JP7303125B2 - アディティブ・マニュファクチャリングによって作製されるオブジェクト - Google Patents
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Description
a. モデリング材料を所定の位置の上へ給送するために、モデリング材料に圧力を働かせるステップと、
b. モデリング材料に働かされる圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
c. 前記パラメーターに応じて、給送を制御するステップと
を含み、
層のそれぞれを提供するステップは、
d. X-Y平面の中にオブジェクトの輪郭線をプリントし、一次エリアをマークするステップと、
e. X-Y平面の中のオブジェクトの輪郭線の内側の一次エリアの第1のパーツを充填し、一次エリアの中の第2のパーツを開けたままにするステップと、
f. 堆積させるステップによって、第2のパーツを充填するステップと
によって実施される。
孔隙率テスト手順
光学的なセットアップ
光学的なセットアップは、
・ 1920×1200画素を有する11.3mm×7.1mmセンサーを備えたBasler acA1920-50 gmデジタル・モノクロ・カメラ
・ Edmund Optics 1X、40mm WD CompactTL(商標)テレセントリック・レンズ1x倍率およびスルー・ザ・レンズ・イルミネーター・ポート
・ 軸上照射を提供するように構成されている3250K色温度を有する150Wランプを備えたDolan-Jenner MI-150 Fiber Optic Illuminator
・ サンプル・ホルダーを備えたThorlabs GN2/M 2軸手動ゴニオ・ステージ
から構成される。
サンプルは、100%充填材によってプリントされた少なくとも15mm×10mmのエリアを含有するものとする。サンプルは、パックの中に埋め込まれ、研磨の間の表面の平坦性を維持する。
7パーツStreuers Specifix-20を、1パーツStreuers硬化剤およびサンプルとともに、真空下で含浸させる。
・ 80グリッド:150rpmおよび20N力において150秒
・ 800グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 1200グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 2000グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 4000グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 3μmダイヤモンド・ペースト:150rpmおよび25Nにおいて180秒
・ 5分超音波クリーニング
・ 1μmダイヤモンド・ペースト:150rpmおよび30Nにおいて180秒
・ 10分超音波クリーニング
・ クリーンな表面を取得するための研磨ステップの残余物の慎重な除去
カメラ・イメージを観察しながら、手動回転式ステージの両方の回転を調整し、研磨された表面が光学システムの光軸に対して正確に垂直になるようにし、また、照射光がカメラの中へ正確に反射されるようにし、最高のブライトネスおよびコントラストを取得する。
・ 画素の1%未満が、露光不足にされ、すなわち、ダイナミック・レンジの1%未満の強度を有するようにする、および、
・ 画素の1%未満が、露光過度にされ、すなわち、ダイナミック・レンジの99%超の強度を有するようにする。
以下の後手順は、キャビティーは暗い色をしており、それらの間のプリント材料は明るいものと仮定する。イメージは、16ビットの符号付き整数としてインポートおよび処理される。
2. イメージのコピーを生成させ、幅および高さ2*R(または、最も近い奇数の整数値(これが、アルゴリズムの実装形態によって必要とされる場合))を有する正方形形状の構造エレメントを備えたオリジナル・イメージのコピーにメディアン・フィルターを適用する。
3. ステップ2からのイメージからフィルタリングされたイメージを減算し、同じステップにおいて、15 20の値をそれぞれの画素に追加する。
4. 結果として生じるイメージが、上記に述べられている1%基準にしたがって切り抜かれていないかどうかをチェックする。切り抜きが起こっているケースでは、照射およびシャッター時間を調節し、手順を繰り返す。
5. 結果として生じるイメージをバイナリー・イメージに変換し、プラスの値を有するそれぞれの画素を1に変換し、すべての他の画素を0に変換する。
6. 31.5画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・エロージョンを実施する。
7. 5.53.0画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・ダイレーションを実施する。
8. 31.5画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・エロージョンを実施する。
9. 結果として生じるイメージをトリミングし、それぞれの縁部から幅Rのバンドをトリミングして除き、オリジナル・イメージの高さと同程度の大きさの正方形部分を残す。
