熱の

Scientific Reports volume 13、記事番号: 17535 (2023) この記事を引用

メトリクスの詳細

積層造形のための効率的な熱構造数値ソルバーが、微分形式でエネルギー保存方程式を解く修正ラグランジュ アプローチに基づいて開発されました。 熱伝達は、変形するラグランジュ メッシュに適用される有限差分法を使用してモデル化されます。 構造ソルバーは、材料の弾塑性挙動をモデル化するために提案された効果的な準弾性微分アプローチによって強化されました。 このアルゴリズムは実装が比較的簡単ですが、非常に効果的です。 このソルバーは、レーザー粉末床融合技術を使用して印刷された金属部品の形状変形を予測できます。 ソルバーの 2 番目の重要な機能は、印刷対象の表面の修正されたジオメトリを提案することによって 3D プリントされた部品の歪みを自動補正することで、たとえ非環境下であっても、実際の印刷された部品と望ましいものとの偏差を最小限に抑えることができます。 -最適な動作条件または複雑な形状に対応します。 すべてのシミュレーション結果は、10 ～ 15 mm から最大 40 mm までのサイズの 3D パーツに対する実際の実験で検証されています。

積層造形 (AM) は、製品の設計と製造の方法に革命をもたらす可能性を秘めた急速に成長しているテクノロジーです。 予測シミュレーションは、実際の製造前に製造された部品のパフォーマンスを評価できるため、AM において重要な役割を果たします。 レーザーパウダーベッドフュージョン（LPBF）は、レーザーを使用して粉末を所望の形状に溶かす、機能金属部品を作成するための最も一般的な 3D プリンティング方法です。

LPBF 技術による金属部品の製造における大きな課題は、座屈や反りを引き起こす可能性がある残留応力の形成にあります。 残留応力は、重大な塑性変形中に金属合金の結晶構造が緩和することによって発生します。 わずかな塑性変形でも転位密度の増加に寄与し、転位密度が粒界に蓄積します1、2。 さらに、成長プロセス中の不均一な加熱により、大幅な形状変形が発生します。 この問題に対処するために印刷条件を実験的に調整することは、複雑でコストのかかる手順です。 実験設定内で幅広いパラメータを考慮し、熱負荷下での特定の材料の挙動を理解し、さまざまな金属粉末の影響を考慮する必要があります。 その結果、3D プリンティング プロセスの数値モデリングが、これらの問題に取り組むための最適なソリューションとして浮上します。

シミュレーション ソフトウェア パッケージを利用すると、LPBF で製造された金属合金部品の形状変形の修正を支援できます。 粉末堆積、レーザー加熱、冷却、その後の相転移を含む 3D プリンティング プロセス全体を数値モデル化することで、ソフトウェア パッケージはマクロスケールの形状変形やミクロスケールの欠陥の潜在的な領域を特定するだけでなく、修正戦略を提案することもできます。またはそれらを排除します。 特に、シミュレーションでは、粉体層内で望ましい温度分布を達成するためにレーザーパラメータと粉体供給速度の調整を推奨できるため、形状の制御を改善し、残留応力を低減できるほか、不均一性や不均一性などの表面欠陥や体積欠陥にも対処できます。部分的に溶融した領域における望ましくない多孔性。 一般に、AM 用のシミュレーション ソフトウェアは、3D プリント部品の設計と製造を改良するための貴重なツールとして機能します。 ただし、このタイプのソフトウェアの使用に伴うコスト、複雑さ、結果の精度などの欠点を認識することが重要です。

積層造形用の新しく改良されたソフトウェア パッケージの開発には大きな進歩があります。 大手ベンダーがこの研究に貢献しています。 たとえば、AlphaSTAR3 は積層造形のための強力なシミュレーション製品です。 設計から後処理まで、AM プロセス全体をシミュレートするための包括的なツール スイートを提供します。 3D プリンティング シミュレーション、材料選択、プロセスの最適化など、幅広い機能を提供します。 ESPRIT Additive PBF4 も積層造形のための優れたシミュレーション製品です。 これには材料とプロセスのライブラリが含まれており、ユーザーは設計を迅速かつ正確にシミュレーションできます。 Oqton5 は、AM プロセスをシミュレートするための一連のツールを提供します。 Whole、AlphaSTAR、ESPRIT Additive PBF、および Oqton は、積層造形のための優れたシミュレーション製品です。 さらに、自動設計の最適化や複数の材料のサポートなど、さまざまな高度な機能も提供します。 これらのパッケージの多くは、有限要素法 (FEM)6 を利用して、必要なすべての支配方程式を解きます。 この方法は、複雑な特性を持つ材料の挙動を予測するのに特に適していますが、大規模システムの挙動を予測するには有限差分法 (FDM)7 と有限体積法 (FVM)8 の方が適しています。 さらに、これらの方法を組み合わせて使用​​して、AM プロセスを最適化することができます。