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              使用選擇性激光熔化的嵌入傳感器用于自我認(rèn)知的金屬部件

              科研前沿
              2020
              12/15
              10:39
              分享
              評(píng)論
              供稿人:劉亮杰 魯中良
              供稿單位:機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

              利用傳感器或集成電路(ICs)實(shí)現(xiàn)雙向通信的智能系統(tǒng)的進(jìn)步,有望引領(lǐng)第四次工業(yè)革 命中智能制造業(yè)的快速發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)在智能行業(yè)和智能生活中引起了相當(dāng)大的關(guān)注,因?yàn)樗軌蜻h(yuǎn)程訪問監(jiān)控系統(tǒng)的特定狀態(tài)。實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵是在每個(gè)單獨(dú)的系統(tǒng)中附加或插入定制的傳感器。在這方面,已經(jīng)開發(fā)出許多嵌入或組裝成聚合物部件或有機(jī)系統(tǒng)的高功能傳感器。但是,這些嵌入式傳感器的許多應(yīng)用都只集中在塑料部件上。直接將傳感器或電路嵌入金屬零件仍有一定的局限性。

              韓國(guó)材料科學(xué)研究所等人通過選擇性激光熔化(SLM)工藝將傳感器或集成電路(IC)芯片嵌入到金屬元件中。在激光掃描過程中引入保護(hù)層的概念來制造所有零件而不損壞傳感器。通過對(duì)激光熱影響的計(jì)算分析,分析了傳感器在零件中的工作情況。在嵌入傳感器后,盡管經(jīng)過間歇性的SLM過程,所制造的金屬零件仍顯示出連續(xù)的微結(jié)構(gòu),包括晶粒和相。

              圖1. 傳感器嵌入選擇性激光熔化(SE-SLM)原理圖。(a) 間歇式SLM工藝的零部件設(shè)計(jì)與加工 (b) SE-SLM過程的三個(gè)主要步驟和細(xì)節(jié)。
              所提出的傳感器嵌入選擇性激光熔化(SE-SLM)過程的原理圖如圖1所示。第一步:使用第一次SLM部件設(shè)計(jì)將部件打印到傳感器嵌入位置的高度。第二步:去除打印區(qū)域內(nèi)用于嵌入的粉末,并用所需的傳感器或集成電路元件替換。在這個(gè)階段,打印空間的頂部被預(yù)先制備的保護(hù)層覆蓋。嵌入保護(hù)層后,零件的頂面應(yīng)平整,以便在接下來的步驟中擴(kuò)散和熔化粉末。第三步:根據(jù)第二次SLM零件設(shè)計(jì)制作剩余部分。

              圖2. 用SE-SLM制作SUS316L樣品的表征。(a)采用SE-SLM技術(shù)設(shè)計(jì)SUS316L立方試件。(b) SE-SLM試樣和SLM試樣的拉伸性能比較。(c)界面區(qū)域用光學(xué)顯微鏡可視化(標(biāo)尺:400um(左),100um(右))。(d)掃描電子顯微鏡(SEM)顯示界面區(qū)域(標(biāo)尺:20um(左),5um(右))
              圖2(b)表明:使用SE-SLM制作的拉伸試樣略高屈服強(qiáng)度略高于常規(guī)SLM樣本,而SE-SLM標(biāo)本的極限抗拉強(qiáng)度略低于SLM的標(biāo)本。圖2(c)光鏡圖像表明,未觀察到主要的SLM缺陷,如氣孔或未熔粉。在圖2(d)的SEM圖像中,在界面區(qū)發(fā)現(xiàn)了不連續(xù)的柱狀組織,這可能導(dǎo)致延伸率低于正常SLM過程中自然柱狀組織。但在高倍放大圖像中,界面區(qū)域內(nèi)未發(fā)現(xiàn)亞微米氣孔或缺陷。

              圖3.嵌入金屬中的PCB-IC元件。(a)從金屬元件內(nèi)嵌的IC元件讀取數(shù)據(jù)的裝置。(b)嵌入式鉻鎳鐵合金718渦輪葉片IC元件。(c)通過藍(lán)牙連接遠(yuǎn)程無線監(jiān)測(cè)渦輪葉片溫度。(d)-(f)記錄每個(gè)軸振動(dòng)輸入的加速度數(shù)據(jù)((d)x軸,(e)y軸,(f)z軸)。
              圖3表明了從金屬元件內(nèi)嵌的IC元件讀取的數(shù)據(jù)。在文章的結(jié)語部分,作者總結(jié):“這些由集成傳感器的金屬組件生成的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù),可以有效地用于基于數(shù)字雙驅(qū)動(dòng)金屬的機(jī)械系統(tǒng),或用于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。

              參考文獻(xiàn):
              Im Doo Jung, Min Sik Lee,Jungsub Lee,et al.Embedding sensors using selective laser melting for self-cognitive metal parts[J].Additive Manufacturing,2020.


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