TỐI ưu hóa THÔNG số CÔNG NGHỆ NHẰM NÂNG CAO độ CHÍNH xác KÍCH THƯỚC sản PHẨM FDM

HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

TỐI ƯU HÓA THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH
XÁC KÍCH THƯỚC SẢN PHẨM FDM
Huỳnh Hữu Nghị, Nguyễn Ngọc Tín, Nguyễn Anh Tuấn, Thái Thị Thu Hà
Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM
TÓM TẮT:
Ngày nay, công nghệ FDM (Fused Deposition
Modelling) đang ngày càng được ứng dụng rộng
rãi trong nhiều lĩnh vực: công nghiệp, y học, tạo
mẫu, thời trang. Do đó, việc cải tiến và nâng cao
chất lượng của sản phẩm FDM là cần thiết. Một
trong những chỉ tiêu quan trọng dùng để đánh giá
là độ chính xác kích thước cũng như chất lượng
sản phẩm FDM phụ thuộc nhiều vào thông số chế
tạo. Bài viết này nghiên cứu độ chính xác kích
thước của chi tiết được sản xuất bằng công nghệ

FDM mã nguồn mở với vật liệu PLA, sử dụng
phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm và tối
ưu hóa các thông số chế tạo và ANOVA để xác
định mức độ ảnh hưởng của các thông só. Các
thông số được đề cập trong bài viết bao gồm: độ
dày lớp, bề rộng đường đùn (raster width), số lớp
thành góc raster (raster angle), bề rộng lớp
thành (contour width). Nghiên cứu cho thấy được
tầm quan trọng của thông số chế tạo và phương
pháp để nâng cao cải tiến chất lượng sản phẩm.

Từ khóa: FDM, mã nguồn mở, độ chính xác kích thước, thông số chế tạo, Taguchi, ANOVA, PLA

1. GIỚI THIỆU
Công nghệ AM (Additive Manufacturing) hay còn
gọi là công nghệ in 3D là công nghệ tạo ra nhanh
một mô hình vật lý từ dữ liệu 3D (CAD –
Computer Aided Design) đã và đang trở thành
một công nghệ phổ biến trên toàn thế giới, từng
bước mang lại nhiều sự đột phá trong việc chế
tạo các sản phẩm. Công nghệ AM giúp chúng ta
có thể hiện thực hóa các ý tưởng thiết kế mà
không tốn quá nhiều công sức. Sản phẩm của
công nghệ AM không trừu tượng như trên mô
hình thiết kế, mà có thể dễ dàng cầm nắm hoặc
thậm chí sử dụng như một sản phẩm thông
thường. Công nghệ AM giúp đẩy mạnh công
nghệ sản xuất trong mọi lĩnh vực từ y học đến các
ngành công nghiệp, mà ở trong từng lĩnh vực
công nghệ AM đều hoàn toàn có thể khẳng định
tầm quan trọng của mình. Một trong những công
nghệ phổ biến nhất của công nghệ AM là Fused
Deposition Modelling (FDM) sử dụng nhựa ở
trạng thái bán lỏng hoạt động theo nguyên lý đắp
dần từng lớp với một quỹ đạo đã được thiết kế
sẵn.
Ưu điểm của công nghệ FDM so với các dòng
công nghệ AM khác là: tạo sản phẩm với chi phí
thấp và tiện lợi, dễ sửa chữa và thay thế các linh
kiện, sử dụng loại vật liệu thân thiện với môi
trường, màu sắc đa dạng, phong phú và được hỗ
trợ bởi một cộng đồng người dùng rộng rãi. Do đó

