| Summary: | Inicialmente destinadas a la creación rápida de prototipos, las tecnologías de fabricación aditiva se adaptan cada vez más a la producción de componentes funcionales. Su aplicación en arquitectura ha crecido rápidamente desde el lanzamiento público de patentes, la técnica más popular es la técnica AM, Fused Deposition Modeling (FDM), y desde el desarrollo de varias técnicas de producción automatizadas a gran escala. La optimización de las geometrías para FDM es fundamental para aprovechar el potencial de la producción arquitectónica de AM. Esta investigación evalúa los flujos de trabajo computacionales basados en los datos de estructuración en nubes isostáticas que incorporan bucles de retroalimentación de simulación en el diseño de componentes funcionales diferenciando internamente la geometría y la composición del material específicamente adaptando una pieza para una aplicación dada. Esto conduce a un rendimiento mejorado mientras reduce potencialmente, el tiempo de fabricación, el uso del material y, por lo tanto, el impacto ambiental. El método propuesto utiliza los resultados obtenidos del análisis de elementos finitos (FEA) para diseñar componentes de construcción anisotrópicos determinando discretamente las geometrías de relleno. La contribución de esta investigación radica en la creación y corroboración de un flujo de trabajo computacional probado en componentes FDM termoplásticos para evaluar la generalización del método de diseño de estructuras de relleno de ingeniería, la identificación de varias restricciones geométricas debido a limitaciones en las técnicas de deposición y presentar los resultados de pruebas de rendimiento mecánico de diferentes diseños de casos basados en AM para avanzar en la automatización de la producción.
Abstract
Initially intended for Rapid Prototyping, Additive Manufacturing technologies are increasingly being adapted to functional component production. Its application in architecture has been quickly growing since the public release of patents the most popular AM technique, Fused Deposition Modelling (FDM), and since the development of several large-scale automated production techniques. The optimization of geometries for FDM is critical to harness the potential of AM architectural production. This research assesses computational workflows based on the structuring data in isostatic clouds that incorporate simulation feedback loops in the design of functional components by internally differentiating the geometry and material composition specifically tailoring a piece for a given application. This leads to improved performance while potentially reducing, fabrication time, material use, and therefore, environmental impact. The proposed method uses results attained from Finite Element Analysis (FEA) to engineer anisotropic building components by discretely determining infill geometries. The contribution of this research lies in the creation and corroboration of a computational workflow tested on thermoplastic FDM components to assess the generalizability of the design method of engineering infill structures, the identification of several geometrical constraints due to limitations in deposition techniques and to present the results of mechanical performance tests of different AM based designs case studies to advance production automation.
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