Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Scott Vader1, Zachary Vader1, Ioannis H. Karampelas2 and Edward P. Furlani2, 3
1Vader Systems, Buffalo, NY
2Dept. of Chemical and Biological Engineering, 3 Dept. of Electrical Engineering,
University at Buffalo SUNY, NY 14260, Office: (716) 645-1194, Fax: (716) 645-3822, efurlani@buffalo.edu

ABSTRACT

자기유체역학적 액체 금속 제트 프린팅

우리는 용해된 금속 방울을 3D 물체로 만드는 새로운 주문형 DOD(Drop-on-Demand) 인쇄 방법을 제안합니다. 이 접근 방식에서는 단단한 금속 와이어가 인쇄 헤드 내에서 용해된 다음 펄스 자기장에 노출됩니다.

적용된 필드가 챔버에 침투하여 액상 금속 내에 자기 유압(MHD) 기반 압력 펄스를 유도하여 금속 일부가 노즐 챔버를 통해 이동된 후 배출됩니다. 표면 장력은 분출된 금속 위에 작용하여 가해진 압력에 따라 초 당 수 미터 범위의 속도로 구형 방울을 형성합니다.

잠시 비행한 후 방울이 기질에 충돌하여 냉각되어 고체 덩어리를 형성합니다. 따라서 패턴이 있는 증착 및 드롭 방식의 고형화를 통해 3D 솔리드 구조를 인쇄할 수 있습니다.

현재 연구에서는 샘플 프린팅 구조와 함께 시제품 MHD 프린팅 시스템 개발에 대한 발전된 점을 제시합니다. 또한 드롭 생성을 관리하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 새로운 컴퓨팅 모델을 소개합니다.

Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation
Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation (printhead reservoir and ejection chamber
not shown): (a) the magnetic field generated by a pulsed coil is shown

INTRODUCTION

주문형 드롭온 잉크젯 프린팅은 상업 및 소비자 이미지 재현을 위한 잘 확립된 방법입니다. 이 기술을 추진하는 원리와 동일한 원리가 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다.

Early stage prototype of a single nozzle printhead
Early stage prototype of a single nozzle printhead

기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르는 다양한 재료를 증착하고 패터링하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 프린팅하는 데 사용되어 왔습니다. 현재 진행 중인 작업을 통해 잉크젯 인쇄를 3D 금속 부품으로 확장하려고 시도하고 있습니다.

현재, 대부분의 3D 금속 인쇄 애플리케이션은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저(예: 선택적 레이저 소거 [1] 및 직접 금속 소거[2]) 또는 전자 빔(예: 전자 빔 용해 [3])과 같은 외부 유도 에너지원에 의해 소거 또는 녹는 퇴적 금속 분말을 포함합니다.

그러나 이러한 방법은 비용과 복잡성, 즉 3D 프린팅 공정에 앞서 금속을 분쇄해야 한다는 점에서 일정한 단점이 있을 수 있습니다.

이 프레젠테이션에서는 자기 유압 역학 원리를 기반으로 하는 금속 적층 제조의 근본적으로 다른 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 스풀링된 고체 금속 와이어를 인쇄 헤드에 공급하고 노즐에서 업스트림을 예열하여 노즐 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성하는 것입니다. 챔버가 채워지면 액체 금속 내에서 과도 전류를 유도하는 펄스 자기장이 인가됩니다. 유도 전류가 인가된 필드에 결합되어 로렌츠 힘 밀도를 생성하여, 인가된 압력에 따라 속도가 달라지는 용융 금속 방울을 배출하는 작용을 하는 챔버 내의 유사 압력을 제공합니다.

방울은 냉각된 기질에 투영되어 고체 덩어리를 형성합니다. 3D 솔리드 구조를 패터닝으로 인쇄할 수 있습니다. 방울의 침적과 방울의 현명한 응고입니다. 이 유망한 신기술은 낮은 재료 비용, 높은 제조율 및 매력적인 재료 특성 때문에 적층 제조 애플리케이션에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

현재 작업에서는 새로운 3D 인쇄 시스템을 도입하고 기기 개발의 진보를 설명하고 샘플 인쇄 구조를 시연합니다. 또한 드롭 생성-배출 메커니즘에 대해 설명하고 인쇄 성능을 예측하기 위한 일련의 새로운 컴퓨팅 모델을 제시합니다.

