Estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D
A Manufatura Aditiva é umas das áreas que vem evoluindo constantemente com novas tecnologias e diversificando as suas possíveis aplicações. Como em qualquer outra tecnologia, existem diversos aspectos a serem melhorados e possibilidades de inovação. Neste trabalho iremos dar enfoque no estudo para a...
| Principais autores: | Tanno, Elton Koji, Matuguma, Rafael Eidi |
|---|---|
| Formato: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2020
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10517 |
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riut-1-105172020-11-12T18:49:55Z Estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D Study for application of bed auto leveling od 3D printer Tanno, Elton Koji Matuguma, Rafael Eidi Kretschek, David Kretschek, David Vargas, Carlso Alberto Zanetti, Fernando Irto Máquinas - Indústria Impressão Nivelamento Calibração Impressão 3D Engenharia mecânica Machinery industry Printing Leveling Calibration Impression 3D Mechanical engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROJETOS DE MAQUINAS::METODOS DE SINTESE E OTIMIZACAO APLICADOS AO PROJETO MECANICO A Manufatura Aditiva é umas das áreas que vem evoluindo constantemente com novas tecnologias e diversificando as suas possíveis aplicações. Como em qualquer outra tecnologia, existem diversos aspectos a serem melhorados e possibilidades de inovação. Neste trabalho iremos dar enfoque no estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D tipo REPRAP, com o intuito de melhorar a utilização do operador da impressora, evitando a necessidade de calibração manual antes de cada impressão. Foram realizados alguns experimentos para avaliar fatores que influenciam no posicionamento da mesa da impressora, e verificado a dificuldade do nivelamento manual. Para isso foi necessário adaptar a impressora para conseguir mensurar as diferenças de posicionamento do eixo Z em alguns pontos da mesa, utilizando um relógio comparador. A partir dos dados obtidos, foi possível quantificar os fatores que influenciam no desnivelamento da mesa da impressora. Motivando a aplicação do nivelamento automático. 2020-11-12T18:49:54Z 2020-11-12T18:49:54Z 2016-12-07 bachelorThesis TANNO, Elton Koji; MATUGUMA, Rafael Eidi. Estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D. 2016. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10517 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Graduação em Engenharia Mecânica UTFPR |
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A Manufatura Aditiva é umas das áreas que vem evoluindo constantemente com novas tecnologias e diversificando as suas possíveis aplicações. Como em qualquer outra tecnologia, existem diversos aspectos a serem melhorados e possibilidades de inovação. Neste trabalho iremos dar enfoque no estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D tipo REPRAP, com o intuito de melhorar a utilização do operador da impressora, evitando a necessidade de calibração manual antes de cada impressão. Foram realizados alguns experimentos para avaliar fatores que influenciam no posicionamento da mesa da impressora, e verificado a dificuldade do nivelamento manual. Para isso foi necessário adaptar a impressora para conseguir mensurar as diferenças de posicionamento do eixo Z em alguns pontos da mesa, utilizando um relógio comparador. A partir dos dados obtidos, foi possível quantificar os fatores que influenciam no desnivelamento da mesa da impressora. Motivando a aplicação do nivelamento automático. |
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2020 |
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TANNO, Elton Koji; MATUGUMA, Rafael Eidi. Estudo para aplicação do nivelamento automático da mesa de uma impressora 3D. 2016. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016. |
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