據(jù)悉，增材制造（AM）工藝需要使用支撐件來印刷具有懸垂特征的零件。這些使用相同或不同材料的附加支撐物是材料的浪費，因為它們需要在3D打印過程之后移除，并且無法重復(fù)使用。這對于基于噴嘴的材料擠壓工藝，支撐件的印刷也是費時的。目前，來自南加州大學(xué)和洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種新型的可重復(fù)使用支架，以解決AM中與支撐相關(guān)的挑戰(zhàn)。

增材制造（AM）技術(shù)使用基于層的制造工藝。印刷材料只能沉積在現(xiàn)有表面的頂部。對于具有懸垂結(jié)構(gòu)的三維（3D）復(fù)雜零件，此限制是有問題的，因為如果沒有直接在懸垂結(jié)構(gòu)下方的支撐，則無法打印此類懸垂。諸如熔絲制造(fused filament fabrication, FFF) 和立體光刻設(shè)備之類的增材制造工藝通過為懸垂物創(chuàng)建額外的支撐結(jié)構(gòu)來解決此問題。3D打印的支持物可以使用相同或不同的材料，例如水溶性材料甚至是冰。但打印完成后，這些支撐物必須手動取下，可能導(dǎo)致形狀不正確或表面粗糙。支撐物制成的材料通常無法重復(fù)使用，因此被丟棄，這加劇了3D打印廢料的問題。因此，支撐件的生成對于AM技術(shù)來說是一個關(guān)鍵問題，因為3D打印的支撐件會導(dǎo)致更長的制造時間、更多的材料浪費以及額外的后處理時間。

減少所需支撐的大多數(shù)現(xiàn)有解決方案都是基于幾何的方法。這些方法可以分為三類。對于給定的計算機輔助設(shè)計（CAD）模型，一種方法是選擇CAD模型的合適方向以減少支撐體積。除了支撐體積之外，這些研究還考慮了其他幾個方面，例如表面質(zhì)量、制造時間、零件精度或接觸面積。第二種方法是通過修改CAD模型本身來減少3D打印的支撐。來自威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的研究人員曾提出一種基于支持量約束的拓撲優(yōu)化方法。另一種直接的方法是將3D模型分成多個小塊，以減少所需的支持，并減少可能超過打印托盤大小的大型模型的打印時間。但是，這兩種方法都需要更改構(gòu)建方向或手動組裝多個小零件，這對于許多應(yīng)用程序可能是成問題的。在該項工作中，我們假設(shè)輸入的CAD模型不會被修改；同樣，用戶已經(jīng)選擇了模型的構(gòu)建方向，并且不會更改。

最后一種方法是通過開發(fā)更好的支撐結(jié)構(gòu)并優(yōu)化支撐的布局來減少3D打印的支架。最常見的支撐形狀是垂直的固體壁狀結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)連接傾斜角度大于閾值（例如，在像MakerBot和Simplify3D之類的商業(yè)軟件系統(tǒng)中使用的45）表面小平面的垂直固體壁狀結(jié)構(gòu)。這種類型的支撐以增加打印時間和材料為代價來確?？煽啃?，而不是垂直的墻狀支撐。來自華中科技大學(xué)的研究人員曾提出一種傾斜的壁狀支撐結(jié)構(gòu)，其中垂直壁狀支撐的中間部分的尺寸減小了。同樣，來自英國?？巳卮髮W(xué)的研究人員曾采用密度可變的蜂窩狀結(jié)構(gòu)以減少支撐體積。與經(jīng)典的外部支撐物接觸建筑平臺不同，來自意大利羅馬大學(xué)的Cacace等人提出了一種算法，該算法將所有外部支撐轉(zhuǎn)換為內(nèi)部支撐，并將支撐的兩端連接到零件本身。因此，減少了支撐體積和打印時間。但是，該方法僅適用于倒角特征。對于懸臂特征，此方法的材料消耗比傳統(tǒng)外部支撐的材料消耗大。

無論支撐結(jié)構(gòu)和布局如何優(yōu)化，3D打印的支撐都是材料的浪費，因為它們必須被移除，并且在打印過程之后不能被重復(fù)使用。此外，對于材料擠出過程，印刷速度由于印刷這些支持物所需的額外時間而大大降低。來自南加州大學(xué)和洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL)的研究人員首次創(chuàng)造了一種低成本的可重復(fù)使用的用于3D打?。ㄈ鏔FF工藝）的支撐結(jié)構(gòu)，它由一組柔性針陣列組成，以減少3D打印機打印這些浪費的支撐物的需求，從而大大提高了成本效益和可持續(xù)性。這項研究的主要領(lǐng)導(dǎo)人南加州大學(xué)Yong Chen教授，相關(guān)成果2021年發(fā)表在Additive Manufacturing上。

圖1. 體操運動員測試用例。(a). 具有可重復(fù)使用支持的打印結(jié)果。(b). 沒有可重復(fù)使用支持的打印結(jié)果。(c). 移去支撐物后的裝配體。(d). a中第178層的刀具路徑-用白色虛線標記（印刷時間：19 s；擠出長度：5 mm）(e). b中第178層的刀具路徑-用白色虛線標記（打印時間：37 s；擠出長度：11 mm）。