10. 0の画素値を有する黒色画素の数を決定する。
11. 画素の合計数を決定する。
12. 黒色画素の数および画素の合計数の割合として孔隙率を計算する(パーセントで表現される)。
Version of Python used: 3.6.4
(v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:54:40) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
Version of NumPy used: 1.14.0
Version of openCV used: 3.4.0
import numpy as np
import cv2
import os
import sys
def VisionAlgorithm(image, blurRadius=10,
threshold=20, erodeRadius=1.5, dilateRadius=3.0):
# 1) blur radiusを決定する
height, width, depth = image.shape
R = round( height / blurRadius )
# 2) median blurを行う
blurred = cv2.medianBlur(image, R*2+1)
# 3) signed intに変換して減算時のオーバーフローを防ぐ
img16 = np.int16( image[:,:,1] )
blurred16 = np.int16( blurred[:,:,1] )
# 4) imageの減算およびthresholdの加算
difference = img16 - blurred16 + threshold
# 5) binaryに変換する
binary = difference < 0
binary = np.uint8(binary)
# 6) Erode
X,Y =
[np.arange(-2*(erodeRadius+1),2*(erodeRadius+1)+1)]*2
disk1 = np.uint8(X[:,None]**2 + Y**2 <=
erodeRadius*erodeRadius)
erosion =
cv2.erode(binary,disk1,iterations = 1)
# 7) Dilate
X,Y =
[np.arange(-2*(dilateRadius+1),2*(dilateRadius+1)+1)]*2
disk2 = np.uint8(X[:,None]**2 + Y**2 <=
dilateRadius*dilateRadius)
dilation =
cv2.dilate(erosion,disk2,iterations = 1)
# 8) 再度Erode
erosion2 =
cv2.erode(dilation,disk1,iterations = 1)
# 9) imageのセンター・スクエア部分のみを使う
leftMargin = int((width - height)/2)
cropped = erosion2[0:height,
leftMargin:leftMargin+height]
# 10) black pixelをカウントする
blackPixels = (cropped == 0)
black = np.sum(blackPixels == 0)
H, V = blackPixels.shape
porosity = 100*black/(H*V)
# 11) ブレンドしたimageを作成してresultを表示する
center = image[0:height,
leftMargin:leftMargin+height]
islands=np.zeros( (H,V,3), np.uint8)
islands[:,:,2]=255*(cropped > 0)
blend =
cv2.addWeighted(center,0.7,islands,0.2,0)
header='porosity'
result='{porosity}%'.format(porosity=porosity)
# header、resultおよびimageをメイン・プログラムに返す
return (header, result, blend)
# メイン・プログラム
# 処理するファイルのlistを決定する
results=[]
# resultファイルを保存するdirectoryを用意する
resultsDir=os.path.join(os.getcwd(),
'results')
if not os.path.isdir(resultsDir):
os.mkdir(resultsDir)
for de in
os.scandir(os.path.join(os.getcwd(),'samples')):
if de.name.lower().endswith('png'):
# file nameを得る
sample, extension = os.path.splitext(de.name)
path = de.path
# image fileを開く
image = cv2.imread(path,
cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# vision algorithmでimageを処理させる
