用于減少激光粉末床熔融中殘余翹曲的協(xié)同優(yōu)化

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）的制造技術進行3D打印。LPBF涉及使用激光熱源反復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生負熱應力，從而產生面內殘余應力。這種殘余應力隨著每一層的重復形成過程而向上層積累，并且通常會導致不良影響，如分層、開裂和翹曲。此外，殘余翹曲和變形本質上是不對稱的，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計算的虛擬應力的X分量分布。

為了解決這個問題，由早稻田大學的Akihiro Takezawa教授領導的日本和美國的研究小組現(xiàn)在提出了一種優(yōu)化的AM設計策略。“近年來備受關注的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)化制造零件的內部結構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。他們采用一種稱為“循環(huán)公式固有應變法”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變對晶格進行了建模。

2×量級變形圖上豎向殘余變形的最優(yōu)分布。

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

此外，該團隊還進行了實驗，以使用準2D板，3D支架和3D連桿來驗證他們的新方法。與使用的標準基準設計相比，他們的設計策略將準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重要�！敖饘�3D打印技術的最新改進使得生產更大的成型零件成為可能。有鑒于此，我們的方法應該理想地能夠實現(xiàn)任何大型金屬部件的3D打印�！癟akezawa總結道。

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