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基于数字化微喷的三维切片算法优化与实验

来源:万方期刊网  时间:2017-09-06 09:35:41  点击:

作者:刘海,曹国华,李娜,程继红,杨继全

  [摘要]数字化微喷技术是一种能够产生微米级液滴并能进行精确喷射的技术,其在微电子、生物制造、三维打印领域有着广泛的应用。本文设计出数字化微喷控制系统,其中包括喷头控制、喷射参数控制、三维模型切片以及喷射打印路径算法。硬件设计完成后,本文针对三维模型的切片采用PSO(粒子群)和ACO(蚁群)算法相结合的策略,实现打印路径的优化,从而使得喷射打印变得更加合理高效。理论研究和实验相结合的方案,不仅可以使得控制系统变得稳定,也提高了系统整体的打印效率。
  关键词:数字化微喷,三维模型切片,PSO算法,ACO算法
  0引言
  数字微喷技术已成为热门新技术。与传统喷墨打印技术的不同,数字化微喷技术更加适应于流质材料精细模型的制备。目前,国外从事的机构主要有Cannon、Epson、HP、Asymtek和Microfab等,国内主要有清华大学、华中科技大学、西安交通大学、西北工业大学、南京师范大学等高校,研究内容包括微滴形成的机理、微滴喷射的驱动技术以及微滴系统的装备设计和开发。
  数字化微喷光固化作为数字化微喷技术的一种,是使用数字信号激励使得工作腔内的部分流体材料迅速脱离,成为一组连续的微滴或者一段射流,从微滴喷嘴中以—定的响应率和喷射速度喷出,并一定的形态喷射到指定位置上,而后照射一定光强的紫外线,引发材料自身发生化学反应,以实现流体材料的固化、成型。本系统的关键在于三维模型切片算法,上位机设计出的三维模型经过切片算法软件处理转化为下位机所需要的路径信号,最后实现打印。基于路径设计的常规算法是ACO(蚁群)算法,这种算法具有强并行性和正负反馈性,但是产生的代码量大,收敛速度慢,全局的搜索能力差,达不到全局优化的目的。而PSO(粒子群)算法具有较强的全局搜索的能力,全局优化能力强,但是其搜索机制缺乏正负反馈,达不到很高的精度。
  本文提出了一种基于PSO和ACO算法相结合的路径控制策略,配合喷头控制和喷头参数控制系统,针对三维模型的切片,实现打印路径的最优化,
  1.喷头控制系统
  本课题选用的是FUJIFILMGalaxy系列喷头,其喷射速度可以达到8米/秒,墨滴大小为80pL,最大的分辨率是450DPI,点火频率是20KHZ。相对比于目前主流的高精度的压电喷头,该喷头的喷嘴较少,但具有较大的液滴体积,对不同粘度的墨水使用性强,极其适合多材质的墨水的开发。
  该控制系统主要包括主板和头板:主板主要与PC机进行通信,完成三维模型切片的导入和运动控制信息的反馈;头板用于接收经主板处理模型切片而产生的点阵打印信号和喷头控制信息的反馈,最终实现喷头的成功喷射打印。
  其中,主板与头板之间采用LCDPanel通用的LVDS接口,即LowVoltageDifferentialSignaling,是一种低压差分信号技术接口[6],能够实现数据的高速传输。半导体公司为克服以TTL电平方式传输宽带高码率数据时功耗大、EMI电磁干扰大灯缺点而研制的一种数字视频信号传输方式[7]。
  喷头参数控制系统,能实时地将温度、液位、气压等参数显示出来,经由软件控制,使得墨水能够成功喷射。
  1.1液位控制系统