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

Casting Case Study

Casting Case Study

금속 주조물의 결함을 식별하고, 가볍고 튼튼한 주조 부품을 위해 새로운 재료로 부품을 설계하거나, 최적의 설계를 위해 반복적인 설계 작업을 수행하는 것은 고객이 당사의 소프트웨어를 사용하여 작업 요구 사항을 충족하고, 고철 비율을 줄임으로써 조직의 비용을 절감하는 일부 방법입니다.

이를 통해 제품 개발 시간을 단축함으로써 제품의 시장 출시 및 경쟁 우위를 위한 시간 확보가 용이해 집니다.

Customer Case Studies

Increasing Productivity by Reducing Ejection Times
Realizing Da Vinci’s Il Cavallo
Aluminum Integral Foam Molding Process

Increasing Productivity by Reducing Ejection Times

Increasing Productivity by Reducing Ejection Times

This article was contributed by Eugene Moore of Hellebusch Tool & Die

시뮬레이션 소프트웨어는 설계자와 엔지니어가 주조 공정의 세부 사항을 이해하고 경쟁사보다 저렴한 비용으로 고품질 부품을 일관성 있게 제작할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 고압 다이캐스팅에서 시뮬레이션 소프트웨어는 주조 내로 금속을 공급하고 난류로 인한 공기 유입을 방지하기 위해 샷 슬리브 팁의 타이밍을 개선하고 오버 플로우에 대한 가장 효과적인 위치를 식별하는 더 나은 게이팅 시스템을 설계하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 프로세스 시간을 단축하기 위해 부품을 다이에서 배출하기 전에 시간을 줄이는 방법을 살펴 보겠습니다.

비스킷은 주조 과정에서 고형화 된 마지막 장소이기 때문에 우리의 노력에 집중할 수 있는 자연스러운 곳이며 따라서 부품을 언제 꺼낼 수 있는지를 결정합니다. 따라서 비스킷의 응고 시간을 줄일 수 있다면 전반적인 공정 시간을 줄일 수 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 유체와 접촉하는 영역의 양을 늘려 샷팁을 통해 금속에서 더 많은 열을 제거하는 것입니다. 이 경우 정확하게 적용할 수는 없지만, 아래에 표시된 정상상태 대류 방정식을 사용하면 이 접근법의 기초가 가장 쉽게 표시됩니다.

이 방정식에서 열 흐름은 대류 열 전달 계수이고, 금속 팁과 샷 팁 온도의 차이이며, 금속과 접촉하는 샷 팁의 표면적입니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 오늘날 시장에서 볼 수 있는 다양한 형태의 플런저 팁이 금속과 접촉하는 표면적을 증가시키도록 설계되었습니다.

Figure 1: Plunger tips varying in size and surface area [1]

비스킷에서 제거된 열을 증가시키는 또 다른 방법은 비스켓에서 샷 팁과 금속 사이의 온도 차이를 조절하는 것입니다. 이는 그림 2 에서처럼 냉각 선을 팁에 추가하여 수행됩니다. 이 접근법의 단점은 피스톤 어셈블리에 상당한 복잡성을 추가한다는 것입니다.

Figure 2: Cooling within plunger tip [2]

New design

이 기사에서 FLOW-3D Cast를 사용하여 새로운 플런저 팁 디자인을 분석하고 수정되지 않은 표준 원통형 팁과 비교했습니다. 그림 3에서와 같이 끝 부분에 별 모양의 컷 아웃이 있는 원통형 팁으로 구성된 수정된 팁은 수정되지 않은 샷 팁보다 20 % 더 많은 표면적을 갖습니다. 팁은 분석을 위해 물로 냉각되지 않습니다.

