De acordo com pt.wedoany.com-O Laboratório Nacional de Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory, ORNL) desenvolveu um novo sistema de controle voltado para a fabricação, capaz de detectar e corrigir erros em tempo real durante processos de impressão 3D em larga escala, aumentando a confiabilidade da manufatura aditiva.
O sistema ajuda fabricantes a produzir componentes compostos de grande porte, reduzindo defeitos, desperdício de material e custos de produção na manufatura aditiva. A manufatura aditiva em grande área deposita plástico aquecido camada por camada por meio de bicos robóticos, sendo utilizada para fabricar estruturas como paredes de edifícios, peças veiculares ou componentes de aeronaves. O processo exige controle rigoroso de variáveis como temperatura, velocidade do bico e taxa de resfriamento, garantindo que as camadas se fundam adequadamente sem deformações.
O sistema do ORNL combina sensores tradicionais com câmeras termográficas de baixo custo instaladas ao redor do bico de impressão. A visão computacional — uma forma de inteligência artificial para interpretação de imagens — permite que o sistema analise dados térmicos em tempo real, detectando desvios de temperatura durante a deposição do material. Quando inconsistências são identificadas, o controlador ajusta automaticamente a velocidade de impressão para garantir que cada camada resfrie à temperatura correta antes da aplicação da próxima. O pesquisador principal do projeto, Kris Villez, afirma que a inovação do controlador reside na capacidade de perceber e reagir a condições em tempo real, controlando o processo quase como um ser humano: observando e ajustando configurações até alcançar o resultado desejado.
Chris O'Brien, estudante de pós-graduação da Universidade do Tennessee em Knoxville (University of Tennessee, Knoxville) que colabora com pesquisadores do ORNL, destaca que o sistema consegue detectar e corrigir diferenças de temperatura de apenas alguns graus, algo crucial, pois pequenas variações podem levar à falha do componente. Em testes, os pesquisadores fabricaram uma peça hexagonal maior que um pneu de caminhão. Quando as condições iniciais de impressão fizeram o material resfriar cerca de 30% abaixo do alvo antes da adição das camadas subsequentes, o sistema ajustou automaticamente a velocidade de impressão para restaurar as condições térmicas adequadas, demonstrando capacidade de correção em tempo real.
Pesquisadores do ORNL afirmam que, diferentemente de alguns métodos de monitoramento, este controlador não requer retreinamento para cada novo design, o que pode reduzir a demanda computacional e aumentar a flexibilidade entre diferentes impressoras, materiais e geometrias de peças. Villez afirma que o sistema foi projetado para ser compatível com qualquer impressora de compósitos de grande área, qualquer tipo de plástico e qualquer formato.
Esta pesquisa baseia-se em trabalhos anteriores do ORNL em colaboração com a Universidade Purdue (Purdue University) e a Universidade do Maine (University of Maine), que exploraram a combinação de termografia com modelagem estatística para detecção de defeitos na manufatura aditiva em larga escala. Villez afirma que o próximo passo é aumentar o nível de automação no ambiente de fabricação, tornando essas máquinas mais inteligentes e responsivas. O projeto também envolve os pesquisadores do ORNL Katie Copenhaver e Alex Roschli, e conta com o apoio do Escritório de Ciência do Departamento de Energia dos EUA (U.S. Department of Energy Office of Science) e de seu Escritório de Materiais Avançados e Tecnologias de Fabricação (Advanced Materials and Manufacturing Technologies Office). A UT-Battelle gerencia o ORNL para o Escritório de Ciência do Departamento de Energia.
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