Neue Publikation in Sustainability: Advancing Sustainable Additive Manufacturing: Analyzing Parameter Influences and Machine Learning Approaches for CO2 Prediction
Das Forschungspapier „Advancing Sustainable Additive Manufacturing: Analyzing Parameter Influences and Machine Learning Approaches for CO2 Prediction“ wurde im Journal Sustainability veröffentlicht. Herzlichen Glückwunsch an die Autoren Svenja Hauck, Lucas Greif, Nils Benner und Jivka Ovtcharova!
Die Studie untersucht, wie Druckparameter die Emissionen im FDM-Verfahren (Fused Deposition Modeling) beeinflussen – und wie Künstliche Intelligenz (KI) diese vorhersagen kann. In 81 Testdrucken wurden vier Parameter (Schichthöhe, Fülldichte, Perimeter und Düsentemperatur) systematisch variiert. Die Fülldichte erwies sich als entscheidend für Materialverbrauch und Energiebedarf. Von fünf getesteten KI-Modellen lieferte XGBoost die besten Prognosen. Die Ergebnisse bieten wertvolle Ansätze für eine nachhaltigere Gestaltung von 3D-Druckprozessen – mit Nutzen für Forschung und Industrie.
Die vollständige Veröffentlichung ist hier verfügbar:
https://doi.org/10.3390/su17093804