Figure 3: Shape of the modified tip to give 20% increase in area

 

Analysis

각 샷 팁 디자인에 대해 충진 (샷 팁 모션 포함) 및 응고 (플로우 미포함) 시뮬레이션을 실행했습니다. 모든 다른 매개 변수는 사례간에 동일합니다. 주요 관심사는 두 가지입니다. 즉, 충전 중 흐름 패턴과 전반적인 응고 시간입니다. 샷 팁 디자인이 파동 및 공기 유입을 유발하는 경우 팁 또는 샷 슬리브 프로파일을 다시 설계해야 하기 때문에 충진 중 흐름 패턴이 중요합니다.

첫 번째 비교는 그림 4에 표시된 샷 슬리브의 흐름 패턴입니다. 이 그림은 수정 된 팁이 있거나 없는 샷 슬리브 중 유체의 이미지를 보여 주며 팁의 모양이 샷 슬리브에 영향을 주지 않는 것으로 나타났습니다. 흐름 패턴. 샷 프로파일에 거의 영향을 주지 않기 때문에 응고에 집중할 수 있습니다.

Figure 4: Flow patterns in the shot sleeves from both tips.

 

두 번째 비교는 응고 시간입니다. 그림 5는 시간의 함수로서 팁의 평균 온도, 시간의 함수로서 금속으로부터 팁으로의 열 유속 및 추출시의 액체 금속의 온도 프로파일을 비교합니다

Figure 5: The above time plots show the average temperature in tip on the upper left hand corner and the heat flux from the metal to the tip in the upper right hand corner. The images below this show the metal temperature within the biscuit of the two castings.

그림 5에서 볼 수 있듯이, 그래프는 금속에서 더 많은 열을 추출했기 때문에 수정 된 팁의 평균 온도가 더 높음을 보여줍니다. 이것은 또한 열 유속 플롯에 표시됩니다. 그래프 아래의 이미지는 비스킷과 탄환의 경계면에서 액체금속을 보여줍니다. 데이터는 수정된 팁을 사용하여 열 제거가 12.7 % 증가한 것을 보여줍니다.

Conclusions

샷 팁 디자인은 주조 부품의 응고 시간에 눈에 띄는 영향을 미칩니다. 시뮬레이션 소프트웨어는 효과를 분석하고 이 지식을 사용하여 프로세스 매개변수를 최적화하는 방법을 제공합니다.

 

References
[1] http://www.metalminotti.it/copper-alloys-semi-and-finished-products/plunger-tips-for-die-casting/
[2] http://www.castool.com/product/plunger-rod

Learn more about the versatility and power of modeling metal casting processes with FLOW-3D Cast >

FLOW-3D CAST 사양

FLOW-3D CAST Feature

CAST virtual foundry conference banner

Active Simulation Control

실행중인 해석의 제어 파라미터는 History probes에서 사용자가 정의한 조건에 따라, 런타임 동안에 자동으로 변경 될 수 있습니다. History probes에 의해 기록된 시뮬레이션 변수는 경계 조건, mass source 및 General Moving Object 기능을 이용하여, 시간에 따른 개체의 동작을 제어하기 위해 사용될 수있습니다. 예를 들어, 고압다이캐스팅 해석에서 게이트에 설정한 History probes에 유체가 도달하면, 그 정보를 캡처하는 데이터 출력 주파수를 증가시켜 플런저의 속도를 고속으로 자동 전환 될 수있습니다. 고압다이캐스팅 해석은 유체가 게이트에 도달 할 때 자동으로 고속 전환됩니다. 이 프로세스는 새로운 실행 시뮬레이션 제어 기능을 통해 자동으로 진행됩니다. 저속 구간에서 플런저의 움직임은 trigger 슬리브의 용융물에 혼입되는 공기의 양을 최소화하기 위해 Barkhudarov 방법 1을 사용하여 계산됩니다. 이 결과는 훨씬 더 높은 품질의 주조품이 나올수 있도록 설계하는데 도움이 될 수 있습니다. Read the development note > Read the blog post >