có thể dễ dàng tìm được Firmware điều khiển trên
Internet hay còn được biết với cái tên mã nguồn
mở (open source). Mọi người có thể dễ dàng tiếp
cận công nghệ FDM mã nguồn mở và thực hiện
chế tạo, lắp ráp thông qua những trang hướng
dẫn trên internet với mức chi phí thấp vì vậy mà
dòng công nghệ FDM sử dụng mã nguồn mở hiện
nay đang giúp người dùng có thể dễ dàng tiếp
cận với loại công nghệ AM cơ bản nhất. Người
dùng có thể tùy chỉnh việc điều khiển các thông
số chế tạo theo ý thích bản thân, nhưng trong các
dạng máy FDM mã nguồn mở phổ biến hơn cả là
dòng máy FDM Reprap. Đây là những chiếc máy
với thiết kế đơn giản cũng như có thể dễ dàng
thực hiện và lắp ráp với những linh kiện thiết bị
được hỗ trợ bởi một cộng đồng người dùng lớn.
Hiện tại, sản phẩm công nghệ FDM Reprap chỉ
đang dừng lại ở mẫu thử hoặc dùng để cho
những người thiết kế có cái nhìn trực quan về sản
phẩm mà họ đang thực hiện bằng việc tạo mẫu
nhanh sản phẩm mà không tốn quá nhiều công
sức trong việc chế tạo, nhưng tồn đọng một vấn
đề quan trọng đó là chất lượng sản phẩm chưa
được chú trọng. Vì vậy, nhờ vào việc được tùy
biến trong việc điều chỉnh thông số chế tạo, ta có
thể thực hiện việc tối ưu hóa và cho ra một
phương pháp giúp người sử dụng có thể tìm
được các thông số chế tạo phù hợp với loại máy.

Trang 195

HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

FDM Reprap mà bản thân họ sở hữu để nâng cao
chất lượng sản phẩm bao gồm nhiều chỉ tiêu như:
độ chính xác kích thước, độ nhám bề mặt, cơ
tính. Trong bài viết này, thực hiện các thí nghiệm
nhằm tối ưu hóa các thông số chế tạo máy FDM
Reprap với mục đích nâng cao độ chính xác kích
thước sử dụng loại vật liệu PLA (Polylactide)
cũng như đánh giá ảnh hưởng của các thông số
chế tạo cơ bản như: bề dày lớp, bề rộng đường
đùn (raster width), số lớp thành, góc raster (raster
angle) và bề rộng lớp thành (contour width). Sử
dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm
và tối ưu hóa bộ thông số, cũng như ANOVA để
đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số kể
trên đến độ chính xác kích thước của mẫu.

Hình 1. Nguyên lý FDM

2. TỔNG QUAN BÀI BÁO
T. Nancharaiah [1] kết luận rằng bề dày lớp và bề
rộng đường đùn ảnh hưởng nhiều đến chất lượng
sản phẩm về độ chính xác kích thước và độ nhám
bề mặt. Asif Equbal và các cộng sự [2] đã sử
dụng phương pháp Taguchi, Fuzzy logic và ANN
nghiên cứu rằng có các thông số chế tạo quan

trọng như: bề dày lớp, hướng tạo mẫu, góc
raster, khoảng hở giữa đường đùn và bề rộng
đường đùn ảnh hưởng đến độ chính xác kích
thước của mẫu và giữ cố định một số thông số
như bề rộng lớp thành, kiểu điền đầy,... Ranjeet
Kumar Sahu [3] sử dụng phương pháp Taguchi
kết hơp với fuzzy logic dùng để tối ưu hóa các
thông số bề dày lớp, hướng tạo mẫu, góc raster,
bề rộng đường đùn, khoảng hở giữa các đường
đùn sau đó cho ra kết luận hướng tạo mẫu đóng
vai trò quan trọng trong các thông số chế tạo ảnh
hưởng đến độ chính xác kích thước, song song
đó là việc giữ cố định bề rộng lớp thành, kiểu điền
đầy… Omar Ahmed Mohamed [4] nghiên cứu và
cho thấy sai lệch về chiều dài kích thước tăng khi
tăng bề dày lớp, khoảng hở giữa các đường đùn,
hướng tạo mẫu, bề dày đường đùn và số lớp
thành tuy nhiên cũng cho thấy giảm sai lệch về
chiều dài lớp khi tăng hướng điền đầy từ 0 lên 90
độ. Nathan Ostrout [5] đã nghiên cứu và cho thấy
nhiệt độ đầu đùn và tốc độ quạt thổi nguội cũng
ảnh hưởng đến chất lượng chi tiết do độ co rút
của vật liệu. Stephen O. Akande [6] đã sử dụng
phương pháp Taguchi nghiên cứu và cho thấy bề
dày lớp, tốc độ in và độ điền đầy ảnh hưởng đến

