综述:冶金、机械模型及呆板进修在金属打印中的应用(二)

 体验式培训     |      2021-11-22 00:34
本文摘要:综述:冶金、机械模型及呆板进修在金属打印中的应用(二) 江苏激光同盟导读:在这里,我们为大家展示了金属打印在冶金以及操纵机械模型和呆板进修等方面的先进应用,以及这些手段在拓展金属增材制造方面所起的感化。本文为第二部门。机械模型 机械模型可以对工艺历程中的变量如温度场和速度场、冷却速率和凝固参数等在AM历程中不易丈量的量举行计较。 这些模型提供了AM打印部件在工艺参数变化和原质料的热物理性质产生变化时显微组织和机能如何变化的现象举行描述。

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综述:冶金、机械模型及呆板进修在金属打印中的应用(二) 江苏激光同盟导读:在这里,我们为大家展示了金属打印在冶金以及操纵机械模型和呆板进修等方面的先进应用,以及这些手段在拓展金属增材制造方面所起的感化。本文为第二部门。机械模型 机械模型可以对工艺历程中的变量如温度场和速度场、冷却速率和凝固参数等在AM历程中不易丈量的量举行计较。

这些模型提供了AM打印部件在工艺参数变化和原质料的热物理性质产生变化时显微组织和机能如何变化的现象举行描述。然而,工艺和产物的数字表征在当今还面对着巨大的挑战。这一庞大性的表征,凡是是选取最为重要的工艺参数而忽略不重要的工艺历程。

这些假设根基是可信的,其可信的水平通过模型预测的成果同尝试成果比拟较来验证。别的,该任务所用的模型一般是鉴戒熔化焊接和冶金学中的模型。AM中的机械模型遍及地用于参数变化和部件组织机能之间的关系预测中。大大都的工艺参数的物理变化需要应用多标准地模拟来表征,而且在某些场所中还会用到跨标准的变化。

大大都的模拟需要用到瞬时的3D温度场。思量到计较效率的变化取决于所思量地物理工艺历程和计较的标准。

当计较是在介观标准举行时,其计较速度长短常快的。然而,接纳同样的计较对粉末层面地模型举行计较则需要几倍数量级的时间。

因此,将时间标准和长度标准联合在一起是一件很是有挑战的工作,需要进一步的研究。在这里,我们对现有的研究进展举行回首,对机械模型在金属打印中面对的时机和挑战也做了先容。传热模型和金属流动模型 金属打印包括加热、熔化、凝固和固态相变的历程,以及熔化区形状、显微组织、缺陷、机械机能和残余应力和变形的演变环境。

对这些物理参数的变化同部件组织机能的定量关系的理解始于熔化区瞬时温度场和液态金属流动的模拟。传热和液态金属的流动的模拟基于质量守恒、动量和能量守恒的道理来得到诸如温度-时间汗青的变化、熔化区形状和凝固速率的变化等。

图5a为在PBF-L、DED-L工艺中操纵粉末和DED-GMA中操纵丝材为原质料时获得的典型的熔池的温度场和速度场。熔池的3D温度场漫衍和形状变化以及原质料(粉末或丝材)的变化可以通过基于介观模型的传输现象来得到。这些模型可以模拟在多层沉积时的景象,此时每一层包罗着多道熔道。

AM是依靠局部原质料的熔化和凝固来实现的,成果,熔池的形状和尺寸影响着打印部件的显微组织和机能。除去对部件的形状特征举行计较之外,这些模型还可以计较在制造历程中沉积金属时的多个热轮回。这些成果可以提供差别监控位置的温度-时间数据图(见图5b)。

热轮回对显微组织的模拟长短常必需的。尝试丈量诸如详尽的温度-时间-空间的数据长短常坚苦的,这是因为AM工艺自己的庞大性的本质所决定的。然而,在某些局部区域的温度-时间数据,假如可以得到的话,对测试和校准模型长短常有用的。

从传热和流体模型中获得的成果可以促进对显微组织、晶粒布局和可打印性的定量理解。显微组织演变的模拟 在显微组织中差别身分变化时相分数的模拟有助于理解打印部件在热处置惩罚前后的机能。