header, result, blend =
VisionAlgorithm(image)
header='sample\t'+header
result=sample+'\t'+result
# imageおよびvoidのブレンドをresult imageとして保存する
sampleFile='%s.png' % sample
resultfile=os.path.join(resultsDir,
sampleFile)
cv2.imwrite(resultfile,blend)
# 必要に応じてresults listにheaderを追記する
if len(results)==0:
print(header)
results.append(header)
# result listにresultsを追記する
print(result)
results.append(result)
results.append('')
results.append('Version of Python used: %s'
% sys.version)
results.append('Version of NumPy used: %s'
% np.version.version)
results.append('Version of openCV used: %s'
% cv2.__version__)
# resultsをfileに書き込む
resultfile=os.path.join(resultsDir,
'results.txt')
open(resultfile, 'w').writelines(['%s\n' %
s for s in results])
リーク・タイトネスをテストするために、テスト試料A、B、およびCが定義され、それぞれが、20mm×20mm×2mmの直方体形状を有する(図9を参照)。
・ テスト試料タイプ「A」は、プリンターのXY平面の中でプリントされる。
・ テスト試料タイプ「B」は、プリンターのXY平面に対して垂直にプリントされる。
・ テスト試料タイプ「C」は、より大きいプリントされたオブジェクトから試料を切り出すことによって回収される。
プリントされたパーツの機械的特性の決定のために、テスト試料「D」、「E」、および「F」が定義される。それぞれのテスト試料は、ISO 527-2:2012試料5Aによる寸法を有している(図11aも参照)。
- モデリング材料を所定の位置の上へ給送するために、モデリング材料に圧力を働かせるステップと、
- モデリング材料に働かされる圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
- 前記パラメーターに応じて、給送を制御するステップと
を含む。
- X-Y平面の中にオブジェクトの輪郭線をプリントし、一次エリアをマークするステップと、
- X-Y平面の中のオブジェクトの輪郭線の内側の一次エリアの第1のパーツを充填し、一次エリアの中の第2のパーツを開けたままにするステップと、
- 堆積させるステップによって、第2のパーツを充填するステップと
によって実施される。
・ モデリング材料給送手段を使用してモデリング材料を給送するステップと、
・ モデリング材料に働かされる圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
・ モデリング材料に働かされる圧力を示すパラメーターに応じて、モデリング材料給送手段を制御するステップと
を含む。
パーツが、本発明の方法にしたがって調製され、プロセスは、
a. モデリング材料を所定の位置の上へ給送するために、モデリング材料に圧力を働かせるステップと、
b. モデリング材料に働かされる圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
c. 前記パラメーターに応じて給送を制御するステップと
を含み、層のそれぞれを提供するステップは、
d. X-Y平面の中にオブジェクトの輪郭線をプリントし、一次エリアをマークするステップと、
e. X-Y平面の中のオブジェクトの輪郭線の内側の一次エリアの第1のパーツを充填し、一次エリアの中の第2のパーツを開けたままにするステップと、
f. 堆積させるステップによって、第2のパーツを充填するステップと
を含む。
孔隙率テストに関して、PEEK材料からプリントされたテスト試料が、BONDプロセスにしたがってプリントされ、Stratasys Fortus 450mcプリンターの上で100%充填材を伴ってUltem 9085からプリントされたテスト試料と比較された。顕微鏡サンプルが調査され、イメージが「孔隙率テスト」の手順にしたがって処理された。結果は、図12および以下の表1に示されている。
リーク・テストが、上記に説明されているリーク・テスト実験にしたがって実施された。
PEEKの10個のサンプルが、BONDプロセスにしたがって調製され、Z方向(ビルド平面に対して垂直)への限界強度が、ISO 527-2:2012にしたがって決定された。結果は、表3に示されている。
101 チューブ状給送部材
102 ノズル
102a ノズル出口部
102b ノズル先端部
103 ピストン
104 ドライブ
105a、105b ギヤ
106 ガントリー
107 接続バー
108 モデリング材料
109 以前に堆積されたトラック
