Materialise 에서 주최한 Metal Workshop에 다녀왔습니다. 

3D프린팅을 위한 디자인 기법인 DfAM(Design for Additive Manufacturin)의 설계 기법과 장점에 대해서 알고 있고, DfAM이 적용된 출력물들은 국내외 전시회에서 많아 봤습니다만, 실제로 DfAM 을 어떻게 구현하는지 궁금해서 경험해보려고 이번 워크샾에 참석하게 되었습니다. 또한, 인공지능을 통해 3D프린트된 레이어를 분석하고 출력오류를 식별하는 Layer Analysis 에 대해서도 관심이 갔습니다.

이번 Metal Workshop의 진행순서는 아래와 같았습니다. 나름 알찬 구성이네요.

저희 3D그루는 어차피 설계 전문가는 아니므로 실질적인 사용법 보다는, 어떻게 DfAM 설계가 진행되는지에 대한 프로세스적인 접근을 하려고 하였습니다.

3-matic  소프트웨어를 사용하여 Post-Topology Optimization 이라는 과정을 통해 위상최저화된 파트의 형상을 다듬고, 부드럽게 만들고, DfAM 적용 응력 집중부 해소 등 최적화 과정을 진행했습니다. 그리고, DfAM 서포팅 구조 생성하기 위해  패턴 이미지를 사용하여 lattice support 구조물 생성하였습니다

실습을 통해서 느낀건 위상최적화 작업이 생각만큼 단순하지 않다는 것이었습니다. 반복 작업도 여러번 해야 하더군요.

3-matics 소프트웨어 대해 설명하는 장표 몇개를 소개해 드립니다. 

3-matics 실습 이후 서포트 생성하고 e-Stage 실슴, Magics 시물레이션 모듈을 배웠습니다.

그리고, 마지막으로 Layer Analysis 에 대해서 소개를 받았습니다.

품질 검사의 일환으로 한층한층 적층된 것을 인공지능이 분석하여 레포팅하는 품질검사용 소프트웨어입니다.

Materialise 처럼 유명 소프트웨어 회사들이  3D프린팅할때 레이어레벨에서 출력결과를 분석할 수 있는 AI 프로그램을 개발하는 것은 사용하는 회사들의 품질관리에 도움이 될 것입니다. 각 제조사들이 직접 이러한 소프트웨어를 구축할 수 있겠으나, 소프트웨어 전문회사가 아니므로 많은 노력과 시행착오를 거쳐야 할 겁니다. 하지만, Materialise 같이 전문 소프트웨어회사가 이러한 기능을 제공해준다면 제조사에게도 도움이 될 것이고, 고객들에게도 믿음을 줄 것입니다. 또한 표준화 측면에서도 Materialise 사의 이러한 솔루션들이 도움이 될 것입니다.

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