每一可热处置惩罚的合金在加热和冷却时经受着奇特的相变历程。成果,显微组织的模拟是同合金密切相关的,代表着显微组织演变历程中每一个相产生相变的可能的途径。在金属部件经受多道热轮回时多道熔化焊的显微组织的计较方面的文章是比力富厚的。这一历程同AM工艺是比力相似的。

在这些系统和AM中,靠得住的显微组织的计较已经通过在持续冷却相变图和相分数随时间的变化中所得得具体得动力学信息而得到。相变的模拟和显微组织特征的标准曾经用来思量热汗青和 合金身分。Avrami等式显微组织的计较,基于Johnson-Mehl对PBF-L Ti6Al4V合金长短常有用的,同时持续冷却相变图已经被用来理解DED-L Ti6Al4V的显微组织的演变,同时用于DED-L In718合金的析出动力学的模拟。

只管这些计较成果提供了相分数的靠得住成果,但他们却不能提供描摹方面的信息。相变模拟手段被用来解决小长度规模内的显微组织的特征。比方,相场模拟铝合金的显微组织演变时则出现出枝晶的生长,见图5b。

相场模拟同时还被用于镍基高温合金的显微组织的计较。在DED-L Ti6Al4V合金时β相向织篮α相的固态相变转变。

曾经操纵相场模型基于粉末标准的温度计较举行模拟。在这些模型中,将物理模型中的孕育、加热和冷却思量进3D的熔体流动中长短常有挑战的。

同样,界限条件中的能量场的界说也是如此。相分数演变在尝试数据和计较数值方面定量数据的缺乏(在长度方面同部件比拟)增加了坚苦。展开全文 图5 金属打印时差别类型的机械模型的成果 晶粒布局演变的计较 晶粒的描摹、尺寸和方位影响着部件的机械机能和化学机能。

晶粒尺寸的空间变化和描摹可以通过差别偏向必然的截面来调查。然而,取决于所选取的平面,柱状晶有可能在某些截面看起来像等轴晶。基于Monte Carl的晶粒生长的模拟可以理解打印部件的晶粒布局。

这些模型可以模拟差别晶粒描摹的过渡状态,如柱状晶向等轴晶的转变,在同方位相关的凝固状态下晶粒生长偏向的变化以及多个热轮回时固态下晶粒生长偏向的变化以及多个热轮回时固态晶粒的生长等。晶粒描摹的孕育密度的影响的计较则表白等轴晶的数量跟着孕育密度的CET的增加而变化,此时孕育密度比力大。3D晶粒的生长模型可以展现晶粒布局的演化和提供有关晶粒描摹、尺寸和偏向以及织构方面的信息。这些计较需要温度场的3D瞬时信息、熔化区的尺寸、局部的温度梯度和在差别方位的凝固生长速率,所有这些可以通过热模拟和流体的模拟来得到。

晶粒从部门熔化的晶粒举行外延生长和遵从凝固前沿的最大热流偏向。可以在必然的横截面上出现出等轴晶。残余应力和变形的模拟 应力和应变的演化接纳尝试来确定是比力坚苦的,但热模拟模型则遍及的获得应用。

这些模型的计较事情量很是大而且赐与热传导模型而忽略液相金属的流动,这是熔池中比力典型的热传导机制。更准确地计较将思量对传播热,同计较软件和硬件的改善联合在一起来举行。

残余应力的漫衍和应变随激光扫描路径的变化在PBF-L、DED-L和DED-GMA时的变化长短常显著地,见图5d。这些计较思量了对传播热而且在PBF-L时展现出最小地残余应力和变形。这是因为熔池的尺寸小、沉积速率比力低。

此时计较量过大,也是不太实际地。缺陷形成的模拟 在介观标准模拟历程中,小尺寸的特征如外貌粗拙度是不会举行模拟的。

粉末标准的模拟则比力适合解决这一问题,因为这些模型比力典型的模拟1mm3或者网格尺寸比力小,在1-2微米时比力适合。时间漫衍常常限制在几纳米规模内,液态金属流动的高速率下来维持计较的收敛在较小的网格间距。因此,这些模型需要花一天或者更多的时间来运行计较。

