基于田口法与灰关联度分析的PLA/滑石粉/石墨烯3D打印复合材料电-热-力学性能优化研究

本研究针对如何优化3D打印PLA复合材料的综合性能问题，来自某团队的研究人员通过田口法和灰关联度分析，系统研究了PLA/Talc/GPN复合材料的电学、热学及力学特性。结果表明，添加5?wt% Talc与1?wt% GPN可显著提高材料导电性与热稳定性，并确定了最优工艺参数组合，为多功能复合材料开发提供了重要参考。

　　

本研究深入探索了通过熔融长丝制造（Fused Filament Fabrication, FFF）技术制备的聚乳酸/滑石粉/石墨烯（PLA/Talc/Graphene, PLA/Talc/GPN）复合材料在电学、热学及力学方面的表现。研究团队运用田口方法（Taguchi Method）及灰关联度分析（Gray Relational Grade Analysis）对滑石粉含量、GPN含量、打印速度和喷嘴温度等关键工艺参数进行系统优化。

随后，通过扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscopy, SEM）、差示扫描量热法（Differential Scanning Calorimetry, DSC）、热重分析（Thermogravimetric Analysis, TGA）以及四探针法电学测试对材料进行全面表征。结果明确显示，滑石粉与石墨烯的引入显著提升了复合材料的热稳定性。在电导性能方面，当填料比例为5?wt%滑石粉与1?wt% GPN时，导电性达到最优。

田口分析进一步指出，喷嘴温度和GPN含量是影响弹性模量与弯曲强度的最关键参数。基于灰关联度分析，研究最终得出使多项性能达到最优的工艺组合：GPN含量1?wt%、打印速度30?mm/s、滑石粉含量5?wt%、喷嘴温度215°C。该结果为高性能、多功能3D打印复合材料的开发提供了理论与实验依据。

作者声明无利益冲突。