INVESTIGADORES
MILLÁN RaÚl daniel
congresos y reuniones científicas
Título:
Caracterización de parámetros relevantes en la impresión 3D mediante diseño experimental
Autor/es:
MARCO DOMINGUEZ; FRANCISCA JULIÁN; EDUARDO G. RODRÍGUEZ; DANIEL MILLÁN
Lugar:
Asunción
Reunión:
Jornada; XXX Jornadas de Jóvenes Investigadores de la AUGM-UNA; 2023
Institución organizadora:
Universidad Nacional de Asunción
Resumen:
La manufactura aditiva es uno de los campos de mayor crecimiento tecnológico a nivel mundial. La tecnología de modelado por deposición fundida (FDM, por sus siglas en inglés) con el paso del tiempo ha sido ampliamente introducida en procesos de manufactura en múltiples ámbitos por su bajo coste, precisión, repetibilidad y versatilidad. Sin embargo, las piezas fabricadas con esta tecnología deben ser validadas mediante ensayos destructivos y no destructivos. Si bien existe bibliografía en relación a ensayos sobre distintos materiales, esta carece de una base estadística profunda para justificar sus resultados. En este trabajo se establece una metodología para determinar la influencia de parámetros relevantes sobre las propiedades mecánicas de probetas fabricadas mediante FDM. El interés radica en cuantificar la influencia de la temperatura de impresión sobre la resistencia a la tracción de probetas fabricadas con ácido poliláctico, a partir de definir un modelo estadístico de efectos fijos acorde al experimento. Los resultados de este análisis sobre un grupo de datos simulados se presentan mediante un análisis de varianza (ANOVA por sus siglas en inglés). El ANOVA muestra que existe evidencia estadísticamente significativa para asegurar que los parámetros de impresión (e.g. la temperatura) tienen influencia sobre la resistencia a la tracción de las probetas. Luego se caracteriza esta influencia utilizando comparaciones de medias cuyos resultados muestran que los valores de temperatura de impresión que provocan la mayor resistencia a la tracción están en el rango de 210°C–220°C. Finalmente se verifican los supuestos del modelo estadístico concluyendo que el análisis realizado es válido.