由于匙孔不不变性造成的空地的形成可以通过粉末标准的模型举行模拟。机械模型用于差别缺陷的形成,诸如气孔、合金元素烧损和裂纹等开始获得应用。常见的AM打印合金中,气孔的形成在PBF和DED中是由于熔化不充实造成的。匙孔诱导的气孔在高能量密度时的模拟可以捕捉到匙孔壁的不不变的本质。

另外一个比力重要的问题则是在高温沉积时的元素烧损。挥发性元素的选择性损失会导致原质料和沉积后的成品在化学身分上存在显著的不同。身分的变化同时也会影响到沉积成品的显微组织和机能。

很多合金的乐成打印受到熔化和凝固历程中裂纹敏感性的阻碍。大量的裂纹常常会在柱状晶晶粒的界限产生。

晶粒描摹从柱状晶到等轴晶的晶粒描摹的变化会抑制凝固裂纹的形成,因此提高了合金的可打印性。多个途径同CET的冶金学相关的手段赐与了接头,这在柱状晶向等轴晶的转变中已经赐与了先容。所有这些措施需要对凝固状况的传输现象和晶粒布局的演化模型举行定量评估。可打印性的评估 打印时的评估通过查抄部件常见缺陷,如变形、身分变化、未熔合和裂纹的敏感性等。

综合的和减少阶次的模型是可行的,可以用来完成任务。理论标准上的阐发可以用来测试合金对热变形的敏感性。合金对于未熔合的敏感性可以通过传热的数值来模型和流体的计较来得出。

一个赐与可打印的数据库的模型尝试证实后可以减少试错和促进部件质量认证的开辟时间,这对打印新合金来说是节流时间和节约款项的。在当前,只有少量的贸易合金比力容易实现打印,用于AM打印的特定的设计还方才开始。一个比力重要的方针是通过减少常见缺陷的措施来提高其打印机能。比方,以Cr-Mo-V东西钢的粉末和马氏体不锈钢的粉末举行DED-L后其机械机能优于传统的制造工艺。

将Ti和Cr粉末举行混淆后接纳DED-L举行打印可以得到较好的强度和韧性。将Si添加到2021、6061和7075铝合金中举行打印会导致细小的Al3Zr或Al3Sc相的析出。作为晶粒细化的接种体而且阻碍裂纹的发生。

新的镍基合金hastelloy合金被设计出来用于PBF-L打印,用来阻碍裂纹的生成。机械模型是功效强大的模拟东西,可以提供不易得到的视野。然而,这些计较需要对背后的物理机制有深入的理解,并且这些数据却又不易得到。

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别的,机械模型凡是都比力庞大且需要比力显著的计较资源和用户要具有比力纯熟的技巧。相反的,呆板进修则仅仅需要较少的编程常识和模型技能,成果,该技能得以遍及的应用。

呆板进修在金属打印中的应用 呆板进修可以促进计较机举行靠得住的预测,通过差别的源头得到的数据来进修。比力有用的信息和相关关系从数据中提取而不需要对现象举行指导或举行分外的编程。预测的精度可以提高产物质量和数据的体积。这一技能强大的开源编程能力使得呆板进修可以解决庞大的问题。

这一庞大的问题自第一次呈现时可能很庞大。在这里,先先容一下开源的算法和代码,然后接头一下其有效的用途和对金属打印造成的影响。

使用呆板进修的原因 通过不停的试错的措施来得到高质量的部件是不仅速度极慢且成本-效益也低的措施。因此,呆板进修则开始遍及的应用于金属打印的全历程(见上一篇中的图3)。

金属打印中的显微组织、机能和缺陷的演变取决于多个同时产生的物理历程。因此,产物一体化的现象的预测在今朝是没有的。

呆板进修可以作为预测显微组织、机能和缺陷的东西。该方法并不需要赐与对现象的理解来操纵庞大的公式来解决问题。

成果,计较会很是迅速。别的,输入变量的等级制度和输出数据的敏感性是可以确定地。

最后,呆板进修的法式比力容易构建,这是因为颠末测试,容易使用和靠得住地算法的有效性地缘故。遍及靠得住地资源 在AM中呆板进修的应用在呆板进修模型和开源的法式的应用上获得应用。模型的分类,如决议树、随机树和K-近值邻人均是数据分类问题中比力有用的,如打印部件中探测到的或探测不到的气孔。

