AM-optimizer: developing an application to detect critical areas and drive printing orientation in additive manufacturing

Additive manufacturing (AM) is revolutionizing the aerospace industry from initial design phase to in service life of the products by enabling complex geometries and lightweight structures, and new way of intend production. However, optimizing the orientation of parts during the manufacturing process remains a crucial challenge, impacting factors such as support material usage, surface quality, dimensional accuracy, and overall production efficiency, from structural and economical point of view. This thesis addresses the orientation problem by analyzing existing methodologies and commercial software solutions, identifying their limitations, and proposing an innovative approach based on the computational comparison of the state of the art. An optimization strategy based on the convex hull analysis of the component in STL format is developed and integrated into a MATLAB-based application, enabling automated orientation selection, printability analysis, and geometry modification while evaluating various factors that influence the choice of the optimal orientation. In particular, the method considers support structures, the risk of warping, the surface quality of the component, the base contact area, the height, and the number of thin walls requiring supports. Through comparative studies and performance evaluations, the proposed method demonstrates significant improvements in reducing support structures, enhancing surface quality, and optimizing build time. It provides users with a clear identification of the most critical areas and their locations. The results indicate that this approach outperforms traditional methods in terms of computational efficiency and adaptability to different additive manufacturing technologies. The findings of this work can serve as a foundation for future advancements in AM optimization tools, particularly from a geometrical optimization perspective, leading to more precise and efficient recommendations for AM users. This, in turn, positively impacts production time, costs, and the quality of manufactured AM products.

La manifattura additiva (AM) sta rivoluzionando l’industria aerospaziale in tutte le fasi del ciclo di vita del prodotto, dalla progettazione fino alla vita in servizio. Questa tecnologia consente la realizzazione di geometrie complesse, strutture leggere, e anche il modo di concepire le attività produttive. Tuttavia, l’ottimizzazione dell’orientazione dei componenti durante la stampa rimane una sfida cruciale, poiché influisce su aspetti fondamentali come la presenza del supporto, la qualità superficiale, la precisione dimensionale e l’efficienza produttiva, sia dal punto di vista di qualità che economico. Questa tesi affronta il problema dell’orientazione analizzando alcune delle metodologie esistenti e le possibilità dei software commerciali, individuandone i limiti e proponendo un approccio innovativo basato sul confronto computazionale dello stato dell’arte del problema. Viene sviluppata una strategia di ottimizzazione basata sull’analisi dell’inviluppo convesso (convex hull) del componente in formato STL, integrata in un’applicazione MATLAB. Questo strumento consente la selezione automatizzata dell’orientazione, l’analisi della stampabilità e la modifica della geometria, valutando diversi aspetti che influenzano la scelta della migliore orientazione. In particolare, vengono considerati i supporti, il rischio di distacco dalla base di stampa, la qualità superficiale del componente, la base di appoggio, l’altezza e la quantità di pareti sottili che necessitano di supporto. Attraverso studi comparativi e valutazioni prestazionali, il metodo proposto dimostra miglioramenti significativi nella riduzione delle strutture di supporto, nel miglioramento della qualità superficiale e nell’ottimizzazione dei tempi di stampa, consentendo inoltre all’utente di visualizzare le criticità e la loro posizione sul componente. I risultati indicano che questo approccio supera i metodi tradizionali in termini di efficienza computazionale e adattabilità alle diverse tecnologie AM. Questo lavoro può costituire una base solida per il futuro sviluppo di strumenti di ottimizzazione della AM, in particolare per l’ottimizzazione geometrica, offrendo agli utenti suggerimenti più efficienti e precisi, con un impatto positivo su tempi, costi e qualità dei prodotti realizzati mediante manifattura additiva.