Данные

npj Расчетные материалы, том 8, Номер статьи: 126 (2022) Цитировать эту статью

3463 Доступа

8 цитат

3 Альтметрика

Подробности о метриках

В аддитивном производстве металлических деталей способность точно прогнозировать чрезвычайно переменное температурное поле и количественно связать его со структурой и свойствами является ключевым шагом в прогнозировании характеристик детали и оптимизации процесса разработки. В этой работе конечно-элементное моделирование процесса направленного энерговыделения (DED) используется для прогнозирования зависящего от пространства и времени температурного поля во время процесса многослойного построения стен из Inconel 718. Результаты тепловой модели показывают хорошее согласие с динамическими инфракрасными изображениями, полученными на месте во время построения DED. Исследуется взаимосвязь между прогнозируемой скоростью охлаждения, особенностями микроструктуры и механическими свойствами, и оказывается, что одной только скорости охлаждения недостаточно для количественного прогнозирования свойств. Поскольку машинное обучение предлагает эффективный способ выявления важных характеристик на основе рядов данных, мы применяем одномерную структуру, управляемую данными сверточной нейронной сети, для автоматического извлечения доминирующих прогнозируемых характеристик из смоделированной истории температуры. Очень хорошие прогнозы свойств материала, особенно предела прочности на разрыв, получаются с использованием смоделированных данных термической истории. Для дальнейшей интерпретации прогнозов сверточной нейронной сети мы визуализируем извлеченные функции, полученные на каждом сверточном слое, и сравниваем обнаруженные сверточной нейронной сетью особенности термических историй для случаев с высоким и низким пределом прочности на разрыв. Ключевым результатом является определение того, что термические истории как в высоких, так и в умеренных температурных режимах влияют на свойства материала.

Аддитивное производство металлов (АП) — это технология, которую можно использовать для послойного изготовления деталей, позволяющая изготавливать детали с более сложной геометрией и меньшими затратами по сравнению с традиционными технологиями производства1,2. Направленное энергетическое напыление (DED) — это один из популярных процессов аддитивного производства металлов3, при котором металлический порошок подается через одно или несколько сопел4. Сфокусированный источник тепла, например лазер, используется для локального плавления впрыскиваемого металлического материала. Детали создаются постепенно, поскольку каждый слой сканируется и плавится по заранее заданному шаблону.

В процессе DED детали подвергаются повторяющимся циклам термического нагрева и охлаждения из-за нанесения нескольких слоев. Возникающее в результате сложное тепловое поле в деталях как во время, так и после затвердевания оказывает существенное влияние на конечную микроструктуру и механические свойства материала, такие как предел текучести, деформация текучести, предел прочности при растяжении (UTS) и напряжение разрушения5,6,7. Однако проведение экспериментов DED для оптимизации параметров процесса и траекторий инструмента для заданной геометрии требует много времени и средств и позволяет получить детали с хорошими механическими свойствами. Вычислительные модели могут быть эффективным подходом к получению температурных историй деталей, которые могут быть связаны с микроструктурой и механическими свойствами.

Чтобы предсказать тепловое поле, многие исследователи использовали метод конечных элементов для решения уравнения теплопроводности и моделирования переходного температурного поля в АМ. Для большинства тепловых моделей DED граничное условие на внешней поверхности детали предполагает конвекцию с постоянным коэффициентом конвекции8,9,10,11,12,13,14,15. Однако процессы DED обычно включают в себя принудительный поток защитного газа, скорость потока которого варьируется по поверхности детали; поэтому была предложена модель пространственно изменяющегося коэффициента конвекции, откалиброванная по данным измерений термопары, которая показала лучшее соответствие экспериментальным данным температуры по сравнению с моделью однородного коэффициента конвекции3.

Калибровка тепловых моделей DED также представляет собой сложную задачу. Почти все предыдущие калиброванные тепловые модели многослойного осаждения были основаны на измерениях термопары, проведенных вдали от лазерного пятна16,17,18. Однако напрямую измерить температуру в зоне ванны расплава или вблизи нее с помощью термопар сложно из-за экстремального температурного диапазона и постоянно меняющейся геометрии. В качестве альтернативы для калибровки тепловых моделей использовались динамические инфракрасные (ИК) изображения, полученные с помощью ИК-камер19,20. ИК-камера может улавливать испускаемое тепловое излучение на поверхности детали, в том числе вблизи ванны расплава, обеспечивая дополнение к данным термопары для калибровки и проверки тепловых моделей19,20,21,22,23,24,25. Например, ИК-изображения были получены для проверки тепловой модели движущегося источника тепла для аддитивного производства на основе индукционной сварки (WAM)19. ИК-камеры также использовались для калибровки тепловой модели для процесса однопроходной многослойной газовой дуговой сварки (GMAW)26; в этой работе изучались только два слоя осаждения, а не полномасштабная модель.