Details

Выпускная квалификационная работа посвящена разработке и исследованию системы интеллектуального управления температурным режимом печатающей головы FDM-3D-принтера на основе численного моделирования и методов машинного обучения. Целью работы является повышение точности поддержания температурного режима экструдера с учетом внешнего охлаждения и параметров используемого материала. В работе выполнено построение упрощенной тепловой модели печатающей головы в среде SolidWorks с последующим импортом в ANSYS Workbench и проведением стационарного и нестационарного теплового анализа. Разработан программный модуль для прошивки Klipper, реализующий прогнозирование времени нагрева и адаптивный подбор температуры экструдера с использованием нейросетевой модели.

The final qualifying work is devoted to the development and study of an intelligent control system for the thermal regime of the FDM 3D printer printing head based on numerical modeling and machine learning methods. The aim of the work is to improve the accuracy of maintaining the extruder temperature regime taking into account external cooling and the parameters of the material used.  In the work, a simplified thermal model of the printing head is built in SolidWorks, followed by import into ANSYS Workbench and performing steady-state and transient thermal analysis. A software module for the Klipper firmware has been developed, which implements heating time prediction and adaptive selection of the extruder temperature using a neural network model.