Generative design for additive manufacturing of non-conventional moulding tools

Abstract

This dissertation explores the application of generative design (GD) combined with additive manufacturing (AM) for the development of non-conventional mould tools used in injection moulding. Traditional mould-making methods face significant challenges in producing complex geometries and optimizing cooling systems, which are crucial for efficient and high-performance manufacturing. GD, an algorithmic approach that creates optimized structures based on predefined parameters, and AM, which enables the fabrication of intricate designs, provide innovative solutions to these challenges. The research focuses on designing a mould tool that incorporates conformal cooling channels to enhance cooling efficiency and reduce cycle times. Through an iterative GD process, the mould tool was optimized for material usage, structural integrity, and production performance. AM was used to fabricate the designed mould, demonstrating its ability to produce complex geometries that traditional techniques cannot achieve. The results showed significant improvements in mould performance, particularly in cooling efficiency and material optimization, confirming the potential of GD and AM for industrial mould-making applications. However, challenges remain regarding the scalability and cost-effectiveness of these methods for largescale production. This work contributes to the growing body of knowledge on advanced mould-making technologies, providing a foundation for future research in sustainable and efficient manufacturing processes.

Esta dissertação explora a aplicação do design generativo (DG) combinado com a fabricação aditiva (FA) para o desenvolvimento de ferramentas de moldes não convencionais utilizadas na moldação por injeção. Os métodos tradicionais de fabricação de moldes enfrentam desafios significativos na produção de geometrias complexas e na otimização dos sistemas de refrigeração, que são cruciais para uma fabricação eficiente e de alto desempenho. O DG, uma abordagem algorítmica que cria estruturas otimizadas com base em parâmetros predefinidos, e a FA, que possibilita a fabricação de designs intrincados, oferecem soluções inovadoras para esses desafios. Esta dissertação foca no desenvolvimento o de uma ferramenta de moldação que incorpora canais de refrigeração conformados para melhorar a eficiência do arrefecimento e reduzir os tempos de ciclo. Através de um processo iterativo de DG, a ferramenta de moldação foi otimizada para o uso de material, integridade estrutural e desempenho de produção. A FA foi utilizada para fabricar o molde projetado, demonstrando a sua capacidade de produzir geometrias complexas que não podem ser obtidas por meio de técnicas tradicionais. Os resultados mostraram melhorias significativas no desempenho do molde, particularmente na eficiência de arrefecimento e otimização de material, confirmando o potencial do DG e da FA para aplicações industriais de fabricação de moldes. No entanto, desafios permanecem quanto à escalabilidade e custoefetividade desses métodos para produção em larga escala. Este trabalho contribui para o crescente área de conhecimento sobre tecnologias avançadas de fabricação de moldes, proporcionando uma base para futuras pesquisas em processos de fabrico sustentável e eficiente.