  喷头在持续不断的打印过程中,需要材料的持续供给,一旦材料的输送过程发生中断,打印将无法进行,严重的情况下材料会在喷头内腔出现凝结、沉积,导致喷头的堵塞。于是,本文将二级墨盒作为缓冲墨盒固定到打印头上来实现材料的供给,不仅能够提高运动过程中的稳定性,也能增强喷射效果。
  液位控制装置主要用于对二级墨盒内墨位的检测与控制。在墨水补充的过程中墨泵不是一直工作的,墨泵工作的控制由液位传感器输出高电平信号到控制电路,而后再控制电磁阀的开启,即墨泵开始工作。当抽送一定时间后,墨盒内部的液位高于设定高度时,液位传感器发出低电平信号送到控制电路,这时,电磁阀关闭,墨泵停止工作。
  1.2气压控制单元
  为了防止打印头中的材料在重力作用下自动流出喷嘴,打印头的材料需要有一个负压进行牵制。本文采用的依靠人工负压系统产生负压,即二级墨盒与负压系统连接,通过独立的负压发生装置使打印头内形成合适的负压。相对比于传统的依靠二级墨盒与打印头之间的落差产生负压,这种方法能够有效地防止空气进入打印头,提高液体喷射的质量和稳定性。
  墨泵通过单向阀向二级墨盒中送入少量的墨水,这些墨水通过墨管流入喷头,并在外围气泵产生的负压下保持相应的平衡。最后,在喷头电压的大小和频率的影响下,墨水会相应地得到喷射出来。其中,压力传感器采用的是MPXV7007DP芯片。这款芯片结合先进的微机械技术、薄膜金属化和双极处理,提供与施加的压力成正比的精确的高电平模拟输出信号。
  当气压给定的是正气压时,墨液可以受到自身重力和气压的作用,会从喷头中喷出,这时,我们可将它用作于清洗材料。
  1.3温度控制单元
  温度控制电路通过对加热控制电路设定,对加热棒施加控制信号,通过控制加热棒的加热时间来控制温度。
  采用热电阻NTC-3950-100K-1%对喷头进行加热,温度传感器将温度信号送入DSP中,然后DSP模块采集到喷头的温度信号,将喷头的温度控制在设定阈值的合理误差内。
  2.三维模型切片
  STL文件是描述三维模型的一种文件格式,使用STL文件可以表示各种复杂的三维模型。将三维模型的数据信息解析出来以后,就可以使用三维模型的三角面片信息进行三维模型的显示。
  本文提到的三维模型涵盖了实体和支撑部分,实体部分即模型的原型,其切片是将三维模型按照一定厚度切成一定数量的二维图片,再经过数据处理,转化成一系列的规划路径,支撑模型是对实体模型的补充,防止打印过程模型的脱落,能够保证打印的顺利进行。
  本文前期使用的是传统的ACO(蚁群算法),尽管其具有较好的全局收敛性和强并行性及正反馈的优点,但全局搜索性差,达不到全局最优[8],最终打印出来的效果偏差,打印时间较长。后来发现ACO和PSO相结合的融合算法保证ACO优点的同时,也能有效地规避ACO算法的缺点,达到全局最优。
  2.1粒子群蚁群混合算法
  本系统采用的ACO和PSO相融合的算法糅合了ACO和PSO算法的优点,并将它应用于喷孔的喷射上。其策略是先利用ACO算法的强并行性及正反馈性,对喷孔路径进行初步搜索,并将得到的历史路径转化为下步PSO算法粒子的初始位置,再进行全局搜索,进而寻找全局最优路径。这样的混合算法充分利用了ACO和PSO算法的优点,时间效率上能够优于ACO算法,求解效率上优于PSO算法[9-11],大大地提高了打印的效率。
  蚁群算法是基于对自然界真实蚁群的集体觅食行为的研究,模拟真实的蚁群协作过程。算法由若干个蚂蚁共同构造解路径,通过在解路径上遗留并交换信息素提高解的质量,进而达到优化的目的[12-13]。这里,本文将蚁群类化为喷头的点阵信号,打印过程中,喷孔会寻找到最恰当的打印位置进行打印。其公式如下:
 
