¿CÓMO USAR EFICIENTEMENTE LOS RECURSOS CUANDO SE MANUFACTURAN ADITIVAMENTE COMPONENTES METÁLICOS?

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La manufactura aditiva se ha establecido en muchos sectores industriales como un método para fabricar piezas de plástico. La impresión 3D de metales está en camino de convertirse en una historia de éxito similar. En el recientemente abierto Laboratorio de Impresión 3D para Metales y Materiales Estructurales en el Instituto Fraunhofer para Dinámica de Alta Velocidad (Ernst-Mach-Institut, EMI) se investiga sobre qué tan eficiente —en cuanto a los recursos— es el proceso de manufactura cuando se fabrican componentes ligeros de aluminio con métodos aditivos. Descubrieron que incluso las reducciones marginales en el material y los recursos utilizados por componente producen un alto ahorro de costos en la manufactura en serie.

El Laboratorio de Impresión 3D para Metales y Materiales Estructurales del Instituto Fraunhofer, en Freiburg (Alemania) alberga una de las impresoras 3D para metal más grandes disponibles en el mercado actualmente. En el sector de la investigación, un aparato de este tamaño es único. Usando la técnica de fusión selectiva con láser se pueden fabricar estructuras metálicas con dimensiones de hasta 40 centímetros por manufactura aditiva. La impresión 3D ofrece formas completamente nuevas de diseñar componentes con formas altamente complejas y optimizando su peso.

Pero solo combinando la manufactura aditiva y el diseño liviano inteligente se puede maximizar la eficiencia de los recursos en la fabricación. Los investigadores del Instituto Fraunhofer en el Laboratorio de Impresión 3D han investigado qué tan económico es el proceso de manufactura en términos de recursos, y si los costos de materiales y de operación se pueden minimizar en comparación con los métodos industriales convencionales.

Para hacer esto, tomaron un componente práctico y generalizado para sus pruebas: un portabicicletas como el que podría usarse en un vehículo liviano. “Pudimos cuantificar el efecto que tiene la construcción liviana, y específicamente el uso de métodos de optimización estructural, en los recursos utilizados en el proceso de fabricación de SLM”, explicó Klaus Hoschke, científico y líder de grupo en Fraunhofer EMI. La atención se centró en el consumo de energía y materiales, el tiempo de manufactura y las emisiones de CO2 que surgen durante la producción en pequeña escala de los rodamientos de doce ruedas.

Eficiencia en los recursos de una pequeña producción

Después de que los investigadores utilizaron el método numérico de elementos finitos (FEM, por sigla en inglés) para simular y analizar un diseño preliminar y determinar la forma geométrica correcta con métodos de optimización estructural, construyeron el rodamiento de la rueda en un diseño liviano optimizado. El resultado fue un rodamiento de rueda diseñado para los escenarios de carga definidos y que ofrece el máximo rendimiento. Debido a su complejidad geométrica, las estructuras producidas de esta manera no pueden fabricarse mediante métodos convencionales tales como fresado o torneado.

Con el modelo más ligero, pudimos ahorrar mucho en recursos durante la producción, ya que se debe producir menos material por componente. Si multiplica esto por el número de unidades en una corrida a pequeña escala, entonces se necesita menos tiempo, material y energía para la fabricación. Reducir el volumen mediante el uso de materiales de mayor resistencia ofrece el mayor potencial de ahorro de energía aquí”, indicó el investigador.

Utilizando la versión numéricamente optimizada del rodamiento, se requirió un 15 % menos de energía para el proceso aditivo que para el método convencional: se necesitaron 12 kilovatios hora de electricidad para el diseño convencional, mientras que solo se necesitaron 10 kilovatios hora para el diseño numéricamente optimizado. (En cada caso, el valor medido se refiere a un componente fabricado en serie.) El tiempo de manufactura se redujo en un 14 % y las emisiones de CO2 en un 19 %. Y en lo que respecta al consumo de material, podría reducirse significativamente en un 28 %.

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