Desarrollo de un algoritmo óptimo para la planeación de trayectorias en manufactura aditiva
Development of an optimal algorithm for trajectory planning in additive manufacturing
Citación
Date
2021-12-09Author
Guachetá Alba, Juan Camilo
Obtained degree
Magíster en Ingeniería Mecatrónica
Key words
; algoritmos (computadores); cinematica; trayectoria aleatoria
Metadata
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Abstract
El presente trabajo presenta el desarrollo y resultados de la tesis de grado para optar por el título de Máster en Ingeniería Mecatrónica de la Universidad Militar Nueva Granada, titulada “Desarrollo de un algoritmo óptimo para la planeación de trayectorias en manufactura aditiva”. En este se expone el estudio de las técnicas de planeación de trayectoria utilizadas para la deposición de material, así como los retos y beneficios que estas presentan, partiendo desde el planteamiento y justificación de la problemática a resolver, hasta la definición de la metodología utilizada para la implementación del algoritmo. La planeación de trayectorias está enfocada en movimientos de seis grados de libertad, los cuales son efectuados por una plataforma Hunt diseñada por el grupo de investigaciones Davinci.
Como enfoque inicial, se desarrollan dos sistemas de discretización de capas sobre la pieza a imprimir. El primero de ellos imita la discretización convencional para impresión 3D, obteniendo contornos por un barrido en el eje ‘z’. El segundo sistema de discretización obtiene las superficies inferiores y superiores de la pieza las cuales, mediante técnicas de propagación, aplanamiento geodésico directo y aplanamiento inverso, realiza la transformación de espacios curvos a contornos planos y viceversa. Posteriormente, se expone el diseño del algoritmo de planeación de trayectorias en una capa, basado en curvas de Hilbert y contornos paralelos, el cual genera una curva cíclica y continua sobre un contorno de impresión. Estas trayectorias por capa son conectadas por conexiones en ubicaciones cercanas en el espacio, generando una trayectoria de impresión continua.
Se plantea el problema de optimización multiobjetivo con cinco variables de decisión que modifican la distancia de los patrones, el suavizado y el proceso de discretización, así como nueve métricas a evaluar sobre las trayectorias, enfocadas al consumo de motores, precisión de movimientos, calidad superficial, tiempo de impresión y material utilizado. Este problema es solucionado por algoritmo NSGA-II, y la selección de la trayectoria estará fijada por el enfoque LINMAP. Finalmente, sobre una galería de piezas, se implementa el algoritmo de optimización de trayectoria, y se compara su desempeño frente a trayectorias generadas por un software comercial libre.
This document presents the development and results of the degree thesis to opt for the master's degree in Mechatronics Engineering of Universidad Militar Nueva Granada, entitled "Development of an optimal algorithm for the planning of trajectories in additive manufacturing." The document presents a study of the trajectory planning techniques used for material deposition and the challenges and benefits these present, starting from the approach and justification of the problem to be solved to the definition of the methodology used to implement the algorithm. The trajectory planning is focused on movements of six degrees of freedom, which are conducted by a Hunt platform designed by the Davinci research group.
As an initial approach, two discretization systems of layers are developed on the part to be printed. The first imitate conventional discretization for 3D printing, obtaining contours by a sweep on the z-axis. The second discretization system obtains the lower and upper surfaces of the piece, which, through propagation techniques, direct geodetic flattening and reverse flattening, performs the transformation of curved spaces to flat contours and vice versa. Subsequently, the algorithm design for planning trajectories in a layer, based on Hilbert curves and parallel contours, which generates a cyclic and continuous curve on a print contour, is exposed. These trajectories per layer are connected by connections in nearby locations in space, generating a continuous print path.
The problem of multi-objective optimization arises with five decision variables that modify the distance of the patterns, the smoothing and the discretization process, as well as nine metrics to be evaluated on the trajectories, focused on the consumption of motors, precision of movements, surface quality, printing time and material used. This problem is solved by NSGA-II algorithm, and the path selection will be fixed by the LINMAP approach. Finally, on a gallery of pieces, the trajectory optimization algorithm is implemented, and its performance is compared against trajectories generated by a free commercial software.