  (2-1)
  其中,为时刻喷孔从位置转移到的概率,为时刻在路径上的信息量,为时刻喷头由位置转移到的期望程度,表示下一步允许选择的位置,和表示启发式因子。值越大表示选择已经被选过的路径的可能性越大,越大,表示启发式信息越受重视。喷头每移动一次或完成整个的打印过程后,信息素按下式更新:
  (2-2)
  (2-3)
  其中表示轨迹的持久性,的取值范围为[0,1),以防止信息的无限积累;表示信息素增加量,初始值为0,表示第个喷孔在循环中留在上的信息量。
 
  这里的和的取值初步设定为1和5。
  粒子群算法是基于模拟鸟群捕食行为的算法。算法中的各个粒子含有记忆单元,能够记录下到过的最佳的位置,它们按照各自先前到达过的及其邻域中其他粒子到达过的最优位置进行更新,进而优化全局。其公式如下:
  (2-4)
  (2-5)
  其中,为迭代次数,、分别为第粒子在第次迭代中维的位置和速度,为惯性权重,、为学习因子,取值范围为[0,4],、的取值范围是[0,1],表示个体历史的最优解,为整体的最优解。
  这里,惯性权重为0.729,学习因子、为1.496。
  3.结论
  本课题设计的控制系统包含硬件与软件部分,硬件系统包括喷头控制、喷射参数控制,可以实时精确地监测液位、气压以及喷头温度,保证打印环境的稳定。软件系统包含三维模型切片以及喷射打印路径规划,实现从模型的建立、切片、数据处理再到最后的输出点阵,完美地达到了课题组的要求。此系统已经应用于前期的墨水打印设备中,经过长时间的运行测试后,系统运行稳定。
 
  本课题来源于江苏省三维打印装备与制造重点实验室承担的2013年江苏省科技支撑重点项目“基于数字化微喷工艺的三维打印成型设备研制及装备集成”(3Dprintingformingdevicemanufacturingandequipmentintegrationbasedondigitalmicrojetting)(项目编号:BE2013012-2);
  国家自然基金“基于数字化微滴喷射工艺的异质材料零件直接制造基础研究”(项目编号:61273243);
  江苏省高校自然科学基金“微喷三维打印导电银浆成型基础研究”(项目编号:15KJB510018)。
 
  [参考文献](References)
  [1]杨继全,戴宁,侯丽雅.三维打印设计与制造[M].科学出版社2013
  YangJiquan,DaiNing,HouLiya.ThreeDimensionalPrintingDesignAndManufacture[M].SciencePress
  [2]徐路钊.基于UV光固化微滴喷射工艺的异质材料数字化制造技术研究[D].南京师范大学硕士学位论文,2013
  XuLuzhao,UV-curabledropletsprayprocessofheterogeneousmaterialsdigitalmanufacturingtechnologyresearchbasedonUV[D].NanJing:master’sdegreethesisofNanJingNormalUniversity,2013
  [3]尹亚楠.数字微喷光固化三维打印成型装置设计与试验[D].南京师范大学硕士学位论文2014
  YinYanan.Thedesignandtestof3Dprintingformingdeviceindigitalmicrospraylightcuring[D].NanJing:master’sdegreethesisofNanJingNormalUniversity,2014
  [4]柳长安,鄢小虎,刘春阳,吴华,基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法[J].电子学报,2011,(05):1220-1224
  LiuChangan,YanXiaohu,LiuQingyang,WuHua,Thedynamicpathplanningmethodofmobilerobotbasedonimprovedantcolonyalgorithm[J].ElectronicJournals,2011,(05):1220-1224
  [5]张广林,胡小梅,柴剑飞,赵磊,俞涛.路径规划算法及其应用综述[J].现代机械,2011,(05):85-90.
  ZhangGuanglin,HuXiaomei,ChaiJianfei,ZhaoLei,YuTao.Pathplanningalgorithmanditsapplication[J].TheModernMachinery,2011,(05):85-90.
  [6]翠虹,文丰,姚宗.?基于LVDS的高速数据传输系统的设计[J].通信技术.2010(09)
  CuiHong,WenFeng,YaoZong.Thedesignofhigh-speeddatatransmissionsystembasedonLVDS[J].Communicationtechnology.2010(09)