Trang 196

chất lượng bề măt cũng như độ chính xác kích
thước của chi tiết. L. M. Galantucci [7] đã nghiên

cứu giữa hai loại máy in công nghiệp và máy mã
nguồn mở và cho thấy được chất lượng chi tiết
của máy mã nguồn mở cũng tương đối chấp
nhận được nhưng giá thành rẻ hơn nhiều so với
máy in công nghiệp. Ashu Garg [8] nghiên cứu
ảnh hưởng của hướng tạo mẫu lên chất lượng bề
mặt và độ chính xác kích thước và cho thấy được
là để giảm sai lệch tối đa thì nên đặt mẫu song
song hoặc vuông góc với các trục của mẫu.
Mahdi Kaveh [9] nghiên cứu về tối ưu hóa bộ
thông số bao gồm nhiệt độ đùn, tốc độ di chuyển
trên mặt phẳng, tốc độ dòng chảy vật liệu, bề
rộng đường đùn nâng cao độ chính xác của sản
phẩm. Zoi Moza [10] nghiên cứu và tối ưu hóa
thông số bề dày lớp, độ điền đầy, số lớp thành
trên hai loại vật liệu ABS và PLA và xếp hạng
được mức độ ảnh hưởng của các thông số đến
độ chính xác của chi tiết.
Trong bài viết này, tác giả sử dụng phương pháp
Taguchi để thiết kế và tối ưu hóa thông số chế
tạo và ANOVA để đánh giá mức độ ảnh hưởng
của các thông số kể trên đến chất lượng chi tiết
với năm thông số chế tạo: bề dày lớp, bề rộng
đường đùn (raster width), góc raster (raster
angle), số lớp thành, bề rộng lớp thành (contour
width).
3. THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM
Taguchi là một phương pháp mạnh mẽ trong việc
phân tích và tối ưu hóa dữ liệu được đề ra bằng

HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

cách sử dụng dãy trực giao trong quy hoạch thực
nghiệm, sử dụng tín hiệu/nhiễu (signal to noise)
S/N. Mục tiêu phương pháp Taguchi đề ra là có
thể giảm thiểu được số lượng thí nghiệm xuống
mức thấp nhất nhưng vẫn đảm bảo được chất
lượng thí nghiệm từ đó có thể thực hiện được
việc tối ưu hóa một cách nhanh chóng. Thông
thường phương pháp được xây dựng có 3 trường
hợp chính:
- Type lower-the-better:

width
Raster
angle

C

0

45

60

o

Sốlớp

thành

D

1

2

3

đường

Contour
width

E

0.4

0.5

0.6

mm

Kích thước mẫu thí nghiệm được xác định
theo tiêu chuẩn ASTM D5418/ASTM D7028 được
biểu diễn theo Hình 2:

(1)

-

Type nominal-the-better:
(

-

∑

)

(2)

Type higher-the-better:
∑

(3)

Hình 2. Kích thước của mẫu 3D CAD (mm)

Trong bài viết này, mục tiêu là sai lệch theo
từng phương là bé nhất nên sử dụng kiểu lowerthe- better để thực hiện.
ANOVA là phương pháp phân tích phương
sai với sai lệch chỉ là 5% được sử dụng trong bài
viết nhằm tìm ra được mối quan hệ cũng như
đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số
chế tạo đến sai lệch theo các phương: dài, rộng,
cao.
Các thông số chế tạo quan trọng được
nghiên cứu trong bài báo bao gồm bề dày lớp (A),

raster width (B), raster angle (C), số lớp thành
(D), contour width (E) với 3 mức độ được thể hiện
trong Bảng 1:

Thiết bị được sử dụng trong bài báo là máy in
FDM Reprap được trang bị một đầu đùn hoạt
động theo cơ cấu H-bot cho hai trục X-Y để đơn
giản kết cấu truyền động cho hai trục và cho phép
tăng tốc độ gia công đáng kể. Ban đầu, mô hình
3D CAD được tạo ra bằng phần mềm cắt lớp
Slic3r và sau đó cài đặt thông số chế tạo theo yêu
cầu đặt ra, từ đó xuất file .gcode và đưa vào trong
máy FDM Reprap. Số liệu đươc đo đạc bằng
dụng cụ thước cặp điện tử Mitutoyo với độ phân
giải 0.01 mm, đo tại năm vị trí trên cùng một mặt
phẳng sau đó lấy giá trị trung bình.

