Study of the process of rapid 3D printing of carbon fiber machine parts using laser heating

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Carbon fiber reinforced continuous plastics (CFRP) are widely used in mechanical engineering, but conventional methods of their production, such as automatic fiber laying (AFP) and automatic tape laying (ATL), are characterized by high cost and complexity. Additive manufacturing, or 3D printing, offers an alternative approach, allowing parts to be manufactured quickly without using molds. However, the speed of CFRP 3D printing is limited, which reduces its efficiency.

AIM: Evaluate the 3D printing of CFRP parts speed icrease when laser heating use to optimize the melting process of the material.

METHODS: The study involves CFRP 3D printing using a laser to heat the material, which increased the printing speed up to 30 mm/s. The influence of various laser radiation parameters, such as scanning power and speed, on the quality and mechanical properties of printed CFRP samples was studied. An electron microscope was used to analyze the microstructure.

RESULTS: Experiments have shown that increasing the laser power and printing speed increases the strength of printed products. This is due to the improvement of interlayer bonds due to a more uniform melting of the material. However, excessive laser power leads to overheating and decomposition of the polymer matrix, reducing the strength and durability of products.

CONCLUSION: The results of the study show that laser heating can significantly increase the speed of CFRP 3D printing, while maintaining high quality and durability of parts. The optimal choice of laser radiation parameters is a key factor for achieving maximum productivity and quality of 3D printing of CFRP parts.

About the authors

Maria Y. Karelina

State University of Management; Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)

Email: karelinamu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0335-7550
SPIN-code: 1852-1782

Dr. Sci. (Engineering), Dr. Sci. (Pedagogy), professor, Vice-Rector

Russian Federation, Moscow; Moscow

Denis A. Yudin

State University of Management; Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)

Author for correspondence.
Email: Denis.yudin.qaz@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-5702-980X
SPIN-code: 6022-9170

Postgraduate, Specialist of the Reverse Engineering Laboratory

Russian Federation, Moscow; Moscow

Alexey V. Terentyev

State University of Management; Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)

Email: aleksej.terentev.67@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-3500-2201
SPIN-code: 6676-4524

Dr. Sci. (Engineering), professor, Professor of the Machine Parts and Theory of Mechanisms Department

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Lopatin YuA. Application of 3D printing by the FDM method in the repair of machines and equipment. Tekhnicheskiy servis mashin. 2019;3(136):40–45. (In Russ.) EDN: RXQGXG
  2. Romanov PS, Yankovskiy DV. Rapid prototyping and 3D printing in mechanical engineering. Kompleksnye problemy razvitiya nauki, obrazovaniya i ekonomiki regiona. 2014;2(5):85–89. (In Russ.) EDN: TLAPLX
  3. Aldoshin NV, Golubev VV, Vasil’ev AS, et al. Prospects for the use of plastic parts of agricultural machinery. AgroEkoInzheneriya. 2023;3(116):20–34. doi: 10.24412/2713-2641-2023-3116-20-33 (In Russ.) EDN: IFEBHA
  4. Akhmedova ShA. Traditional and additive technologies in the production of machine parts. Universum: tekhnicheskie nauki. 2021;11-1(92):34–37. (In Russ.) EDN: RINBTY
  5. Nefelov IS, Baurov NI. Technological features of manufacturing parts with threaded surfaces using 3D printing methods for operation in various climatic conditions. Remont. Vosstanovlenie. Modernizatsiya. 2024;4:28–32. doi: 10.31044/1684-2561-2024-0-4-28-32 (In Russ.) EDN: NIVEJQ
  6. Nefelov IS. Investigation of the influence of fillers on the strength characteristics of filament for 3D printing. Interstroymekh-2022: Materials of the XXVI International Scientific and Technical Conference, Yaroslavl, October 12–14, 2022. Yaroslavl: Yaroslavl State Technical University; 2022:315–319. (In Russ.) EDN: IKWVQF.
  7. Laisha AK, Bushmanov DV, Pyanzin AM. Study of the influence of printing speed on the quality and accuracy of products manufactured using FDM 3D printing technology. Tendentsii razvitiya nauki i obrazovaniya. 2024;105-13:219–223. doi: 10.18411/trnio-01-2024-678 (In Russ.) EDN: HCUGUQ
  8. Andryushkin, AY, Butsikin, EB, Li, C. Influence of the 3D printing speed of an additive installation using FDM technology on the accuracy of the product. Aerocosmicheskaya tekhnika i tekhnologii. 2023;1(2):118–129. (In Russ.) EDN: BHWMKT
  9. Zlenko MA, Nagaĭtsev MV, Dovbyush VM. Additivnye tekhnologii v mashinostroenii: Posobie dlya inzhenerov. Moscow: Tsentral‘nyĭ ordena Trudovogo Krasnogo Znameni nauchno-issledovatel‘skiĭ avtomobil‘nyĭ i avtomotornyĭ institut „NAMI“; 2015:220. (In Russ.) EDN: VYHRMD
  10. Panichev SA, Fonov PS. Study of the quality of filling the product in 3-D printing at different printing speeds. Nauka nastoyashchego i budushchego. 2018;1:303–304. (In Russ.) EDN: YATQPB

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Fast 3D laser printing: a: printing principle: 1, feeding tool; 2, fast heating; 3, carbon fiber; 4, hot roller; 5, platform; 6, lens; 7, laser; 8, guide; b: printing process.

Download (229KB)
3. Fig. 2. An experiment to estimate the laser power: а, temperature change of carbon fiber irradiated with a 1.6 W laser at a printing speed of 10 mm/s; b, simulation of the temperature at the measuring point; c, experimental process; d, the actual temperature at the measuring point.

Download (445KB)
4. Fig. 3. Testing of mechanical properties: а, the size and path of the sample; b, the test principle.

Download (181KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».