Batch Postprocessing & Report Generation

Batch 후처리 및 보고서 생성은 해석 결과 분석시 사용자의 해석 처리 시간을 절약하기 위해 개발되었습니다. Batch 후처리는, 해석이 완료된 후, 사용자가 애니메이션, 시나리오, 그래프, 텍스트 데이터 시리즈를 정의하여 자동으로 생성되도록 할 수 있습니다. 그래픽 요청은 백그라운드에서 FlowSight를 실행하여 처리되도록 FLOW-3D Cast에 정의되어 있습니다. 원하는 해석 결과를 생성할 수 있는 컨텍스트 파일을 사용하면 Batch 후처리 기능을 사용할 수 있습니다. Batch 후처리가 완료되면, 사용자는 쉽게 자신의 관리자, 동료, 또는 클라이언트에 보낼 수있는 HTML5 형식의 완벽한 기능을 갖춘 보고서를 만들 수 있습니다. 이미지 및 동영상도 보고서에 포함 할 수 있고, 사용자는 텍스트, 캡션, 참고 문헌의 형식을 완벽하게 제어 하고 유지할 수 있습니다. Read the blog post >

Metal Casting Models

Squeeze Pin Model

스퀴즈 핀은 주조시 주입 공급이 어려운 영역에서, 응고하는 동안 금속 수축을 보상하기 위해 사용되는 실제의 다이 캐스팅 머신의 동작을 모델링하는 해석을 할 수 있습니다. 스퀴즈 핀은 선택된 표면에 cylinderical squeeze pin을 추가하여, STL 파일 또는 대화식으로 생성 될 수 있습니다. Read the development note >

Intensification Pressure Model

새로운 플런저 타입 형상이 추가 되었습니다. 강화된 압력 조건으로 macro-shrinkage 와 micro-porosity 제거를 지정할 수 있습니다.

Thermal Die Cycling model

FLOW-3D Cast v4.1's full process thermal die cycling model

다이싸이클링 (Thermal die cycling, TDC) 모델에 새로운 두 가지의 단계가 추가되었습니다. 금형이 열린 상태에서 제품이 여전히 금형 내부에 있는 ejection 단계와, 금형이 닫혔지만 사출 바로전의 preparation 단계가 추가되었습니다. 또한, 마지막 싸이클만이 아닌 모든 금형 싸이클 모두 수렴된 결과를 전달하기 위해 TDC 솔버가 성능 손실 없이 최적화 되었습니다. Read the blog post >

Valves and Vents

Modeling valves and vents in FLOW-3D Cast v4.1

밸브와 밴트의 외부 압력과 온도는 이제 사용자가 다이 캐스팅 공정에서 충진중에 보다 실제적인 동작을 정의 할 수 있도록, 시간의 표 함수로서 정의 할 수있습니다. 밸브 및 벤트의 압력 및 온도는 프로세스 설계 단계에서 유용한 제품 내부에 설정된 프로브에 의해 제어 될 수 있습니다.

PQ2 Diagram

PQ2다이어그램의 사용은 사용자가 더 나은 슬리브의 플런저 실제 움직임과 유사하게 적용 할 수 있습니다. 새로운 기능은 실제 공정 변수가 아직 알려져 있지 않았을 때 다이캐스팅 설계 단계 중에 특히 유용합니다. Read the blog post >

Cooling Channels

냉각 채널은 금형 각각의 냉각 유로에 의해 제거되거나 추가된 열의 총량에 의해 제어 될 수 있습니다. Read the development note >

Air Entrainment Model

Air entrainment 모델에 compressibility를 입력하는 새로운 옵션이 추가되었습니다. 고압 다이캐스팅의 충진 공정과 같은 경우, 공기 압축성은 유체 압력의 변화로 인한 유체의 흐름에 중요한 인자가 됩니다.
 

Cavitation Model

캐비테이션 모델은 유동 조건의 더 넓은 범위에 걸쳐 유체의 캐비테이션 거동을 나타내도록 개선되었습니다. 캐비테이션 생성에 대한 새로운 옵션은 경험적 관계를 기반으로, 기존의 일정한 속도로 생성되는 방식에서 보완되었습니다. 새로운 passive gas model 옵션은 open bubbles이 아닌 유체내에 cavitationg gas를 추적하여, 계산에 필요한 격자와 계산시간을 줄일 수 있습니다. Read the development note >

Two-fluid Phase Change Model

Two-fluid phase change model 은 과냉각을 포함하도록 확장되었습니다. 일정한 과냉각 온도를 정의하고 가스 온도가 응축이 일어나기 전에 포화점 이하로 내려갈 수 있게 함으로써 구현됩니다.