Bề dày lớp (A): bề dày của mỗi lát cắt.
Raster width (B): bề rộng của một đường
đùn bên trong.
Raster angle (C): hướng điền đầy của một
đường đùn so với mặt phẳng nằm ngang.
Số lớp thành (D): số lượng đường biên bao
quanh thành mẫu, quyết định bề dày của thành
in.

Hình 3. thước cặp điện tử Mitutoyo 0.01 mm

Contour width (E): bề rộng của lớp thành.
Bảng 1. Các thông số và mức thí nghiệm

Yếu tố

Đơn vị

Kí
hiệu

Mức
(1)

(2)

(3)

Bề dày
lớp

A

0.1

0.2

0.3

mm

Raster

B

0.4

0.5

0.6

mm

Vật liệu được sử dụng trong bài viết là PLA (
Polylactide) là một polyeste nhiệt dẻo có khả
năng phân huỷ sinh học và mang hoạt tính sinh
học từ các nguồn tái tạo, như tinh bột bắp (ở Hoa
Kỳ và Canada), củ sắn, khoai tây chiên hoặc tinh
bột (chủ yếu ở châu Á) , hoặc mía (ở phần còn lại
của thế giới) có nhiệt độ nóng chảy trong khoảng
180-230oC, khối lượng riêng 1.3 kg/cm3.

Trang 197


HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

7

1

3

3

3

1

14.425

12.396

17.077

Sai lệch của các mẫu thí nghiệm được tính toán
bằng cách và thể hiện trong Bảng 2 và 3.

8

1

3

3

3

2

13.152

12.469

16.25

9

1

3

3

3

3

13.979

13.979

15.391

10

2

1

2

3

1

18.273

17.721

15.81

11

2

1

2

3

2

15.703

16.25

19.016

12

2

1

2

3

3

16.954

17.589

16.773

13

2

2

3

1

1

16.027

16.833

37.077

14

2

2

3

1

2

15.598

15.81

32.765

Trong đó:

15

2

2

3

1

3

14.799

16.954

28.874

X, Y, Z: kích thước trung bình của mẫu thí nghiệm
sau khi đo tại năm vị trí.

16

2

3

1

2

1

14.992

16.478

21.31

17

2

3

1

2

2

14.799

17.856

24.152

18

2

3

1

2

3

16.138

15.703

22.615

19

3

1

3

2

1

25.193

27.959

14.067

20

3

1

3

2

2

25.68

33.979

15.289

21

3

1

3

2

3

21.938

24.437

15.65

22

3

2

1

3

1

12.252

13.893

15.598

23

3

2

1

3

2

13.152

12.69

14.517

24

3

2

1

3

3

10.903

11.182

16.193

25

3

3

2

1

1

25.68

25.036

13.073

26

3

3

2

1

2

25.036

23.742

11.903

27

3

3

2

1

3

24.437

22.158

11.437

-

-

Với trục X:

L  X  X CAD

Với trục Y:

W  Y  YCAD
T  Z  ZCAD

Với trục Z:

X CAD , YCAD , ZCAD : kích thước trên file thiết kế

3D CAD.
Bảng 2. Giá trị đo trung bình và sai lệch
ST
T
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

X

Y

35.056
35.028
35.044
35.188
35.186
35.202
35.19
35.22
35.2
35.122
35.164
35.142
35.158
35.166
35.182

35.178
35.182
35.156
35.055
35.052
35.08
35.244
35.22
35.285
35.052
35.056
35.06

∆L

Z

12.53
12.548
12.526
12.696
12.677
12.684
12.74
12.738
12.7
12.63
12.654
12.632
12.644

12.662
12.642
12.65
12.628
12.664
12.54
12.52
12.56
12.702
12.732
12.776
12.556
12.565
12.578

3.754
3.7
3.8
3.59
3.575
3.584
3.64
3.654
3.67
3.662
3.612
3.645
3.514
3.523
3.536

