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科学家们德州农工大学已经确定了一个交叉兼容的参数集，用于一致的激光粉末床熔融(LPBF) 3D打印无裂纹金属部件。江南平台版江南平台版
利用单轨打印数据和机器学习(ML)，研江南平台版究人员已经能够发现理想的系统和材料，用于重复创建具有均匀性能的完美零件。该团队表示，与现有的参数优化方法相比，他们的方法更便宜、更耗时，而且通常更简单，有可能应用于航空航天、汽车或国防领域。
德克萨斯A&M大学的Raiyan seed说:“我们最初的挑战是确保打印部件上没有毛孔，因为这是创造具有增强机械性能的物体的明显杀手。”“在这项研究中，我们已经深入研究了微调合金的微观结构，这样就可以在比以前更精细的尺度上更好地控制最终打印物体的性能。”
LPBF中的“微偏析”
虽然越来越多的lpbf兼容合金对于寻求制造具有特定性能的复杂部件的制造商来说是非常好的，但这些金属的多样性也使得为它们确定理想的参数集变得困难。这种粉末通常包括镍、铝或镁的混合物，一旦打印出来，冷却速度不同，这可能导致“微分离”的发生。
“想象一下把盐倒在水里，”seed解释说。“当盐的量很少时，它会立即溶解，但当你倒入更多的盐时，无法溶解的多余盐颗粒开始以晶体的形式沉淀出来。”从本质上讲，这就是我们的金属合金在打印后快速冷却时发生的事情。”江南平台版
当这种情况在凝固过程中发生时，所产生的零件有时会出现缺陷，影响其机械性能，并最终限制其应用。在过去，热处理已被用于对抗这种微偏析，但这可能导致粗大的晶粒结构，并且它们与镍基高温合金的相容性通常受到限制。
为了解决这个问题，以前的研究人员试图调整受影响金属的组成，并确定一个优化的加工参数集。然而，这也是一项昂贵的任务，并且产生复杂的结果，不能轻易地转化为输入，因此，为了创造一种更系统的方法来处理所有成分的合金，德克萨斯A&M团队决定转向机器学习技术。
德州农工大学的机器学习方法
已经确定凝固速度是避免缺陷的关键，并且意识到在某些情况下增加扫描速度可能是不可行的，该团队选择绘制合金的行为，以开发一种“控制”这一过程的方法。
为了收集所需的数据，研究人员研究了四种镍基合金在印刷过程中的行为，每种合金都含有不同浓度的锌、锆和铝。江南平台版随后共进行了46次单轨道激光测试，其中监测了金属在不同温度下的物理状态，得到的数据可以转换成详细的相图。
一旦团队确定了如何优化化学成分以实现最小的微分离，他们就进行了进一步的实验，以找出激光设置如何影响零件的孔隙度。有趣的是，熔点较高的合金更容易出现锁孔缺陷，因为它们的熔池结构较浅，导致熔合不足。
后来，为了在他们收集的数据中找到更多的趋势，研究人员将其输入机器学习算法，该算法经过训练，可以计算给定部件的潜在错误率和准确性。结果表明，温度、激光功率、分割系数和冻结范围都对模型有影响，但扫描速度是最重要的输入。
由美国陆军研究办公室和国家科学基金会，该团队表示，他们的研究已经产生了一种用任何合金3D打印无裂纹零件的简化方法，现在可以在各种行业中采用。江南平台版江南平台版
德州农工大学材料科学与工程系负责人Ibrahim Karaman补充说:“我们的方法简化了不同成分合金在增材制造中的成功使用，而无需担心引入缺陷，即使是在微观尺度上。”“这项工作将对航空航天、汽车和国防工业有很大的好处，这些工业一直在寻找更好的方法来制造定制金属零件。”
努力实现无缺陷AM
仅去年一年，在准确评估如何调整LPBF系统的参数以获得最佳可能结果方面就取得了重大进展。利用模拟和高速视频劳伦斯利弗莫尔国家实验室最近成功地精确定位了钨微裂的原因。
与德克萨斯A&M大学的研究团队一样，中美两国的研究人员也发现，速度是金属3D打印的一个重要变量。江南平台版江南平台版通过x射线成像，科学家们评估了在打印物体上形成的j形气泡的原因，并建立了一个LPBF“速度限制”这部分的缺陷不太可能发生。
2020年8月，德克萨斯A&M大学的另一组研究人员也部署了一种机器学习方法阿贡国家实验室发展…的方法预测3D打印部件的缺陷。通过绘制热历史和地下缺陷形成之间的联系，该团队推测，在生产过程中可以检测到空洞，并放弃任何容易出现结构故障的打印。
研究人员的研究结果在他们题为“激光粉末床熔合中成分和相图特征对可打印性和微观结构的影响:跨合金系统加工图的开发和比较。”
该研究由Raiya seed、Jiahui Ye、Austin Whitt、William Trehern、Alaa Elwany、Raymundo Arroyave和Ibrahim Karaman共同撰写。
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特色图片显示了该团队研究中使用的镍粉末合金的彩色电子显微照片。图片来自德州农工大学。
