基于田口-方差分析统计框架优化熔融沉积成型ABS制件的弯曲性能研究

《Journal of Manufacturing and Materials Processing》：Optimizing the Flexural Performance of ABS Parts Fabricated by FDM Additive Manufacturing Through a Taguchi–ANOVA Statistical Framework Hind B. Ali, Jamal J. Dawood, Farag M. Mohammed, Farhad M. Othman and Makram A. Fakhri

本研究针对熔融沉积成型(FDM)工艺参数对丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)制件弯曲性能的影响机制不明、缺乏系统定量优化难题，采用Taguchi L9正交设计结合ANOVA分析，揭示填充密度为影响弯曲强度(σf)与弯曲模量(Eb)的核心因素（贡献率>60%），获最优参数组合，为聚合物增材制造提供数据驱动优化路径。

　　

随着全球制造业向智能化、定制化转型，增材制造（Additive Manufacturing, AM）凭借“设计即生产”的自由度与材料高效利用优势，正重塑传统聚合物加工范式。其中，熔融沉积成型（Fused Deposition Modeling, FDM）因设备成本低、操作便捷、适用热塑性材料广，成为工业界与科研界普及率最高的AM技术之一。然而，FDM逐层堆叠的工艺特性，使制件内部易产生孔隙、层间粘结弱等缺陷，导致弯曲载荷下力学性能不稳定——这对需承受弯曲应力的支架、外壳等结构件而言，是制约其工程应用的“卡脖子”问题。尤其丙烯腈-丁二烯-苯乙烯（ABS）虽具尺寸稳定、耐冲击等优点，但其FDM制件的弯曲强度（σ_f）、弯曲模量（E_b）常因工艺参数波动而大幅偏离理论值。现有研究多聚焦拉伸性能或孤立分析单参数，缺乏多参数耦合影响的系统量化框架，更鲜见兼顾弯曲强度与刚度的同步优化方案。如何通过科学实验设计，“抽丝剥茧”锁定关键参数、建立工艺-结构-性能的定量关联，成为提升FDM-ABS制件可靠性的迫切需求。

为破解这一难题，由Hind B. Ali、Jamal J. Dawood、Farag M. Mohammed、Farhad M. Othman和Makram A. Fakhri组成的研究团队，在《Journal of Manufacturing and Materials Processing》发表题为“Optimizing the Flexural Performance of ABS Parts Fabricated by FDM Additive Manufacturing Through a Taguchi–ANOVA Statistical Framework”的论文，创新性地将田口方法（Taguchi Method）与方差分析（ANOVA）耦合，首次实现FDM-ABS制件弯曲性能的多参数系统优化与贡献度量化，为聚合物增材制造提供了可复制的统计决策模型。

本研究核心技术方法包括：（1）材料与试样制备：选用Ultimaker ABS专用线材，按ASTM D790标准设计三点弯曲试样，经CAD建模-切片（Ultimaker Cura 5.5）-G代码传输，在Ultimaker 2+设备上完成打印；（2）实验设计：采用Taguchi L₉正交表安排层厚（0.15/0.20/0.25 mm）、填充密度（30%/50%/70%）、打印速度（35/65/95 mm/s）与构建方向（水平/侧立/垂直）四因素三水平试验，每条件1个样本；（3）性能测试：通过万能试验机开展三点弯曲试验，计算σ_f与E_b；（4）统计分析：以“望大特性”信噪比（S/N）评估稳定性，ANOVA量化参数贡献率，定位最优组合。

4.1 弯曲强度结果

应力-应变曲线显示九组试样均呈近似线性弹性响应，符合ABS脆性特征；样本9（填充密度70%、速度65 mm/s、水平取向）弯曲强度最高（~130 MPa），样本1/4/7（低填充、厚层或水平取向）强度显著偏低。S/N分析表明：弯曲强度最优参数为层厚0.25 mm、填充密度70%、速度65 mm/s、水平取向，垂直取向因层纹平行于受力方向表现更优。

4.2 弯曲模量结果

平均S/N比揭示：层厚0.20 mm时模量最佳（S/N=5.98），平衡了精度与层间粘接；填充密度从30%增至70%，S/N从3.65升至7.59，高填充减少孔隙提升刚度；速度35 mm/s时模量最优（S/N=7.01），低速保障充分熔合。对比两者响应：填充密度主导σ_f与E_b提升，但层厚（σ_f偏好0.25 mm、E_b偏好0.20 mm）与速度（σ_f偏好65 mm/s、E_b偏好35 mm/s）存在性能取舍。

4.3 方差分析结果

ANOVA确认填充密度是影响σ_f与E_b的最核心因子，贡献率分别达61.3%（σ_f）与60.1%（E_b）。层厚对σ_f贡献次之（31.8%），但对E_b影响可忽略（<1%）；速度对E_b影响（28.9%）远高于σ_f（2.5%）。残差较小（σ_f4.4%、E_b10.1%）说明模型捕获主要变异，但因样本量小（n=9），部分p值未达统计学显著性，未来需扩大样本验证。

研究结论指出，填充密度是调控FDM-ABS制件弯曲性能的“杠杆因子”，通过70%高填充可同时提升σ_f（峰值110.21 MPa）与E_b（峰值2.57 GPa）；层厚与速度则需依应用场景权衡——追求强度选0.25 mm层厚+65 mm/s速度，侧重刚度选0.20 mm层厚+35 mm/s速度。垂直/侧立取向通过优化层间应力传递进一步提升性能。该Taguchi-ANOVA框架不仅为ABS制件工艺优化提供定量依据，更推广至其他热塑性材料的增材制造参数筛选，填补了多目标弯曲性能系统优化的空白，对缩短高端聚合物结构件研发周期、降低试错成本具有重要工程价值。