Simulation Results and Analysis

Simulation Results File Editor

사용자가 FLOW-3D Cast v4.1 결과 파일들을 병합 및 제거 할 수 있는 편집 유틸리티

Linking flsgrf.* files

Restart 해석 결과 파일들(flsgrf.*)은 FlowSight 에서 하나의 연속적인 애니메이션 결과를 표시하기 위해 restart source 결과로 링크될 수 있습니다.

Fluid/wall Contact Time

A new spatial quantity has been added to the solution output that stores the time that metal spent in contact with each geometric component, as well as the time spent by each component with metal.

용탕이 각 geometry 컴포넌트를 접촉한 시간과 각 컴포넌트가 용탕과의 접촉 시간을 나타내는 새로운 공간적 양이 해석 아웃풋에 추가 되었습니다.

Performance and Usability

Calculators

열전달 계수, 열 침투 깊이, 밸브 손실 계수, 슬리브에 용탕량(깊이), 플런저의 속도를 계산할 수 있는 Calculators 기능이 Model Setup 창에서 바로 가능해졌습니다. 또한 유틸리티 메뉴에서도 가능합니다.

Thermal Die Cycling

Heat transfer database in FLOW-3D Cast v4.1

열전달 계수 데이터베이스와 각 싸이클 단계들이 입력되어있어 간편하게 다이싸이클링 해석을 하실 수 있습니다.

GMRES Pressure Solver

GMRES pressure solver의 속도가 솔버 데이터 구조의 최적화로 인해 2배까지 향상되었습니다. 이로 인해 메모리 사용량이 20% 미만으로 증가할 수 있습니다. Read the blog post >

Sampling Volumes

Sampling volume 기능은 STL로 정의할 수 있습니다. 각 sampling volume에 의해 계산된 양들의 목록은 유체의 부피, 최대/최소 온도, 파티클의 갯수와 같은 전체 해석 영역에 대해 모두 같은 양이 되도록 확장되었습니다.

 

FSI/TSE Model

구조분석 모델의 성능이 부분적인 coupling으로 해석 솔버의 병렬화와 최적화를 통해 향상되었습니다.

Workspaces

Workspaces 를 이전에 설치된 FLOW-3D에서 가져올 수 있습니다. Workspaces 와 사용자가 선택한 시뮬레이션들을 복사할 수 있습니다.

Expanded Simulation Pre-check

Simulation pre-check 기능은 preprocessor checks를 포함하고, 문제가 발생하는 경우 링크됩니다.

Improved Transparency

Depth-peeling 옵션은 transparent geometries 를 좀 더 잘 표현하고, v4.0보다 10배 빨라졌습니다.

Interactive Tools

Baffles, history probes, void/fluid pointers, valves, mass-momentum sources, squeeze pins에 대한 새로운 대화형 생성 기능이 추가되었습니다. 또한 probing과 clipping 도구들이 대화형으로 개선되었습니다.

General Enable/Disable

모든 objects (e.g., mesh blocks)은 활성화/비활성화 할 수 있습니다.

Estimated Remaining Simulation Time

솔버 메세지 파일에 short-print로 추정된 잔여 해석 시간이 추가 되었습니다.

Tabular Data

테이블 형식의 데이터에서 선택된 데이터를 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 csv파일 또는 외부 파일에 복사, 저장할 수 있습니다.

1 23-10 Michael R. Barkhudarov, Minimizing Air Entrainment, The Canadian Die Caster, June 2010

Microfluidics Bibliography

다음은 Microfluidics Bibliography의 기술 문서 모음입니다.
이 모든 논문은 FLOW-3D  결과를 특징으로  합니다. 미세 유체 공정 및 장치 를 성공적으로 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D 를 사용 하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오  .

Below is a collection of technical papers in our Microfluidics Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D results. Learn more about how FLOW-3D can be used to successfully simulate microfluidic processes and devices.