这些模型也用作决议。回归模型,如人工神经网络、Bayesian神经网络和支持向量机被用来赐与功效的角度将输入和输出接洽在一起,而且可以在一套输入参数后预测可变的输出量。开源的编程,如WekaScikit进修、TensorFlow、Keras和Theano则可以很是容易地举行使用。

这是因为这些陪同着大量的手册和测试案例。在接下来的章节,我们查抄了呆板进修在构建金属部件的差别阶段应用呆板进修提高产物质量地案例。金属打印中的应用 呆板进修在金属打印中的应用受到办理庞大的工艺历程和强大的开源代码的有效性的驱动而获得快速的成长。

最近的应用规模包括 从工艺规划到参数优化、传感的节制和提高熔化区域的孝敬、定制显微组织和缺陷的迁移等,见图6。这些例子显示了呆板进修在金属打印中的重要性,其应用可以单独举行,也可以同机械模型组合在一起使用。

工艺参数的优化 工艺参数的选择在节制部件的质量上长短常重要的因素。呆板进修是一种快速和靠得住的预测和优化工艺状况以得到抱负的部件的途径,见图6a。比方,DED-GMA的神经网络预测的送丝速率、扫描速度、弧电压和喷嘴道板材之间的间隔以及优化参数以得到部件所需要的宽度和高度。应用随机树算法来优化参数,使用PBF-L技能得到了优质的In718部件。

神经网络技能被用来预测粉末铺粉辊的旋转速度和平移速度,以最大水平的减少外貌的粗拙度。热力学模型和呆板进修一起来识别工艺状态以制止在DED-L打印梯度SS316-纯Cr时脆性金属间化合物Sigma相的形成。回归为基础的呆板进修用来查抄送粉速率、扫描间距、激光功率对DED-L的外貌机能的影响。

以上提到的应用关于呆板进修来构建AM部件且使用变化的AM变量的案例表白该技能是可以赐与数据举行优化参数的。优化的参数可以在跟着时间不停积聚的数据的条件下而不停地获得提高。

探测和工艺节制 呆板进修可以用来监测和节制金属打印历程,同时可以节制缺陷的形成,提高尺寸精度。比方,对部件接纳相机举行原位影像的获取可以 用来同CAD设计的成果举行比力以探测感乐趣的区域,该区域是可能存在缺陷的。这些区域可以进一步的分成若干子区域,以便将图像用来训练神经网络来及时探测缺陷,见图6b。

三个例子显示了可变的探测和监控措施。第一个,操纵计较视觉算法得到的粉末特征的数据可以用来训练支持向量机以举行工艺节制。第二,工业监控系统以及多层分类可以提供节制计谋以减少PBF-L中的缺陷的生成。

这些数据基于制造同一部件时同一设备所提供的数据。最后,操纵光传感器得到数据操纵支持向量机的阐发来探测DED-L中的缺陷。这些例子则表白原位探测和监控打印历程的有效性,且可以最大水平的减少认为的滋扰。部件形状的节制 打印部件的形状有可能会由于打印工艺的不不变性、热变形而造成同设计的尺寸存在偏差,这一偏差会在比力极度的环境下直接成为废品。

呆板进修常常被用来在打印历程中举行节制部件的尺寸。比方,在PBF-L SS 316时,接纳差别的激光功率和扫描速度来训练神经网络,接纳高速相机丈量沉积的宽度,成果见图6c的左图。在另外的一种环境下,神经网络预测必然扫描速度和激光功率条件下的扫描道宽度,其成果同尝试成果相吻合,见图6c右图。图6 金属打印中呆板进修的应用案例 以神经网络为基础的呆板进修被用来节制熔道的宽度和高度,熔化区的深度。

别的,在PBF-L时的熔池深度通过决议树优化激光功率、扫描速度、光斑尺寸和接收率。并且,接纳神经网络对工艺历程中的形状的偏差举行了捕捉和阐发以得到较好的尺寸误差的AM部件。这些例子表白这些改善切合原先设计的尺寸将促进部件的认证。