110 堆積されているFDMトラック
110a モデリング材料の新しいトラック
110b 不完全にディスペンスされたモデリング材料のトラック
110c 過剰押出されたモデリング材料のトラック
110d ぴったり嵌まって堆積されているモデリング材料のトラック
110e 以前に堆積されたトラックよりも幅広いモデリング材料のトラック
111 変位センサー
112 変位制御システム
113 ドライブ・システム補償
114 フロー調整器モジュール
120a、120b 給送チャネル
121 プリントヘッド
400 プリントヘッドの中の圧力制御のためのアディティブ・マニュファクチャリング・システム
401 給送チャネルの中の圧力を示すパラメーターのためのセンサー
402 圧力制御モジュール
403 減算器
412 圧力制御のための制御システム
500 ノズル先端部における圧力制御のためのアディティブ・マニュファクチャリング・システム
501 変位センサー
502 弾性部材
503 XYZ位置決めシステム
601~604 圧力センサー
605 第1のトラック
606 第3のトラック
607 第2のトラック
701 フロー制御を使用する第1のトラック
702 フロー制御を使用する第2のトラック
703 圧力制御を使用する第3のトラック
801 第1のスタックのトラック
802a~802b 隣接するトラック
「S」 フロー設定ポイント
「X」 単位時間当たりの変位
PR 圧力設定ポイント
PM 圧力を示す測定パラメーター
「H1」 フロー制御伝達関数
「H2」 圧力制御伝達関数
Claims (14)
- モデリング材料の熱溶解積層法(FDM)によって生成される3次元オブジェクトであって、前記モデリング材料は、ポリアリールエーテルケトン(PAEK)、ポリフェニルスルフィド、ポリアミドイミド、ポリエーテルスルホン、ポリエーテルイミド、ポリスルホン、ポリフェニルスルホン、ポリカーボネート(PC)、ポリアミド、ポリ(アクリロニトリルブタジエンスチレン)(ABS)、ポリメチルメタクリレート(PMMA)、ポリエチレンテレフタレート(PET)、ポリスチレン(PS)、アクリロニトリルスチレンアクリレート、ポリプロピレン(PP)、ポリ乳酸(PLA)、ポリビニルアルコール(PVA)、ポリエチレン(PE)、ポリオキシメチレン、ポリウレタン(PU)、ポリビニルアルコールおよびブテンジオールビニールアルコールのコポリマー、ならびに、それらの混合物から選択され、前記オブジェクトは、光学的手法によって決定される0.5体積%未満の孔隙率を有しており、前記光学的手法は、以下の孔隙率テスト手順にて行われるオブジェクト。
(光学的なセットアップ)
光学的なセットアップは、
・ 1920×1200画素を有する11.3mm×7.1mmセンサーを備えたBasler acA1920-50 gmデジタル・モノクロ・カメラ
・ Edmund Optics 1X、40mm WD CompactTL(商標)テレセントリック・レンズ1x倍率およびスルー・ザ・レンズ・イルミネーター・ポート
・ 軸上照射を提供するように構成されている3250K色温度を有する150Wランプを備えたDolan-Jenner MI-150 Fiber Optic Illuminator
・ サンプル・ホルダーを備えたThorlabs GN2/M 2軸手動ゴニオ・ステージ
から構成される。
(サンプル調製)
サンプルは、100%充填材によってプリントされた少なくとも15mm×10mmのエリアを含有するものとする。サンプルは、パックの中に埋め込まれ、研磨の間の表面の平坦性を維持する。
以下の埋め込み用材料が使用される。
7パーツStreuers Specifix-20を、1パーツStreuers硬化剤およびサンプルとともに、真空下で含浸させる。
断面の平面は、プリンティング方向に対して垂直になっている。
パックの両側が研削され、平面を平行にし、充填されたエリアだけを示す断面を作製する。
Struers研磨機およびStruers消耗品を用いた研削および研磨手順は、以下の通りである。
・ 80グリッド:150rpmおよび20N力において150秒
・ 800グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 1200グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 2000グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 4000グリッド:150rpmおよび20N力において120秒
・ 3μmダイヤモンド・ペースト:150rpmおよび25Nにおいて180秒
・ 5分超音波クリーニング
・ 1μmダイヤモンド・ペースト:150rpmおよび30Nにおいて180秒
・ 10分超音波クリーニング
・ クリーンな表面を取得するための研磨ステップの残余物の慎重な除去
研削している間に、サンプル加熱が表面テクスチャーを損傷させることを防止するために、研削ディスクおよびサンプル・エリアは、冷温流水によって水浸しにされる。
表面が滑らかになるまで、および、任意の研磨スクラッチが顕微鏡下においてほとんど見ることができなくなるまで、サンプルは研削される。
残りのスクラッチを除去するために、その後に研磨ペーストを使用する。
(イメージング)
