 to 7 below show how the shape of a support predicted through learning is versatile and consistent output is possible under the same output condition 7 is a table comparing the actual printing possibility and the reduction of the material compared to the support shape of the existing slicer by comparing the displacements of the respective lattice nodes through the finite element analysis using the support model of Fig.

본 검증에서 사용되는 모델은 임의의 형상 5가지를 모델링하여 논문에서 실시한 실험과 동일한 설계변수 Wm, Hm, Dm, Ht를 추출하였고, 이를 입력 변수로 설정하여 각각의 예측되어진 출력 값을 토대로 서포트 형상을 구성하였다. 이러한 형상들을 앞서와 동일한 실제 프린터 베드의 이송 움직임을 조건으로 유한요소 해석을 하여 기둥의 변화를 확인하였다. 그 결과 [표 6]과 같이 기둥의 전체 노드가 가지는 변위의 평균값 0.0005 mm와의 최대오차는 0.00041 mm로 <Model #1> 형상에서 나타났으며, 5개 형상의 오차율 평균은 4.2%로 비교적 적절하게 최적화된 설계조건을 예측했음과 동시에 모두 이론적인 출력조건에 만족하는 형상임을 확인 할 수 있다.The model used in this test is to model five arbitrary shapes and extract the same design variables W m , H m , D m , and H t as the experiment performed in the paper, and set them as input variables, To form a support shape. These shapes were analyzed by finite element analysis on the condition of the movement of the actual printer bed. As a result, as shown in Table 6, the maximum error with 0.0005 mm of the average displacement of all the nodes of the column was 0.00041 mm in <Model # 1> shape, and the average error rate of 5 shapes was 4.2% It is possible to confirm that the shape satisfies the theoretical output condition at the same time as the prediction of the optimized design condition.

또한, 슬라이서 소프트웨어 내의 G-code 변환을 통하여 필라멘트 소모량을 비교하고 실제 프린팅을 진행하였고, 각 형상의 재료소모 예상량을 비교하여 [표 7]에 나타내었다. 그 결과, 도 7의 전체 모델 중 <Model #5>에서 약 1.9배의 최대 절감효과를 보였으며, 전반적으로 재료 사용의 축소를 확인할 수 있었으며 도 7과 같은 정상적인 출력을 보여줌으로써 형상의 신뢰성을 확인할 수 있다. In addition, the filament consumption was compared through the G-code conversion in the slicer software, the actual printing was performed, and the expected material consumption of each shape was compared and shown in Table 7. As a result, a maximum saving of about 1.9 times was achieved in <Model # 5> among the entire models of FIG. 7, and the reduction of material use was observed as a whole, and the reliability of the shape was confirmed by showing a normal output as shown in FIG. .

상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 멘델타입의 보급형 FDM 3D 프린터를 위한 서포트 형상과 그 최적화 설계방법을 제안하였다. 적합한 트리형 서포트(200) 설계 방법을 제시하였고, 최적화 도구 및 유한요소 해석으로 부피와 강도를 최적화하는 샘플형상을 완성하였다. 이러한 형상에서 임의의 설계변수를 추출하여 학습용 표본데이터를 구성하였고 인공신경망으로 학습시켜 최적화와 유한요소 해석의 진행절차 없이도 최적화된 트리형 서포트(200)를 설계할 수 있는 방법을 구성하였다. 트리형 서포트(200)를 활용한 5개 형상을 1기준으로 평균 40%의 재료절감 효과를 확인하였고, 이렇게 적은 양의 재료를 사용하면서도 서포트와 접하여지는 조형물(100)의 면은 기존과 동일한 질을 가질 수 있는 효과가 있다. As described above, in the preferred embodiment of the present invention, a support shape for Mendel type low cost FDM 3D printer and its optimization design method are proposed. A suitable tree type support (200) design method is presented, and a sample shape is optimized to optimize volume and strength with optimization tools and finite element analysis. We constructed a method for designing the optimized tree type support (200) without the procedure of optimization and finite element analysis by constructing learning sample data by extracting arbitrary design variables from this shape and learning by artificial neural network. It was confirmed that an average of 40% of the material reduction effect was obtained by using one of five shapes using the tree-type support 200. The surface of the molding 100, which is in contact with the support while using such a small amount of material, It is possible to have an effect.

