Пермские ученые ускорили компьютерное моделирование для 3D-печати гранулами

6 марта 2025 год

Пермские ученые ускорили компьютерное моделирование для 3D-печати гранулами
 

В технологиях лазерной порошковой 3D-печати, которые активно применяют в металлургии и медицине, важную роль играют гранулированные и порошковые материалы. Перед 3D-печатью процесс моделируют на компьютере. Это помогает выявлять потенциальные дефекты и определять оптимальные параметры работы 3D-принтеров (мощность лазеров, скорость сканирования), что в целом улучшает качество изделий и повышает производительность. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали упрощенную модель, благодаря которой время на вычисления можно сократить в двадцать три раза.


Важную роль в производстве и применении гранулированных материалов играет компьютерное моделирование методом дискретных элементов (DEM). Оно позволяет изучать поведение каждой частицы порошка в отдельности, учитывая форму, размер, свойства и взаимодействие с оборудованием. Это помогает находить оптимальные настройки для 3D-принтеров и других машин, которые прессуют, гранулируют, перемещают и измельчают эти материалы. Проблема в том, что расчеты для большого количества частиц требуют высоких вычислительных мощностей и занимают много времени. Для ускорения этого процесса ученые Пермского политеха создали упрощенную модель гранулированного материала, сообщает пресс-служба вуза на портале Naked Science.


Обычно спроектированные на компьютере гранулы состоят из набора простых геометрических фигур — плоскостей, цилиндров и сфер, связанных между собой. Например, одна частица может строиться из пятидесяти и более сфер, что значительно увеличивает время моделирования.


«Мы создали две модели гранул. За основу взяли асимметричный октаэдр. Первая, базовая модель имеет шесть условных вершин и состоит из восьмидесяти девяти сфер. Мы обозначили ее как Octahedron. На ее основе построили вторую, новую модель — Sphere-Points. Ее отличие в том, что она состоит из двух сфер с единым центром и шести точек. Это значительно снижает объем вычислений, а значит и компьютерное время», — рассказала профессор кафедры инновационных технологий машиностроения Елена Матыгуллина.


При сравнительном тестировании моделей ученые провели серию компьютерных экспериментов, в которых измеряли плотность, угол естественного откоса насыпи и сопротивление сдвигу, применяя различные параметры модели Sphere-Points. В итоге найдены параметры, при которых обе модели имеют качественное соответствие результатов. Для проведения численных экспериментов политехники написали программу на языке C++. Проверялись обе модели с использованием трех тысяч частиц с одинаковыми параметрами упругости, массы, трения и расположения вершин.


«Эксперименты показали, что разработанная модель частицы Sphere-Points обрабатывается компьютером в двадцать три раза быстрее, чем Octahedron. Моделирование одной секунды процесса с тремя тысячами частиц занимает 2 580 секунд для Octahedron и всего 112 для Sphere-Points. Сравнение проводилось на одном ядре процессора. Sphere-Points обладает минимальным, но достаточным количеством составляющих элементов для получения качественного соответствия результатов по сравнению с известной моделью Multi-Sphere Particle, что позволяет ускорять тестирование и сравнение различных параметров 3D-печати, уменьшать затраты на вычислительные ресурсы. Это особенно важно, учитывая что для моделирования порошков обычно требуется не менее пятисот тысяч частиц и несколько дней компьютерного времени для проведения одного численного эксперимента. В дальнейшем планируется проводить моделирование с использованием параллельных вычислений на графическом процессоре. Мы полагаем, что модель Sphere-Points также покажет свою эффективность», — пояснил доцент кафедры инновационных технологий машиностроения Денис Лобовиков.


Результаты исследования опубликованы в журнале Russian Physics. 

Источник: https://3dtoday.ru/blogs/news3dtoday/permskie-ucenye-uskorili-kompyuternoe-modelirovanie-dlya-3d-pecati-granulami

Назад к списку новостей

ИИ ассистент