Desarrollo y evaluación de un modelo gemelo escalable para LFAM

  • Lluch-Cerezo, Joaquín (Universitat Politècnica de València)
  • Castelló-Pedrero, Pablo (Universitat Politècnica de València)
  • Borrell, Amparo (Universitat Politècnica de València)
  • Benavente, Rut (Universitat Politècnica de València)

Please login to view abstract download link

Desde una perspectiva de fabricación, la tendencia apunta hacia el uso de tecnologías más eficientes y respetuosas con el medio ambiente, integradas con las tecnologías actuales, manteniendo o mejorando el rendimiento del producto final. En este sentido, la implementación de la Fabricación Aditiva y los Gemelos Digitales o Híbridos en la fabricación encaja perfectamente. El concepto de "gemelo" es esencial para predecir resultados, optimizar diseños y garantizar operaciones eficientes. La Fabricación Aditiva de Gran Formato (LFAM) ha surgido como una tecnología clave que ofrece un gran potencial para una fabricación rentable y eficiente. Una aplicación importante de la LFAM es la obtención de moldes de gran tamaño. Una vez finalizada la vida útil del molde, puede reciclarse y reutilizarse para la misma aplicación, evitando así la generación de residuos de cualquier tipo. Sin embargo, el proceso de impresión 3D a gran escala a menudo conduce a deformaciones y una mala adhesión entre capas, por lo que son necesarios estudios paramétricos previos o estudios con modelos de simulación. En este trabajo, se propone el desarrollo de un modelo gemelo escalable fabricado mediante FGF (Fabricación Aditiva con Gránulos Fundidos) de pequeño formato. El objetivo principal es la optimización de los parámetros de fabricación de la impresora FGF para demostrar que el proceso es escalable y que los resultados pueden extrapolarse a impresoras 3D industriales a gran escala, ahorrando así tiempo, energía y material de prueba, haciendo el proceso más sostenible. Se han utilizado dos tipos de impresoras 3D con la misma tecnología FGF, una de pequeño formato y otra de gran formato (LFAM), para recopilar datos y recrear un gemelo escalable del proceso. Este trabajo ha sido financiado por la Generalitat Valenciana (GVA) y el Ministerio de Ciencia e Innovación de España. INVEST/2022/131, TED2021-130879B-C21 y PID2023-151110OB-I00