圖2. 具有三層薄板結(jié)構(gòu)設(shè)計的可重復(fù)使用支撐裝置的示意圖

圖3. 基于可重復(fù)使用支持的FFF打印機的示意圖

圖4. 使用可重復(fù)使用的支撐物的FFF過程的剖視圖。(a) 金屬銷的原始狀態(tài)；(b) 在建造第一層之后金屬銷的運動；(c，d) 由于插入的管子而使金屬銷釘從活動片上脫離；(e，f) 金屬銷的最終狀態(tài)。

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使用融合沉積建模（FDM）工藝的傳統(tǒng)3D打印可直接在靜態(tài)金屬表面上逐層打印。相反，新的原型使用由可移動金屬銷釘制成的可編程，動態(tài)控制的表面來代替印刷的支架。隨著打印機逐步構(gòu)建產(chǎn)品，銷釘會上升。陳教授表示，通過對新原型的測試表明，它可以節(jié)省大約35％的用于打印物體的材料。

陳教授與生物醫(yī)學(xué)醫(yī)生一起工作時，他們使用生物材料進行3D打印以構(gòu)建組織或器官的。他們使用的許多材料非常昂貴，每個小瓶子的價格在500美元到1000美元之間。對于標準FDM打印機，材料成本約為每公斤50美元，但對于生物打印，則更是約為每克50美元。因此，如果我們可以節(jié)省用于印刷這些支撐件的材料的30％，那將是一筆巨大的成本節(jié)省用于生物醫(yī)學(xué)目的的3D打印。

此外，除了材料浪費對環(huán)境和成本的影響外，使用支撐物的傳統(tǒng)3D打印工藝也很耗時。當進行3D打印復(fù)雜形狀時，一半的時間用于構(gòu)建所需的零件，另一半的時間用于構(gòu)建支撐。因此，對于研究人員開發(fā)的該系統(tǒng)，不需要重復(fù)構(gòu)建支撐件，在打印時間方面，節(jié)省了大約40％時間。

過去開發(fā)的類似原型依賴于單個電動機來提升每個機械支架，從而導(dǎo)致能源密集型產(chǎn)品的購買成本也高得多，因此對于3D打印機而言并不劃算。

研究團隊的新原型機是通過移動平臺的單個電動機運行其每個單獨的支撐架來工作的。該平臺可同時舉起多組金屬銷，從而使其成為具有成本效益的解決方案。根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計，該程序的軟件會告訴用戶他們需要在平臺的基礎(chǔ)上添加一系列金屬管的位置。然后，這些管的位置將確定哪些銷將升高到定義的高度，以最好地支撐3D打印產(chǎn)品，同時還從打印支撐件中產(chǎn)生最少的浪費。在該過程結(jié)束時，可以輕松卸下銷，而不會損壞產(chǎn)品。

▲圖5. 原始布局和優(yōu)化布局之間的3D打印支持比較。紅色部分代表3D打印的支持。每個金屬銷都有一定的XY尺寸和可達到的Z高度，并且不能與給定的CAD模型相交。(a) 布局優(yōu)化之前的模型。(b) 布局優(yōu)化后的相同模型。(c) 布局優(yōu)化之前的橋梁模型。(d) 布局優(yōu)化后的橋梁模型。

▲圖6. 具有可重復(fù)使用支持的原型系統(tǒng)。(a) 可重復(fù)使用載體的第二層和第三層片材。(b) 具有可重復(fù)使用支持的經(jīng)過修訂的FFF 3D打印機。(c) 建筑平臺由11 x 9的金屬銷釘定義。

▲圖7. 打印測試用例的結(jié)果。具有可重復(fù)使用支持的四懸模型的打印結(jié)果；清理后的3D打印零件；(c)具有可重復(fù)使用支持的橋梁模型的打印結(jié)果；(d)清理后的印刷橋；(e)具有可重復(fù)使用支持的茶壺模型的打印結(jié)果；(f)沒有可重復(fù)使用的支持的茶壺的印刷結(jié)果；(g)清理后的印花茶壺；(h)帶有可重復(fù)使用支架的頭盔模型的印刷結(jié)果；(I)沒有可重復(fù)使用的支持的頭盔的印刷結(jié)果；和(j)比較(h)和(I)中的支持材料。

陳教授表示，該系統(tǒng)還可以輕松地應(yīng)用于大規(guī)模制造，例如汽車，航空航天和游艇行業(yè)。人們已經(jīng)在為大型汽車和船體以及諸如家具之類的消費產(chǎn)品制造FDM打印機?？梢韵胂?，本來這些產(chǎn)品的制造時間是一整天。如果使用該方法可以節(jié)省一半，那么制造時間可以減少到半天。使用該方法可以為這種類型的3D打印帶來很多好處。

該團隊最近還申請了這項新技術(shù)的專利。該研究是由曾任南加州大學(xué)計算機科學(xué)與通信科學(xué)學(xué)院的訪問博士生的Ziqi Wang和瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的SiyuGong共同撰寫的。

本文來源：Yang Xu et al, Reusable support for additive manufacturing, Additive Manufacturing (2021).