カメラ・イメージを観察しながら、手動回転式ステージの両方の回転を調整し、研磨された表面が光学システムの光軸に対して正確に垂直になるようにし、また、照射光がカメラの中へ正確に反射されるようにし、最高のブライトネスおよびコントラストを取得する。
カメラのシャッター時間を調節し、
・ 画素の1%未満が、露光不足にされ、すなわち、ダイナミック・レンジの1%未満の強度を有するようにする、および、
・ 画素の1%未満が、露光過度にされ、すなわち、ダイナミック・レンジの99%超の強度を有するようにする。
イメージは、フル解像度およびイメージ圧縮なしのシングル・チャネル・グレー・イメージで記憶されなければならない。
プリントされた材料の固体ピースは、パーツのスキンまたは縁部がイメージの中に見ることができない状態で、視界の内側に見ることができるべきである。
少なくとも10個のおよび25個以下のトラックがイメージ・センサーの幅にイメージ化されることを確保する。
少なくとも14個のおよび40個以下の層がイメージ・センサーの高さにイメージ化されることを確保する。
プリントされたトラックの構造体が、この数のプリントされたトラックまたは層が視界にあることを可能にするには、大き過ぎるかまたは小さ過ぎる場合には、同様の光学的な特性を有するが異なる倍率のレンズを使用し、それにしたがってサンプルのサイズを拡大縮小する。
(イメージ後処理)
以下の後手順は、キャビティーは暗い色をしており、それらの間のプリント材料は明るいものと仮定する。イメージは、16ビットの符号付き整数としてインポートおよび処理される。
1. イメージの長短辺の1/10である、画素の中に測定される変数Rを決定する。
2. イメージのコピーを生成させ、幅および高さ2*R(または、最も近い奇数の整数値(これが、アルゴリズムの実装形態によって必要とされる場合))を有する正方形形状の構造エレメントを備えたオリジナル・イメージのコピーにメディアン・フィルターを適用する。
3. ステップ2からのイメージからフィルタリングされたイメージを減算し、同じステップにおいて、15 20の値をそれぞれの画素に追加する。
4. 結果として生じるイメージが、上記に述べられている1%基準にしたがって切り抜かれていないかどうかをチェックする。切り抜きが起こっているケースでは、照射およびシャッター時間を調節し、手順を繰り返す。
5. 結果として生じるイメージをバイナリー・イメージに変換し、プラスの値を有するそれぞれの画素を1に変換し、すべての他の画素を0に変換する。
6. 31.5画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・エロージョンを実施する。
7. 5.53.0画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・ダイレーションを実施する。
8. 31.5画素の半径を有するディスク形状の構造エレメントによってリージョン・エロージョンを実施する。
9. 結果として生じるイメージをトリミングし、それぞれの縁部から幅Rのバンドをトリミングして除き、オリジナル・イメージの高さと同程度の大きさの正方形部分を残す。
10. 0の画素値を有する黒色画素の数を決定する。
11. 画素の合計数を決定する。
12. 黒色画素の数および画素の合計数の割合として孔隙率を計算する(パーセントで表現される)。
孔隙率を計算するためのソース・コードは、Pythonソース・コードであり、以下のように定義される。
Version of Python used: 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:54:40) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
Version of NumPy used: 1.14.0
Version of openCV used: 3.4.0
import numpy as np
import cv2
import os
import sys
def VisionAlgorithm(image, blurRadius=10, threshold=20, erodeRadius=1.5, dilateRadius=3.0):
# 1) blur radiusを決定する
height, width, depth = image.shape
R = round( height / blurRadius )
# 2) median blurを行う
blurred = cv2.medianBlur(image, R*2+1)
# 3) signed intに変換して減算時のオーバーフローを防ぐ
img16 = np.int16( image[:,:,1] )
blurred16 = np.int16( blurred[:,:,1] )
# 4) imageの減算およびthresholdの加算
difference = img16 - blurred16 + threshold
# 5) binaryに変換する
binary = difference < 0
binary = np.uint8(binary)
# 6) Erode
X,Y = [np.arange(-2*(erodeRadius+1),2*(erodeRadius+1)+1)]*2
