研究

采用实时熔池原位分析和数字孪生法防止金属3D打印缺陷

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一组研究人员布拉斯加-林肯大学德雷塞尔大学纳瓦霍人技术大学,SigmaLabs开发了一种新工艺,用于检测激光粉末床熔化(LPBF) 3D打印零件的缺陷,该零件使用数字双胞胎。

在一篇新论文中,该团队概述了一种数字孪生策略,该策略集成了物理学和数据,在LPBF打印过程中提供了缺陷形成的实时检测。通过结合原位熔池温度测量和计算预测,研究人员能够检测和识别不锈钢叶轮中的三种不同类型的缺陷。

这项研究的目的是解决人们对过程容易产生缺陷的担忧,以便使其适用于航空航天和生物医学等精密驱动行业,同时防止过程篡改等网络安全威胁。

研究人员的物理和数据集成数字孪生策略。图像通过材料和设计。
研究人员的物理和数据集成数字孪生策略。图像通过材料和设计。

LPBF中的缺陷形成

尽管LPBF 3D打印可以实现几何自由度以及显著的成本和时间节省,但航空航天和医疗等高精度行业迄今为止一直在犹豫是否采用该技术来制造安全关键部件,因为它容易产生缺陷。

网络安全风险不仅在LPBF,而且在其他3D打印过程中也成为了另一个新兴的问题,恶意方可能会篡改工艺参数和部件内部的工厂缺陷,从而损害其性能。

正在进行越来越多的研究,以解决这些问题,并减少LPBF过程中缺陷的机会。的某些金属微裂的原因已被调查,以改善工艺,如光束整形的影响

德州农工大学特别是,在这一领域开展了大量工作,并与阿贡国家实验室将机器学习部署到预测3D打印零件的缺陷,也建立了一个LPBF“限速”在这个位置,像j形气泡这样的缺陷不太可能在3D打印零件上形成。

就在上个月,德州农工大学的科学家们介绍了一种通用的方法LPBF 3D打印完美无瑕的金属部件基于单道打印数据和机器学习。该团队声称,与现有的参数优化方法相比,这种方法更便宜、更耗时、更简单,非常适合航空、汽车和国防应用。

一个叶轮的横截面显示了三个构造部分-底座,中间,和鳍-研究人员用来测试他们的数字双胞胎。图像通过材料和设计。
一个叶轮的横截面显示了三个构造部分-底座,中间,和鳍-研究人员用来测试他们的数字双胞胎。图像通过材料和设计。

数字孪生方法

激光在熔化、冷却、凝固和重熔过程中产生的热现象往往会在LPBF过程中形成缺陷。在微观尺度上,粉末的熔化产生了熔融材料的尾迹,称为熔池,在熔池中,温度分布、流动和飞溅会影响零件的微观结构、孔隙和开裂。

在宏观尺度上,激光的快速扫描作用和材料在高温下的连续熔化导致加热和冷却循环,从而导致残余应力和部分变形。

为了解决这一问题,最新的研究旨在开发和应用一种数据和物理集成策略,用于在线监测和检测LPBF零件的缺陷形成。为了做到这一点,该团队将原位熔池温度测量与热模拟模型相结合,快速预测部分温度分布。

据研究人员称,他们的方法的新颖之处在于该模型提供的温度分布预测,该模型是根据原位熔池温度测量逐层更新的。因此,科学家们称他们的方法为检测缺陷形成的“数字孪生”方法。

数字孪生策略能够提供纠正零件异常的反馈,从而减少失败构建的浪费。研究人员提出了他们的策略作为纯数据驱动过程监控技术的替代方案,以克服这些过程的缺点,即检测延迟、数据驱动模型对零件形状的适用性差,以及获取数据的成本和资源密集型。

另外,因为数字双包含两部分形状热历史的宏观尺度效应和激光材料的微尺度效应交互的形式meltpool温度,它可以压缩不同加工参数的影响,如扫描模式,舱口间距,激光功率和速度。

轴上传感装置安装在EOS M290 LPBF系统上。图像通过材料和设计。
轴上传感装置安装在EOS M290 LPBF系统上。图像通过材料和设计。

测试数字孪生

为了测试他们的方法,该团队3D打印了四个不锈钢叶轮形状的部件EOS M290LPBF系统有不同类型的缺陷,包括过程漂移、镜头分层和网络入侵。为了制造缺陷,研究人员改变了加工参数,提示了与机器相关的故障,并故意篡改工艺,在零件内部制造缺陷。

团队选择打印叶轮部件来展示它们的数字双胞胎,因为它沿着建造方向分为三个不同的区域——底座、中间和鳍部分。每个部分都包含了复杂的特征,这对打印来说是一个挑战,比如水滴状的内部冷却通道,这导致了不同层之间的冷却时间和随后的复杂热历史。

在建造过程中,使用集成在激光路径中的三个同轴光电探测器阵列连续监控整个过程。从传感器阵列获得的信号被处理,以创建两种类型的测量,即热能普朗克(TEP)和热能密度(TED)。TEP信号与熔池温度相关,而TED则捕捉到宽带室辐射。

这些特征随后被整合到图论模型中,在整个过程中不断地根据熔池的微尺度活动更新它。

利用带通滤波光电探测器的辐射测量熔池温度。图像通过材料和设计。
利用带通滤波光电探测器的辐射测量熔池温度。图像通过材料和设计。

在LPBF过程中,数字双胞胎能够检测出3D打印叶轮零件中的所有三种类型的缺陷。研究人员表示,与仅使用传感器数据相比,该方法能够实现精确和可解释的缺陷形成检测。为此,数字孪生方法克服了将传感器签名转移到单独的数据分析算法的需要,因此防止了检测缺陷的延迟。

未来,该团队将寻求扩展其数字双胞胎的能力,以检测其他类型的缺陷,如失真。他们还将用不同的加工参数、扫描策略和零件形状来测试这种方法。

有关这项研究的进一步信息可参阅题为:“数字孪生增材制造:通过结合热模拟和原位熔池传感器数据来检测激光粉末床聚变中的缺陷。”发表在《材料与设计》杂志上。该研究由R. Yavari, A. Riensche, E. Tekerek, L. Jacquemetton, H. Halliday, M. Vandever, A. Tenequer, V. Perumal, A. Kontsos, Z. Smoqi, K. Cole和P. Rao共同撰写。

数字孪生的概念应用于实际叶轮形状的零件。图像通过材料和设计。
数字孪生的概念应用于实际叶轮形状的零件。图像通过材料和设计。

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特色的图像显示研究人员的物理和数据集成数字孪生策略。图像通过材料和设计。