ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ

Введение. Аддитивное производство, в частности моделирование методом наплавления (FDM), позволяет изготавливать геометрически сложные детали без специальной оснастки, что особенно ценно для создания персонализированных медицинских изделий. Однако механические характеристики деталей из полимолочной кислоты (PLA) сильно зависят от сочетания параметров печати, а имеющиеся данные о совместном влиянии толщины слоя, температуры сопла и скорости потока материала на всю совокупность прочностных характеристик остаются фрагментарными, что затрудняет выбор режимов для анатомических прототипов. Цель работы – определить оптимальное сочетание параметров FDM-печати для деталей из PLA, обеспечивающее максимальный комплексный прочностной отклик, и изготовить по выявленным режимам полноразмерный персонализированный прототип таранной кости человека на основе данных компьютерной томографии. Материалы и методы. Реализована ортогональная матрица Taguchi L27 с тремя уровнями толщины слоя (0,1…0,3 мм), температуры сопла (190…210 °C) и скорости потока материала (95…105 %). Предел прочности при растяжении и модуль Юнга определяли в соответствии со стандартом ASTM D638?22 на универсальной испытательной машине при скорости траверсы 5 мм/мин; удельную энергию разрушения (вязкость) измеряли по стандарту ASTM D256?23 на маятниковом копре с надрезанными образцами по схеме Изода. Значимость факторов оценивали с помощью дисперсионного анализа (ANOVA), многоцелевую оптимизацию выполняли методом серого реляционного анализа (GRA). Геометрию изготовленного прототипа контролировали на координатно-измерительной машине. Результаты и обсуждение. Установлено, что доминирующим фактором для предела прочности при растяжении является скорость потока материала (вклад 50,3 %), для вязкости – также скорость потока (92,9 %), тогда как модуль Юнга определяется преимущественно толщиной слоя. Наивысший серый реляционный ранг (0,853) получен при толщине слоя 0,1 мм, температуре сопла 210 °C и скорости потока 105 %. Отклонения размеров изготовленного прототипа от данных КТ не превысили 0,2 мм, что подтверждает его пригодность в качестве мастер?модели для последующего изготовления имплантата из биосовместимого материала.

1. Advances in medical applications of additive manufacturing / L. Chunxu, D. Pisignano, Y. Zhao, J. Xue // Engineering. – 2020. – Vol. 6 (11). – P. 1222–1231. – DOI: 10.1016/j.eng.2020.02.018.

2. Исследование анизотропии свойств синтезированных металлических материалов WAAM-методом / А.В. Киричек, Д.Л. Соловьев, А.В. Яшин, С.А. Силантьев, А.В. Аборкин, М.А. Новиков // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2025. – Т. 27, № 4. – С. 206–220. – DOI: 10.17212/1994-6309-2025-27.4-206-220.

3. Functionally graded additive manufacturing for orthopaedic applications / S. Rouf, A. Malik, A. Raina, M.I.U. Haq, N. Naveed, A. Zolfagharian, M. Bodaghi // Journal of Orthopaedics. – 2022. – Vol. 33. – P. 70–80. – DOI: 10.1016/j.jor.2022.06.013.

4. Gupta K., Meena K. Artificial bone scaffolds and bone joints by additive manufacturing: a review // Bioprinting. – 2023. – Vol. 31. – P. e00268. – DOI: 10.1016/j.bprint.2023.e00268.

5. 3D bio-printing for use as bone replacement tissues: a review of biomedical application / A. Farazin, C. Zhang, A. Gheisizadeh, A. Shahbazi // Biomedical Engineering Advances. – 2023. – Vol. 5. – P. 100075. – DOI: 10.1016/j.bea.2023.100075.

6. Optimisation of the additive manufacturing parameters of polylactic acid (PLA) cellular structures for biomedical applications / D. Myers, A. Abdel-Wahab, F. Hafeez, N. Kovacev, K. Essa // Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. – 2022. – Vol. 136. – P. 105447. – DOI: 10.1016/j.jmbbm.2022.105447.