节制显微组织和机能 显微组织的特征,如晶粒尺寸、漫衍、方位以及机能,如拉伸机能、硬度、疲劳强度等均可以用来成长呆板进修的算法,从而可以快速的举行计较处置惩罚以得到抱负的显微组织和机能。输入数据举行训练呆板进修可以从校正的机械模型中生成。比方,接纳3D Monte Carlo模型获得的频率随晶粒尺寸的变化可以用来训练神经网络,见图6b。神经网络支撑的用于PBF-EB的工艺模型和遗传算法预测屈服强度以帮忙理解PBF工艺历程中的布局和机能之间的关系。

在使用呆板进修量化显微组织方面只管已经取得了必然的进展,应用呆板进修在金属打印中来节制显微组织和机能方面仍然处于成长的低级阶段。减少缺陷 呆板进修被用来最大水平的减少部件中诸如气孔、未熔合、变形和外貌粗拙等缺陷。

比方,呆板进修可以用来减少DED-L打印Ti6Al4V时的气孔,见图6e。尤其是,接纳红外相机监控DED-L工艺历程中的温度场,通过追踪固相温度曲线来提取出熔池的界限。

依据上述数据,用成长的支持向量机来将工艺历程分成两大类,正常和不正常,其分类依据气孔形成的可能性来举行。当尝试接纳易于形成气孔的条件举行时,部件中就会形成缺陷,见图6e。

在另外一样品中,接纳呆板视觉发明粉末的铺展呈现异常(工艺为PBF-L)。由于粉末铺展和输送造成的粉末床的不完美现象接纳神经网络可以将其同部件的缺陷关联起来。在另外的进修中,自动图像阐发用来识别缺陷。

呆板进修在减少外貌缺陷方面提供了一个很是有用的框架。其他应用 除了在构建部件的差别阶段有应用之外,呆板进修在金属打印中另有其他应用,包括粉末的表征、部件的失效和部件的原位查抄。比方,操纵计较机视以为到的数据来训练支持向量机可以用来对对粉末的特征举行质量评估。

呆板进修还可以用来预测设备的失效和前瞻性的预测和替换部件,在实际部件出问题之前举行替换。同时,呆板进修平台通过高辨别率的图像和CT扫描数据举行训练,最终可以学会预测问题和探测打印历程中存在的缺陷。

计较视觉技能和呆板进修已经在工业顶用来查抄部件和识别打印部件中的微裂纹,从而节约时间和款项。展望 在比年来,贸易用AM设备的销售在不停增长,在全球授权专利数和全球市场的收入数据已指出AM的应用规模在将来会的都进一步的扩展。AM技能应用规模的进一步扩大,尤其是,更多据的贸易合金可以或许被打印,将取决于我们是否否可以或许霸占AM技能应用的瓶颈。

最近关于AM技能的文献综述已经指出,这里存在三个明明的趋势。第一个就是解决AM工艺制造中存在的问题是不能或很难接纳以往的措施来解决的。机械模型的不停增长的应用和呆板进修在参数选择方面的应用将会有助于提高产物质量、降低成本和减少试错的成本。第二个趋势是金属的层层聚集制造方式,有时候单层的厚度比头发丝还细小时,是同显微组织和机能相关的令人狐疑的科学问题,有待于解决。

多学科交织的研究措施有助于解决这些问题,并在先进的AM实践中得以应用,并对冶金方面的科学起到孝敬感化。最后,3D打印技能进一步晋升了传统工艺的技能程度,如3D打印带内冷却通道的打针模具可以减少冷却时间、提高产物的产能和质量。3D打印和机加工混淆的复合制造,可以发挥各自的优势。

这样,冶金学、机械模型和呆板进修对金属打印的孝敬将逐渐渗透到传统制造工艺中。金属打印在科学上和技能上以及经济上面对的挑战需要在软件和硬件上的机械模型和呆板进修的进步以及连续不停的提高可打印的数据库和完善显微组织-机能之间的关系。这些技能上的进步需要世界规模内的多学科的技能上的冲破来实现。

文章来历:T. DebRoy, Mukherjee, T., Wei, H.L. et al. Metallurgy, mechanistic models and machine learning in metal printing. Nat Rev Mater (2020). https://doi.org/10.1038/s41578-020-00236-1 延伸阅读:综述:冶金、机械模型及呆板进修在金属打印中的应用(一)返回,检察更多。


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