disk1 = np.uint8(X[:,None]**2 + Y**2 <= erodeRadius*erodeRadius)
erosion = cv2.erode(binary,disk1,iterations = 1)
# 7) Dilate
X,Y = [np.arange(-2*(dilateRadius+1),2*(dilateRadius+1)+1)]*2
disk2 = np.uint8(X[:,None]**2 + Y**2 <= dilateRadius*dilateRadius)
dilation = cv2.dilate(erosion,disk2,iterations = 1)
# 8) 再度Erode
erosion2 = cv2.erode(dilation,disk1,iterations = 1)
# 9) imageのセンター・スクエア部分のみを使う
leftMargin = int((width - height)/2)
cropped = erosion2[0:height, leftMargin:leftMargin+height]
# 10) black pixelをカウントする
blackPixels = (cropped == 0)
black = np.sum(blackPixels == 0)
H, V = blackPixels.shape
porosity = 100*black/(H*V)
# 11) ブレンドしたimageを作成してresultを表示する
center = image[0:height, leftMargin:leftMargin+height]
islands=np.zeros( (H,V,3), np.uint8)
islands[:,:,2]=255*(cropped > 0)
blend = cv2.addWeighted(center,0.7,islands,0.2,0)
header='porosity'
result='{porosity}%'.format(porosity=porosity)
# header、resultおよびimageをメイン・プログラムに返す
return (header, result, blend)
# メイン・プログラム
# 処理するファイルのlistを決定する
results=[]
# resultファイルを保存するdirectoryを用意する
resultsDir=os.path.join(os.getcwd(), 'results')
if not os.path.isdir(resultsDir):
os.mkdir(resultsDir)
for de in os.scandir(os.path.join(os.getcwd(),'samples')):
if de.name.lower().endswith('png'):
# file nameを得る
sample, extension = os.path.splitext(de.name)
path = de.path
# image fileを開く
image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# vision algorithmでimageを処理させる
header, result, blend = VisionAlgorithm(image)
header='sample\t'+header
result=sample+'\t'+result
# imageおよびvoidのブレンドをresult imageとして保存する
sampleFile='%s.png' % sample
resultfile=os.path.join(resultsDir, sampleFile)
cv2.imwrite(resultfile,blend)
# 必要に応じてresults listにheaderを追記する
if len(results)==0:
print(header)
results.append(header)
# result listにresultsを追記する
print(result)
results.append(result)
results.append('')
results.append('Version of Python used: %s' % sys.version)
results.append('Version of NumPy used: %s' % np.version.version)
results.append('Version of openCV used: %s' % cv2.__version__)
# resultsをfileに書き込む
resultfile=os.path.join(resultsDir, 'results.txt')
open(resultfile, 'w').writelines(['%s\n' % s for s in results]) - 前記孔隙率は、0.2体積%未満であり、0.1体積%未満であり、または、0.01体積%未満である請求項1に記載のオブジェクト。
- 前記オブジェクトは、10×10-6mbar・l/sを下回るリーク・タイトネス、4.3×10-6mbar・l/sを下回るリーク・タイトネス、または、0~3×10-6mbar・l/sの間のリーク・タイトネスを有している、請求項1または2に記載のオブジェクト。