3.586
3.562
3.574
3.698
3.672
3.665
3.666
3.688
3.655
3.722
3.754
3.768

0.056
0.028
0.044
0.188
0.186
0.202
0.190
0.220
0.200
0.122
0.164
0.142
0.158
0.166
0.182
0.178
0.182

0.156
0.055
0.052
0.080
0.244
0.220
0.285
0.052
0.056
0.060

∆W
0.030
0.048
0.026
0.196
0.177
0.184
0.240
0.238
0.200
0.130
0.154
0.132
0.144
0.162
0.142
0.150
0.128
0.164

0.040
0.020
0.060
0.202
0.232
0.276
0.056
0.065
0.078

∆T
0.254
0.200
0.300
0.090
0.075
0.084
0.140
0.154
0.170
0.162
0.112
0.145
0.014
0.023
0.036
0.086
0.062
0.074
0.198

0.172
0.165
0.166
0.188
0.155
0.222
0.254
0.268

Main Effects Plot for SN ratios
Data Means

A

B

C

22
20

Mean of SN ratios

-

18
16
14
1

2
D

3

1

2
E

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

22
20
18
16
14

Signal-to-noise: Smaller is better

Hình 4. Đồ thị với các yếu tố ảnh hưởng cho ∆L
Main Effects Plot for SN ratios
Data Means

Bảng 3. Thiết kế trực giao và sai lệch với tỉ lệ S/N

A

B

C

25.0
22.5

YẾU TỐ

S/N ratio

A

B

C

D

E

∆L

∆W

∆T

1

1

1

1

1

1

25.036

30.458

11.903

2

1

1

1

1

2

31.057

26.375

13.979

3

1

1

1

1

3

27.131

31.701

10.458

4

1

2

2

2

1

14.517

14.155

20.915

5

1

2

2

2

2

14.61

15.041

22.499

6

1

2

2

2

3

13.893

14.704

21.514

Trang 198

Mean of SN ratios

20.0

STT

17.5
15.0
1

2
D

3

1

2
E

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

25.0
22.5
20.0
17.5
15.0

Signal-to-noise: Smaller is better

Hình 5. Đồ thị với các yếu tố ảnh hưởng cho ∆W


HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM
Main Effects Plot for SN ratios
Data Means

A

25.0

B

C

Delta

21.68

17.76

19.42

14.24

18.71

Rank

3

1

4

2

5

22.5

Mean of SN ratios

20.0

Bảng 6. Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆T

17.5
15.0
1

2

3

1

2

D

25.0

3

1

2

3

E

22.5
20.0

Level

A

B

C

D

E

1

16.67

14.77

16.75

19.05

18.54

2

24.27

23.33

16.99

19.78

18.93

17.5
15.0
1

2

3

1

2

3

3

14.19

17.02

21.38

16.29

17.66

Hình 6. Đồ thị với các yếu tố ảnh hưởng cho ∆T

Delta

10.07

8.56

4.64

3.49

1.27

Bảng 4. Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆L

Rank

1

2

3

4

5

Signal-to-noise: Smaller is better

Level

A

B

C

D

E

1

18.64

23.00

18.38

22.76

18.49

2

15.92

13.97

18.79

17.97

18.75

3

20.47

1807

17.87

14.31

17.80

Delta

4.55

9.02

0.92

8.45

0.96

Rank

3

1

5

2

4

Bảng 5. Mức độ ảnh hưởng các thông số cho ∆W
Level

A

B

C

D

E

1

19.03

25.16

19.59

23.23

19.44

2

16.8

14.58

18.49

20.03

19.36

3

21.68

17.76

19.42

14.24

18.71

Để tối ưu hóa các thông số ta dựa vào đồ thị Hình
4, 5, 6 nhận thấy được bộ thông số tối ưu cho
việc giảm sai lệch theo từng phương:
- Theo chiều dài: A(2),B(2),C(3),D(3),E(3)
- Theochiềurộng:A(2),B(2),C(2),D(3),E(3)
- Theo chiều cao: A(3),B(1),C(1),D(3),E(3)
Qua Bảng 4, 5, 6 ta có thể nhận thấy được thông
số chế tạo quan trọng nhất ảnh hưởng trực tiếp
đến sai lệch theo các phương, chiều dài và chiều
rộng bị ảnh hưởng bởi thông số bề rộng đường
đùn(raster width), theo chiều cao ảnh hưởng
nhiều nhất bởi bề dày lớp.

