Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
70
Lista 2024
Status:
Autorzy: Sobaszek Łukasz, Gajdoš Ivan, Štefčák Pavol
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2026
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 2
Wolumen/Tom: 22
Strony: 138 - 147
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 30 czerwca 2026
Abstrakty: angielski
Additive manufacturing is widely used for prototyping and producing functional parts. With the growing capabilities of industrial robots, robotic additive manufacturing is becoming an attractive alternative to conventional 3D printing. Robots enable the fabrication of large-scale, structurally complex, and non-planar components that exceed the limitations of traditional printing. However, the flexibility of robotic systems comes with increased complexity in process control – particularly in the selection of appropriate printing parameters, which is critical for ensuring the quality and stability of the printed parts. This paper addresses the need for a systematic approach to parameter selection in robotic 3D printing to ensure optimal process performance and part quality. First, control software to manage and execute the printing process was developed. Secondly, the impact of changes in the industrial robot TCP's velocity and orientation on the quality of manufactured parts was investigated. Furthermore, to optimize the selection of process parameters, the TOPSIS multi-criteria decision-making method was employed. The presented approach provides a methodology for parameter selection and optimization in robotic 3D printing