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              用于減少激光粉末床熔融中殘余翹曲的協(xié)同優(yōu)化

              科研前沿
              2022
              12/23
              14:32
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              來源:長三角G60激光聯(lián)盟

              在增材制造(AM)中,金屬部件通常使用稱為“激光粉末床融合”(LPBF)的制造技術(shù)進(jìn)行3D打印。LPBF涉及使用激光熱源反復(fù)快速熔化和固化金屬粉末以形成3D物體。由于熱膨脹,局部高溫熔融金屬適合周圍的固體部分。

              來自日本和美國的研究人員提出了基于LPBF的增材制造的變形減少策略,涉及激光孵化方向和晶格密度分布的協(xié)同優(yōu)化。來源:Akihiro Takezawa from Waseda University, Japan

              然而,熔融金屬在凝固后會產(chǎn)生負(fù)熱應(yīng)力,從而產(chǎn)生面內(nèi)殘余應(yīng)力。這種殘余應(yīng)力隨著每一層的重復(fù)形成過程而向上層積累,并且通常會導(dǎo)致不良影響,如分層、開裂和翹曲。此外,殘余翹曲和變形本質(zhì)上是不對稱的,并且與制造金屬零件的尺寸不對稱。因此,大型金屬部件(如火箭噴嘴)的集成成型極具挑戰(zhàn)性。

              由 ɛC∗ɛis計算的虛擬應(yīng)力的X分量分布。

              為了解決這個問題,由早稻田大學(xué)的Akihiro Takezawa教授領(lǐng)導(dǎo)的日本和美國的研究小組現(xiàn)在提出了一種優(yōu)化的AM設(shè)計策略?!敖陙韨涫荜P(guān)注的LPBF金屬3D打印,存在模制件大翹曲的問題。在這項研究中,我們開發(fā)了一種通過同時優(yōu)化制造零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和激光掃描方向來減少殘余變形的方法?!癟akezawa解釋說。

              他們的研究于 2022 年 10 月 13 日在線提供并發(fā)表在《Additive Manufacturing》的研究中。來自美國匹茲堡大學(xué)的To研究了殘余翹曲的減少,同時專注于逐層殘余堆垛,并利用晶格填充分布技術(shù)。他們采用一種稱為“循環(huán)公式固有應(yīng)變法”的數(shù)值方法來分析殘余變形。為此,他們使用基于梯度的優(yōu)化算法基于有效剛度和各向異性固有應(yīng)變對晶格進(jìn)行了建模。

              2×量級變形圖上豎向殘余變形的最優(yōu)分布。

              在LPBF AM中,該團(tuán)隊同時優(yōu)化了制造過程的兩個方面:利用殘余應(yīng)力不對稱性的激光“孵化方向”或掃描方向,以及通過考慮逐層殘余應(yīng)力堆疊來制造材料的內(nèi)部結(jié)構(gòu)或“晶格密度分布”。因此,他們微調(diào)了他們的方法,以確保同時優(yōu)化的協(xié)同效應(yīng)。

              此外,該團(tuán)隊還進(jìn)行了實驗,以使用準(zhǔn)2D板,3D支架和3D連桿來驗證他們的新方法。與使用的標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)設(shè)計相比,他們的設(shè)計策略將準(zhǔn)二維板的垂直邊緣變形減少了 23-39%。在3D支架和連桿的情況下,翹曲減少范圍在13-20%之間。

              (a)變形圖和(b)使用ISM計算的最佳均勻網(wǎng)格支架頂面沿指定軸的垂直變形圖。變形圖的大小為2.0×。

              總體而言,本研究中提出的方法可能預(yù)示著使用LPBF制造的3D打印的顯著發(fā)展。減少殘余翹曲和變形對于大型金屬部件的成型至關(guān)重要?!敖饘?D打印技術(shù)的最新改進(jìn)使得生產(chǎn)更大的成型零件成為可能。有鑒于此,我們的方法應(yīng)該理想地能夠?qū)崿F(xiàn)任何大型金屬部件的3D打印?!癟akezawa總結(jié)道。

              來源:Simultaneous optimization of hatching orientations and lattice density distribution for residual warpage reduction in laser powder bed fusion considering layerwise residual stress stacking, Additive Manufacturing, doi.org/10.1016/j.addma.2022.103194


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