Bảng 7. ANOVA cho ∆L

Source

DF

Seq SS

Adj SS

Adj MS

F

P

A

2

0.006752

0.006752

B

2

0.006752

0.065767

0.003376

11.83

0.001

0.032884

115.26

C

2

0.002745

0.000

0.002745

0.001372

4.81

D

2

0.023

0.053919

0.053919

0.026960

94.5

E

0.000

2

0.000687

0.000687

0.000344

1.20

0.326

Error

16

0.004565

0.004565

0.000285

Total

26

0.134435

S = 0.0170815 R-Sq = 96.09% R-Sq(adj) = 94.36%

Bảng 8. ANOVA cho ∆W
Source

DF

Seq SS

Adj SS

Adj MS

F

P

A

2

0.006441

0.006441

0.003221

8.26

0.003

B

2

0.065685

0.065685

0.032842

84.18

0.000

C

2

0.000468

0.000468

0.000234

0.60

0.561

D

2

0.063461

0.063461

0.031731

81.33

0.000

E

2

0.000304

0.000304

0.000152

0.39

0.683

Error

16

0.006242

0.006242

0.000390

Total

26

0.142602

S = 0.0197522 R-Sq = 95.62% R-Sq(adj) = 92.89%

Trang 199


HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

Bảng 9. ANOVA cho ∆T
Source
DF

Seq SS
Adj SS
A
2
0.164027
0.164027
B
2
0.032776
0.032776
C
2
0.026716
0.026716
D
2
0.180111
0.180111
E
2
0.000450
0.000450
Error
16
0.034933
0.034933
Total
26
0.439012
S = 0.0467263 R-Sq = 92.04% R-Sq(adj) = 87.07%

Adj MS
0.082013
0.016388
0.013358
0.090055
0.000225
0.002183

F
37.56
7.51
6.12
41.25
0.1

P
0.000
0.005
0.011
0.000
0.903

Qua Bảng 7, 8, 9 ta nhận thấy được rằng mức độ
ảnh hưởng của các thông số chế tạo đối với sai
lệch của mẫu thí nghiệm. Đối với sai lệch theo hai
phương X, Y, bề dày đường đùn (B) ảnh hưởng
nhiều nhất, sau đó là các yếu tố quan trọng tiếp
theo là số lớp thành (D), bề dày lớp (A). Đối với
sai lệch theo phương Z, ta có thể thấy được yếu

tố ảnh hưởng nhiều nhất là bề dày lớp (A), sau đó
là các yếu tố quan trọng như bề dày đường đùn
(B), raster angle (C). Thông số contour width (E) ít
ảnh hưởng đến việc giảm sai lệch kích thước của
mẫu thí nghiệm.

máy FDM mã nguồn mở là thực sự cần thiết trong
thời điểm hiện nay khi mà sự phổ biến của loại
máy đang gia tăng. Bằng cách sử dụng phương
pháp Taguchi ta có thể tìm ra được một bộ thông
số tối ưu cho từng loại máy và nâng cao được
chất lượng sản phẩm mà trong bài viết này là độ
chính xác kích thước. Những nghiên cứu được
rút ra trong bài viết này bao gồm:
1. Mặc dù trong bài viết nghiên cứu độc lập các
các kết quả đầu ra nhưng có thể kết luận sai lệch
theo hai phương dài và rộng bị ảnh hưởng nhiều
nhất bởi bề rộng đường đùn và số lớp thành.

