Un investigador de la UCO junto a una máquina de impresión 3D.

Una nueva investigación en la que participa la Universidad de Córdoba (UCO) desarrolla un modelo que predice la calidad del acabado superficial de piezas impresas en tres dimensiones, lo que permite saber de antemano cómo imprimir un objeto con la rugosidad deseada.

La impresión en 3D ha experimentado un auge durante los últimos años y se ha constituido como un elemento fundamental de la ‘industria 4.0’. Cada vez son más las empresas orientadas a este sector y el número de usuarios que desde sus propios hogares se lanza en busca de objetos tridimensionales. Repuestos para automóviles, prótesis dentales, diseño de asientos o fabricación de joyas son sólo algunos ejemplo del extenso abanico de posibilidades que ofrece el mundo de la también llamada fabricación aditiva.

Si bien esta tecnología supone un cambio significativo en la producción industrial aún se enfrenta a varios retos. Un equipo de investigación de las universidades de Córdoba (UCO), Jaén y Opole (Polonia) se ha puesto manos a la obra para solventar uno de estos desafíos: perfeccionar el acabado superficial de las piezas impresas. Para ello, han creado un modelo capaz de predecir la rugosidad de estos objetos, o lo que es lo mismo, el conjunto de irregularidades que posee su superficie.

«Es fundamental que las piezas impresas tengan un buen acabado superficial, aparte de la cuestión estética, superficies menos rugosas, son, por ejemplo, más fáciles de limpiar», explica Pablo Romero, investigador del grupo PRINIA de la UCO y uno de los autores del estudio. Para ello, el equipo de investigación ha realizado 2.400 mediciones de filamentos de PETG (el plástico más usado en el mundo de la impresión 3D), combinado con distintos porcentajes de fibra de carbono, un material que suele usarse como refuerzo en estas piezas y que les confiere una gran resistencia al peso, la tracción u otras fuerzas mecánicas a las que se ven sometidas en el día a día.

Hasta la fecha, explica el investigador, «no se había estudiado la relación entre la cantidad de fibra de carbono de piezas impresas y su acabado superficial». Los resultados obtenidos, tratados con técnicas de inteligencia artificial, permiten además correlacionar la rugosidad que tendría un objeto con distintos parámetros de la impresora, como, por ejemplo, la velocidad de impresión, la altura de las capas mediante las que se genera la pieza o el diámetro de la boquilla por la que sale el plástico que va conformando el objeto. De esta forma, la máquina puede ser reglada para ajustar la impresión según el resultado deseado. «La utilidad de este estudio es que permite saber de antemano cómo imprimir una pieza en función del acabado superficial que se busque, ya que si no conoces su relación con los parámetros de entrada de la impresora, vas un poco a ciegas», concluye el profesor Pablo Romero.

Cuando el acabado superficial y la resistencia son compatibles

Si bien las fibras de carbono confieren propiedades mecánicas mejoradas a estos objetos impresos, por encima de cierto umbral afectan su superficie. En este sentido, el trabajo ha comprobado que, si se ajustan ciertos parámetros de impresión, es viable imprimir piezas con un 20% de fibra y obtener unos niveles buenos de rugosidad. Además, el acabado de objetos con un 12% de estos filamentos es similar a los obtenidos con piezas que carecen de ellos, lo que demuestra que es posible imprimir piezas con buenas propiedades mecánicas sin sacrificar el acabado superficial y que, por lo tanto, ambos elementos son compatibles.
El trabajo, de esta forma, da un paso más en el desarrollo de esta tecnología y podría servir de utilidad para el sector empresarial, que cada vez con más frecuencia, se sirve de la impresión 3D para fabricar repuestos más rápido y de mayor calidad y distribuir bienes de manera más eficiente.

Referencia bibliográfica:

Alberto García-Collado, Pablo Eduardo Romero-Carrillo, Rubén Dorado-Vicente, and Munish Kumar Gupta. Studying the Effect of Short Carbon Fiber on Fused Filament Fabrication Parts Roughness via Machine Learning. 3D Printing and Additive Manufacturing. 28 Apr 2022https://doi.org/10.1089/3dp.2021.0304