7. Additive manufacturing of PLA-Mg composite scaffolds for hard tissue engineering applications / R. Bakhshi, M. Mohammadi-Zerankeshi, M. Mehrabi-Dehdezi, R. Alizadeh, S. Labbaf, P. Abachi // Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. – 2023. – Vol. 138. – P. 105655. – DOI: 10.1016/j.jmbbm.2023.105655.

8. Settia M., Ginestra P. Additive manufacturing for orthopaedic applications: case study on market impact // Procedia Computer Science. – 2023. – Vol. 217. – P. 737–745. – DOI: 10.1016/j.procs.2022.12.270.

9. 3D/4D additive-subtractive manufacturing of heterogeneous ceramics / G. Liu, X. Lu, X. Zhang, Y. Zhao, S. Yi, J. Xu, C. Feng, Z. Zhou, P. Wang, Z. Chen, Y. He, S. Chen, P. Liu, J. Zuo, Y. Dai, J. Wu, S. Liu, J. Lu // Journal of Materials Science & Technology. – 2024. – Vol. 201. – P.  210–221. – DOI: 10.1016/j.jmst.2024.02.069.

10. Chen D., Chen Y. Optimization parameters for PLA through additive manufacturing: taking mixed shapes as an example // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14 (21). – P. 10035. – DOI: 10.3390/app142110035.

11. Almansoori K., Pervaiz S. Effect of layer height, print speed and cell geometry on mechanical properties of marble PLA based 3D printed parts // Smart Materials in Manufacturing. – 2023. – Vol. 1. – P. 100023. – DOI: 10.1016/j.smmf.2023.100023.

12. Optimization of 3D printing process parameters of polylactic acid filament based on the mechanical test / S. Raja, A. Prakash, P. Agrawal, P. Patil, T. Rey, Y. Capangpangan, S. Mulugeta, T. Wotango // International Journal of Chemical Engineering. – 2022. – Vol. 2022. – P. 5830869. – DOI: 10.1155/2022/5830869.

13. Optimization of 3D printing parameters for enhanced tensile properties in continuous carbon fiber reinforced PLA composites / F. Bilir, K. Turker, T. Saadet, G. Ahmet, C. Kilinc // Materials Research Express. – 2025. – Vol. 12 (4). – P. 045302. – DOI: 10.1088/2053-1591/adc5cc.

14. Dadashi A. Optimization of 3D printing parameters in polylactic acid bio-metamaterial under cyclic bending loading considering fracture features // Heliyon. – 2024. – Vol. 10 (4). – P. e26357. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e26357.

15. Kechagias J., Zaoutsos S. Optimization window of printing parameters for specific strength and energy consumption in PEEK additive manufacturing // Materials and Manufacturing Processes. – 2026. – Vol. 41 (2). – P. 229–236. – DOI: 10.1080/10426914.2026.2613641.

16. Chate G., Deshpande A. Optimisation for geometrical dimension of a product using 3D printer based on fused deposition modelling // International Journal of Additive and Subtractive Materials Manufacturing. – 2017. – Vol. 1 (2). – P. 133–144. – DOI: 10.1504/IJASMM.2017.088201.

17. К вопросу выбора и оптимизации параметров непрерывной лазерной сварки чугуна / Д.А. Илюшкин, В.Г. Солдатов, О.В. Петраков, И.А. Котлярова // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 3. – С. 20–30. – DOI: 10.17212/1994-6309-2021-23.3-20-30.

18. Agrawal D., Kamble D. Optimization of photochemical machining process parameters for manufacturing microfluidic channel // Materials and Manufacturing Processes. – 2018. – Vol. 34 (1). – P. 1–7. – DOI: 10.1080/10426914.2018.1512115.

19. Effect of process variables on Ultimaker 2+ 3D FDM printed tough PLA parts / A. Karthikeyan, L. Prabhu, T. Khan, T. Sebaey // Materials and Manufacturing Processes. – 2025. – Vol. 40 (3). – P. 402–414. – DOI: 10.1080/10426914.2024.2425622.

20. Generation of customized bone implants from CT scans using FEA and AM / C. Wolf, D. Juchem, A. Koster, W. Pilloy // Materials. – 2024. – Vol. 17 (17). – P. 4241. – DOI: 10.3390/ma17174241.