5. KẾT LUẬN
Trong rất nhiều thông số có thể điều chỉnh của
máy FDM mã nguồn mở ta cần phải chú ý đến
những thông số quan trọng như bề dày lớp, raster
width, raster angle và số lớp thành. Các thông số
này đóng vai trò quan trọng trong việc giảm sai
lệch kích thước của sản phẩm khi vận hành máy.
Việc tìm ra cách tối ưu hóa bộ thông số cho loại

2. Thông số ảnh hưởng đến chiều cao nhiều nhất
là bề dày lớp và bề rộng đường đùn.

2. Các thông số tối ưu cho chiều dài và rộng là bề
dày lớp 0.2 mm, bề rộng đường đùn 0.5 mm, số
lớp thành 3 và bề rộng thành 0.5 mm.
3. Các thông số tối ưu cho chiều cao là bề dày
lớp 0.3 mm, bề rộng đường đùn 0.4 mm, góc
raster 0o, số lớp thành 3 và bề rộng thành 0.6mm

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

[2]

[3]

T. Nancharaiah, D. Ranga Raju và V.
Ramachandra Raju, “An experimental
investigation on surface quality and
dimensional accuracy of FDM components”,
2010, International Journal on Emerging
Technologies.
Asif Equbal, Anoop Kumar Sood, R. K.
Ohdar, S. S. Mahapatra, “Prediction of
dimensional accuracy in fused deposition
modelling: a fuzzy logic approach”, 2011, Int.
J. Productivity and Quality Management.
Ranjeet Kumar Sahu, S. S. Mahapatra and
Anoop Kumar Sood, “A Study on
Dimensional Accuracy of Fused Deposition
Modeling (FDM) Processed Parts using

Trang 200

Fuzzy Logic”, 2013, New York University
Bobst Library Technical Services.
[4]

Omar Ahmed Mohamed, Syed Hasan
Masood, Jahar Lal Bhowmik, “Optimization
of fused deposition modeling process
parameters for dimensional accuracy using Ioptimality criterion”, 2015, ELSEVIER.

[5]

Nathan Ostrout, “Quantifying a Fused
Deposition Modeling System’s Dimensional
Performance Through Its Addressability”,
2015, Rochester Institute of Technology.

[6]

Stephen O. Akande, “Dimensional Accuracy
and Surface Finish Optimization of Fused
Deposition Modelling Parts using Desirability
Function Analysis, 2015, International


HỘI NGHỊ KHCN TOÀN QUỐC VỀ CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC NĂM 2017
Ngày 14 tháng 10 năm 2017 tại Trường ĐH Bách Khoa – ĐHQG TP HCM

Journal of

Technology.

Engineering

Research

&

[7]

L. M. Galantucci, I. Bodi, J. Kacani, F.
Lavecchia,
“Analysis
of
dimensional
performance for a 3D open-source
printerbased on fused deposition modeling
technique”, 2015, ELSEVIER.

[8]

Ashu Garga, Anirban Bhattacharyaa và Ajay
Batisha, “On Surface Finish and Dimensional
Accuracy of FDM Parts after Cold Vapor
Treatment”, 2015, Crossmark.

[9]

Mahdi Kaveh, Ardeshir Hemasian Etefagh,
and Mohsen Badrossamay, “Optimization of

the
Printing
Parameters
Affecting
Dimensional Accuracy and Internal Cavity for
HIPS Material Used in Fused Deposition
Modeling Processes”, 2015, Journal of
Materials Processing Technology.
[10] Zoi Moza, Konstantinos Kitsakis, John
Kechagias, Nikos Mastorakis, “Optimizing
Dimensional Accuracy of Fused Filament
Fabrication using Taguchi Design”, 2016.

OPTIMIZING THE PROCESS PARAMETERS TO IMPROVE THE
DIMENSIONAL ACCURACY OF THE FDM PRODUCT
ABSTRACT
Today,
FDM
(FUSED
DEPOSITION
MODELING) technology is increasingly being
used in many fields: industry, medicine, modeling
or fashion. Therefore, the improvement of the
quality of FDM products are necessary. One of
the important criteria used to evaluate is the
accuracy of dimension as well as the quality of the
FDM products that depend on the process
parameters. In this article, we investigate the
accuracy of the dimension produced by “Open

source” FDM technology with PLA materials,
using
Taguchi
methodology
to
design
experiments, optimize process parameters and
ANOVA to determine the level of influence of the
parameters. The parameters mentioned in this
article include: layer thickness, raster width,
number of contours, raster angle and contour
width. Research shows the importance of the
process parameters and methods to improve
dimensional accuracy.

Keywords: FDM, open source, dimensional accuracy , process parameters, Taguchi, ANOVA, PLA.

Trang 201