Predicted ModelsPredicted Models Model #1Model # 1 Model #2Model # 2 Model #3Model # 3 Model #4Model # 4 Model #5Model # 5 Optimum
Radius
(mm)
Optimum
Radius
(mm)
0.3820.382 0.6490.649 0.8120.812 0.5610.561 1.0741.074
Predicted
Radius
(mm)
Predicted
Radius
(mm)
0.3660.366 0.6590.659 0.7230.723 0.5770.577 1.0861.086
Displacement
Magnitude
(mm)
Displacement
Magnitude
(mm)
8.66
E-005
8.66
E-005
4.57
E-004
4.57
E-004
7.90
E-004
7.90
E-004
4.20
E-005
4.20
E-005
4.81
E-004
4.81
E-004
Gap
of Value
(mm)
Gap
of Value
(mm)
-4.13
E-004
-4.13
E-004
-4.27
E-005
-4.27
E-005
2.90
E-004
2.90
E-004
-8.03
E-005
-8.03
E-005
-1.89E-005-1.89E-005

Filament neededFilament needed Models
Models
Basic Support
(mm)
Basic Support
(mm)
Optimum
Support (mm)
Optimum
Support (mm)
Decrease
Rate (%)
Decrease
Rate (%)
#1#One 618618 581581 6.376.37 #2#2 23352335 21842184 6.916.91 #3# 3 14491449 986986 46.9646.96 #4#4 20832083 13471347 54.6454.64 #5# 5 832832 441441 88.6688.66

앞서 살펴본 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 (이하 '당업자'라 한다)가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하는 바람직한 실시 예 일 뿐, 전술한 실시 예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니므로 이로 인해 본 발명의 권리범위가 한정되는 것은 아니다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 당업자에게 있어 명백할 것이며, 당업자에 의해 용이하게 변경 가능한 부분도 본 발명의 권리범위에 포함됨은 자명하다.Although the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, The present invention is not limited thereto. It will be apparent to those skilled in the art that various substitutions, modifications and variations are possible within the scope of the present invention, and it is obvious that those parts easily changeable by those skilled in the art are included in the scope of the present invention .

100: 조형물
200: 트리형 서포트
210: 가지부
211: 상부가지
212: 하부가지
220: 하부가지 수용부
250: 기둥부
100: Sculpture
200: Tree type support
210:
211: Upper branch
212:
220: lower branch receiving portion
250:

Claims (10)

3D 프린터의 베드로부터 이격되어 출력되는 조형물을 지지하는 서포트에 있어서,
상기 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부;및
상기 기둥부와 상기 조형물 사이에 구비되어 상기 조형물을 지지하는 가지부;
를 포함하고,
상기 가지부는,
상단이 상기 조형물에 접촉되도록 일정 간격으로 구비되는 복수개의 상부 가지;
상기 각각의 상부 가지로부터 하방으로 연장 형성되고 서로의 간격은 아래쪽으로 갈수록 좁아지는 복수개의 하부 가지;
를 포함하며,
상기 복수개의 하부 가지의 하단부를 수용하는 하부가지 수용부;
를 더 포함하며 상기 상부 가지의 개수는 수학식 1에 의해 결정되는 트리형 서포트.
[수학식 1]
Figure 112018096561123-pat00024

(Nb: 총 상부 가지의 개수 Wm: 조형물의 가로 길이, Bside: 가로 방향 양끝 가지의 수)
A support for supporting a sculpture output from a bed of a 3D printer,
A column having a predetermined height on the upper surface of the bed;
A branch portion provided between the column portion and the sculpture to support the sculpture;
Lt; / RTI &gt;
In the branching portion,
A plurality of upper branches arranged at regular intervals such that an upper end thereof contacts the molding;
A plurality of lower branches extending downward from the respective upper branches and spaced apart from each other, the lower branches becoming narrower toward the lower side;
/ RTI &gt;
A lower branch receiving portion for receiving the lower ends of the plurality of lower branches;
And the number of upper branches is determined by Equation (1).
[Equation 1]
Figure 112018096561123-pat00024