- Z方向に測定されるテスト・ピースの最大引張強度は、x方向またはy方向に測定される前記テスト・ピースの最大引張強度の少なくとも70%になっており、前記最大引張強度は、ISO 527-2:2012試料5Aにしたがって測定される、請求項1~3のいずれか一項に記載のオブジェクト。
- 前記オブジェクトは、FDMを使用して熱可塑性組成物から調製され、前記熱可塑性組成物は、ポリエチレン、ポリプロピレン、ABS、ポリカーボネート、ポリアミド、およびポリアリールエーテルケトン(PAEK)
の一種以上の組み合わせから選ばれ、
前記ポリアリールエーテルケトン(PAEK)は、
ポリエーテルケトン(PEK)、ポリエーテルエーテルケトン(PEEK)、ポリエーテルケトンケトン(PEKK)、ポリエーテルエーテルケトンケトン(PEEKK)、およびポリエーテルエーテルケトンエーテルケトンケトン(PEKEKK)の一種以上の組み合わせから選ばれる、請求項1~4のいずれか一項に記載のオブジェクト。 - 前記熱可塑性組成物は、少なくとも80重量%のPAEK、または、少なくとも90重量%のPAEKを含む、請求項5に記載のオブジェクト。
- 前記熱可塑性組成物は、少なくとも80重量%のPEEK、少なくとも90重量%のPEEK、または、PEEKを含む、請求項5に記載のオブジェクト。
- アディティブ・マニュファクチャリングによって前記熱可塑性組成物から作製される、ISO 527-2:2012試料5Aによる寸法を有する前記オブジェクトのテスト試料は、少なくとも70MPa、80MPa、または、90MPaの、ISO 527-2:2012試料5Aによる最大引張応力を有している、請求項6または7に記載のオブジェクト。
- 前記FDMは、X方向およびY方向を有するX-Y平面の中に層を提供するステップと、前記層の上にさらなる層をZ方向に連続的に追加するステップとによって実施され、前記連続的に追加するステップは、モデリング材料を所定の位置の上へ堆積させるステップによって行われ、X方向、Y方向、およびZ方向は、互いに対して垂直になっており、前記堆積させるステップは、
a. 前記モデリング材料を前記所定の位置の上へ給送するために、前記モデリング材料に圧力を働かせるステップと、
b. 前記モデリング材料に働かされる前記圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
c. 前記パラメーターに応じて、前記給送を制御するステップと
を含む、請求項1~8のいずれか一項に記載のオブジェクトの製造方法。 - 前記層のそれぞれを提供するステップは、
a. 前記X-Y平面の中に前記オブジェクトの輪郭線をプリントし、一次エリアをマークするステップと、
b. 前記X-Y平面の中の前記オブジェクトの前記輪郭線の内側の前記一次エリアの第1のパーツを充填し、前記一次エリアの中の第2のパーツを開けたままにするステップと、
c. 前記堆積させるステップによって、前記第2のパーツを充填するステップと
によって実施される、請求項9に記載のオブジェクトの製造方法。 - 前記第1のパーツを充填するステップは、フロー制御された方式で前記モデリング材料を前記所定の位置の上へ給送することによって実施される、請求項10に記載のオブジェクトの製造方法。
- 少なくとも80重量%のポリアリールエーテルケトン(PAEK)を含む熱可塑性組成物から熱溶解積層法(FDM)によって生成されたオブジェクトであって、アディティブ・マニュファクチャリングによって前記熱可塑性組成物から作製される、ISO 527-2:2012試料5Aによる寸法を有する前記オブジェクトのテスト試料は、少なくとも70MPa、80MPa、または、90MPaの、ISO 527-2:2012試料5Aによる最大引張応力を有しており、
前記FDMは、X方向およびY方向を有するX-Y平面の中に層を提供するステップと、前記層の上にさらなる層をZ方向に連続的に追加するステップとによって実施され、前記連続的に追加するステップは、モデリング材料を所定の位置の上へ堆積させるステップによって行われ、X方向、Y方向、およびZ方向は、互いに対して垂直になっており、前記堆積させるステップは、
a. 前記モデリング材料を前記所定の位置の上へ給送するために、前記モデリング材料に圧力を働かせるステップと、
b. 前記モデリング材料に働かされる前記圧力を示すパラメーターを決定するステップと、
c. 前記パラメーターに応じて、前記給送を制御するステップと
を含む、オブジェクトの製造方法。 - 前記層のそれぞれを提供するステップは、
d. 前記X-Y平面の中に前記オブジェクトの輪郭線をプリントし、一次エリアをマークするステップと、
e. 前記X-Y平面の中の前記オブジェクトの前記輪郭線の内側の前記一次エリアの第1のパーツを充填し、前記一次エリアの中の第2のパーツを開けたままにするステップと、
f. 前記堆積させるステップによって、前記第2のパーツを充填するステップと
によって実施される、請求項12に記載のオブジェクトの製造方法。 - 前記ポリアリールエーテルケトン(PAEK)は、ポリエーテルケトンケトン(PEEK)であり、前記熱可塑性組成物は、少なくとも90重量%PEEKを含む、請求項12または13に記載のオブジェクトの製造方法。
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