08-20   Li Yong-Qiang, Dong Jun-Yan and Rui Wei, Numerical simulation for capillary driven flow in capsule-type vane tank with clearances under microgravity, Microgravity Science and Technology, 2020. doi.org/10.1007/s12217-019-09773-z

89-19   Tim Dreckmann, Julien Boeuf, Imke-Sonja Ludwig, Jorg Lumkemann, and Jorg Huwyler, Low volume aseptic filling: impact of pump systems on shear stress, European Journal of Pharmeceutics and Biopharmeceutics, in press, 2019. doi:10.1016/j.ejpb.2019.12.006

88-19   V. Amiri Roodan, J. Gomez-Pastora, C. Gonzalez-Fernandez, I.H. Karampelas, E. Bringas, E.P. Furlani, and I. Ortiz, CFD analysis of the generation and manipulation of ferrofluid droplets, TechConnect Briefs, pp. 182-185, 2019. TechConnect World Innovation Conference & Expo, Boston, Massachussetts, USA, June 17-19, 2019.

55-19     Julio Aleman, Sunil K. George, Samuel Herberg, Mahesh Devarasetty, Christopher D. Porada, Aleksander Skardal, and Graça Almeida‐Porada, Deconstructed microfluidic bone marrow on‐a‐chip to study normal and malignant hemopoietic cell–niche interactions, Small, 2019. doi: 10.1002/smll.201902971

37-19     Feng Lin Ng, Miniaturized 3D fibrous scaffold on stereolithography-printed microfluidic perfusion culture, Doctoral Thesis, Nanyang Technological University, Singapore, 2019.

32-19     Jenifer Gómez-Pastora, Ioannis H. Karampelas, Eugenio Bringas, Edward P. Furlani, and Inmaculada Ortiz, Numerical analysis of bead magnetophoresis from flowing blood in a continuous-flow microchannel: Implications to the bead-fluid interactions, Nature: Scientific Reports, Vol. 9, No. 7265, 2019. doi: 10.1038/s41598-019-43827-x

01-19  Jelena Dinic and Vivek Sharma, Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method, Physics of Fluids, Vol. 31, 2019. doi: 10.1063/1.5061715

75-18   Tobias Ladner, Sebastian Odenwald, Kevin Kerls, Gerald Zieres, Adeline Boillon and Julien Bœuf, CFD supported investigation of shear induced by bottom-mounted magnetic stirrer in monoclonal antibody formulation, Pharmaceutical Research, Vol. 35, 2018. doi: 10.1007/s11095-018-2492-4

53-18   Venoos Amiri Roodan, Jenifer Gómez-Pastora, Aditi Verma, Eugenio Bringas, Inmaculada Ortiz and Edward P. Furlani, Computational analysis of magnetic droplet generation and manipulation in microfluidic devices, Proceedings of the 5th International Conference of Fluid Flow, Heat and Mass Transfer, Niagara Falls, Canada, June 7 – 9, 2018; Paper no. 154, 2018.  doi: 10.11159/ffhmt18.154

35-18   Jenifer Gómez-Pastora, Cristina González Fernández, Marcos Fallanza, Eugenio Bringas and Inmaculada Ortiz, Flow patterns and mass transfer performance of miscible liquid-liquid flows in various microchannels: Numerical and experimental studies, Chemical Engineering Journal, vol. 344, pp. 487-497, 2018. doi: 10.1016/j.cej.2018.03.110

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15-18   J. Gómez-Pastora, I.H. Karampelas, A.Q. Alorabi, M.D. Tarn, E. Bringas, A. Iles, V.N. Paunov, N. Pamme, E.P. Furlani, I. Ortiz, CFD analysis and experimental validation of magnetic droplet generation and deflection across multilaminar flow streams, Biotech, Biomaterials and Biomedical TechConnect Briefs, vol. 3, pp. 182-185, 2018.

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15-17   I.H. Karampelas, S. Vader, Z. Vader, V. Sukhotskiy, A. Verma, G. Garg, M. Tong and E.P. Furlani, Drop-on-Demand 3D Metal Printing, Informatics, Electronics and Microsystems TechConnect Briefs 2017, Vol. 4

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