(N b : total number of upper branches, W m : length of sculpture, B side : number of branches in both directions)
삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 서포트는 상부에 적층되는 조형물의 질량에 따라 그 형태가 변경되는 것을 특징으로 하는 트리형 서포트.
The method according to claim 1,
Wherein the shape of the support is changed according to the mass of the molding to be laminated on the upper part.
제 4항에 있어서,
상기 서포트는 상부에 적층되는 조형물의 질량에 따라 상기 기둥부의 직경이 변경되는 것을 특징으로 하는 트리형 서포트.
5. The method of claim 4,
Wherein the support has a diameter varying in accordance with a mass of a molding to be laminated on the upper portion.
제 4항에 있어서,
상기 기둥부의 횡단면적은 상기 서포트의 상부에 적층되는 조형물의 면적보다 작은 것을 특징으로 하는 트리형 서포트.
5. The method of claim 4,
And the cross-sectional area of the column portion is smaller than the area of the molding to be laminated on the upper portion of the support.
삭제delete 3D 프린터 베드의 상면에 일정높이로 구비되는 기둥부;와
상기 기둥부와 조형물 사이에 구비되어 상기 조형물을 지지하며, 상단이 상기 조형물에 접촉되도록 일정 간격으로 구비되는 복수개의 상부 가지와, 상기 각각의 상부 가지로부터 하방으로 연장 형성되고 서로의 간격은 아래쪽으로 갈수록 좁아지는 복수개의 하부 가지를 포함하는 가지부;를 포함하는 트리형 서포트의 최적화 설계방법에 있어서,
상기 트리형 서포트의 설계 조건을 설정하는 단계(S100);
상기 트리형 서포트의 형상 설계변수를 수학식 1을 통해 결정하는 단계(S200);
상기 결정된 설계변수를 이용하여 표본 데이터를 추출하는 단계(S300);및
상기 표본데이터를 인공신경망(Artificial Neural Network)을 통해 학습하는 단계(S400);를
포함하여 청구항 1의 트리형 서포트를 제조하기 위한 트리형 서포트의 최적화 설계 방법.
A column portion provided at a predetermined height on the upper surface of the 3D printer bed;
A plurality of upper branches provided between the pillars and the sculpture to support the sculptures and provided at regular intervals such that the upper ends of the sculptures come in contact with the sculptures; 1. A method of optimizing a tree-type support including a plurality of lower branches that gradually become narrower,
Setting a design condition of the tree-shaped support (S100);
(S200) determining shape design parameters of the triple support through Equation (1);
Extracting sample data using the determined design variables (S300); and
Learning the sample data through an artificial neural network (S400);
A method for optimizing design of a triangular support for manufacturing the triangular support of claim 1,
제 8항에 있어서,
상기 표본데이터를 추출하는 단계는 유한요소 해석 후 최적화 분석 방법을 통해 이루어 지는 것을 특징으로 하는 트리형 서포트의 최적화 설계 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the step of extracting the sample data is performed through an optimization analysis method after finite element analysis.
제 8항에 있어서,
상기 설계변수는 상기 조형물의 가로길이 Wm, 세로길이 Hm, 높이 Dm, 및 상기 서포트의 전체 높이 Ht, 상기 기둥부의 반지름 Rc, 상기 상부 가지의 높이 Hb를 포함하는 것을 특징으로 하는 트리형 서포트의 최적화 설계 방법.

9. The method of claim 8,
Wherein the design parameter includes a width W m , a length H m , a height D m of the molding, and a total height H t of the support, a radius R c of the column, and a height H b of the upper branch. Optimized design method of tree type support.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102275049B1 (en) * 2020-09-01 2021-07-08 준엔지니어링 주식회사 Method for manufacturing model ship
KR20230045337A (en) * 2021-09-28 2023-04-04 이승준 Process-based fusion/composite surface processing method and program and platform
CN113942231A (en) * 2021-11-16 2022-01-18 鑫精合激光科技发展(北京)有限公司 Support structure for additive manufacturing
KR102641460B1 (en) * 2021-12-30 2024-02-27 금오공과대학교 산학협력단 A method of predicting a support of 3D printing using shadow projection
CN114670452A (en) * 2022-03-31 2022-06-28 深圳市创想三维科技股份有限公司 Support generation method and device, electronic equipment and storage medium
CN116921700B (en) * 2023-09-15 2023-12-08 四川工程职业技术学院 Laser selective melting forming anti-deformation method for high-temperature alloy

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI629162B (en) * 2014-03-25 2018-07-11 Dws有限責任公司 Computer-implementted method, and equipment and computer program product for defining a supporting structure for a three-dimensional object to be made through stereolithography
KR20170014619A (en) 2015-07-30 2017-02-08 주식회사 대건테크 A supporting structure for a workpiece printed by Selective Laser Sintering typed 3D printer
KR20170042892A (en) * 2015-10-12 2017-04-20 주식회사 대건테크 A supporting structure for a workpiece

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