華中科技大学：レーザー積層造形プロセスパラメータの研究状況

出典：「金型産業」2019年第9号

レーザー積層造形法（LAM）は、3次元ラピッドプロトタイピング技術です。ステレオリソグラフィー（SLA）、熱溶解積層法（FDM）、3次元印刷接着法（3DP）と比較して、原材料の選択肢が広く、加熱後に接着できる材料であれば、どのような材料でも原材料として使用できます。大型部品を印刷する場合、工作機械内の未溶融粉末が補助的な役割を果たすことができ、加工中に補助は必要ありません。加工が完了した後、未溶融粉末は2回目にリサイクルできるため、生産コストを削減できます。したがって、レーザー積層造形技術は、応用の見通しが良好な積層造形技術の1つです。
以下では、レーザー積層造形技術の基本原理を紹介し、製品の性能に影響を与える主な要因を説明し、実験研究、数値シミュレーション、プロセス最適化の 3 つの側面からレーザー積層造形プロセスパラメータの研究方法と結果を紹介します。

1レーザー積層造形技術の基本原理<br /> レーザー付加製造技術は、レーザーをエネルギー源として使用し、金属、ポリマー、またはその他の粉末を層ごとに融合して複雑な 3 次元形状を形成する 3D 印刷プロセスです。レーザー積層造形法は、加工条件や材料に応じて、選択的レーザー焼結法（SLS）、選択的レーザー溶融法（SLM）、直接金属レーザー焼結法（DMLS）、直接金属堆積法（DMD）、パルスレーザー堆積法（PLD）などに分類されます。図1は、粉末拡散および粉末供給レーザー付加製造技術の概略図を示しています。
図1 レーザー積層造形技術の原理

図 2 部品の性能に影響を与える要因調査によると、レーザー積層造形された部品の性能に影響を与える要因は 130 を超えます。影響要因は、図 2 に示すように、材料特性、処理環境、機器エラー、プロセスパラメータの 4 つのカテゴリに分類できます。通常、最初の 3 つは製造前に決定されるため、プロセスパラメータは部品のパフォーマンスを決定する重要な要素となります。

図3 プロセスパラメータを調整するための3つの技術国内外の学者は、図3に示すように、主に実験研究、数値シミュレーション、プロセス最適化手法を通じて、プロセスパラメータの調整に関する広範な研究を行ってきました。以下では、上記の3つの側面からプロセスパラメータを調整する方法について説明し、いくつかの研究結果を紹介します。

2 実験研究

(a) ワークピースの微細形態 (b) 機械的特性試験図4 異なるプロセスパラメータの微細形態と機械的特性試験 K TANらは、異なるレーザー出力と予熱温度でポリエーテルエーテルケトン部品の微細形態を比較し、最適なレーザー出力と予熱温度パラメータを得ました。異なるレーザー出力でのワークピースの微細形態を図4（a）に示します。
P PEYRE らは、ポリエーテルケトンケトン材料を使用してフルファクター実験を実施し、さまざまなレーザー出力、スキャン速度、予熱温度でのワークピースの表面品質に基づいてプロセスウィンドウを確立しました。
K TAN Zhang Jianmeiらは、粉末の厚さ、スキャン速度、予熱温度、レーザー出力の4つのプロセスパラメータを変数として、樹脂粉末を使用した直交実験を実施しました。彼らは、部品の密度に影響を与える各プロセスパラメータの重みと、高密度部品を作製するためのプロセスパラメータの最適な組み合わせを取得しました。

S SINGH らは、応答曲面テストに基づいて、レーザー出力、スキャン間隔、予熱温度、その他の 5 つのプロセスパラメータを変えてナイロン部品の寸法精度を研究し、各要因が部品の収縮率に与える影響を調べました。
張宏は、応答曲面設計法を使用して、異なるレーザー出力、露光時間、点間隔、スキャン間隔などの要因が316Lステンレス鋼部品の密度と機械的特性（引張、ねじり、曲げ）に与える影響の回帰モデルを取得し、部品の性能と上記のプロセスパラメータとの定量的な関係を確立しました。部品の機械的特性テストを図4（b）に示します。

B ALMANGOUR らは、異なるスキャン速度でチタンカーバイド/316L ステンレス鋼合金の相変化、密度、機械的特性について研究し、異なる結晶構造と機械的特性を持つ部品を得ました。
R ENNETIらは、応答曲面法を使用して、異なるスキャン間隔とスキャン速度でのタングステン部品の密度を調査し、回帰分析によってスキャン間隔、スキャン速度、部品密度の定量モデルを取得しました。
上記の実験は主にプロセスパラメータと部品の性能の関係を研究したものです。関連する強化または弱化のメカニズムはまだ不明です。材料の微細構造の変化、成形プロセス中の温度と応力場の変化、部品の性能の予測に関する研究はほとんどありません。以下では、さまざまなスケールでの数値シミュレーション手法の観点から、レーザー積層造形プロセスパラメータの研究に関する関連研究を紹介します。

3 数値シミュレーション

図 5 異なるスケールでのレーザー積層造形の数値シミュレーション図 5 は、異なるスケールでのレーザー積層造形の数値シミュレーションを示しています。マクロ、メソ、ミクロのシミュレーションの区別は、主に研究対象の空間スケールに基づいています。積層造形プロセスのシミュレーションでは、さまざまなシミュレーション方法を使用して、さまざまなスケールの問題を研究できます。マクロスケール（10-1m以上）は主に成形品の温度場や応力ひずみ場をシミュレートするために使用されます。メソスケール（10-6～10-4m）は粒子の流れや溶融池の形態などを研究するために使用できます。ミクロスケール（10-6m以下）は主に金属組織学やポリマー配向挙動などの材料組織をシミュレートするために使用されます。

1 マクロ数値シミュレーション

図6 温度場検証の2つの方法温度場の数値シミュレーションは、過渡熱解析モデルを確立することで解決でき、その精度は主に加工中の温度を監視するか、その後ワークピースの溶融領域を測定することで検証されます。
C BRUNA-ROSSOらは、レーザー積層造形法の温度場モデルを確立し、異なるレーザー出力とスキャン速度での溶融池の形態を取得しました。また、検証のために高速カメラを使用して動画像を撮影しました。結果を図6（a）に示します。
F SHENらはナイロン12/カーボンナノチューブの温度場の過渡モデルを確立し、図6(b)に示すように、異なるエネルギー密度における溶融プールの長さ、溶融プールの深さ、最大溶融プール温度を計算しました。
D RIEDLBAUERらは、異なるレーザー出力とスキャン速度でワークピースの溶融池幅を測定し、それをシミュレーション結果と比較することにより、温度場の数学的モデルの精度を検証しました。
S MIHIRらは、鋳造アルミニウム合金のレーザー積層造形のための3次元温度場熱伝達モデルを確立し、異なるレーザー出力とスキャン速度での溶融プールの長さと深さを計算し、実験結果と比較して検証しました。
レーザー積層造形プロセスでは、局所的な温度勾配が大きく、部品内部に熱応力と残留応力が生じます。部品内部の応力が解放されると、反りや割れなどの欠陥が発生し、部品の使用性能に影響を及ぼします。したがって、応力-ひずみ場を数値的にシミュレートし、プロセスパラメータが内部応力に与える影響を分析することが特に重要です。現状では、製造工程中にリアルタイムで内部応力や変形データを取得することは困難であり、加工後のワークピースの反り変形を測定することで計算モデルの精度を検証することが多い。
応力場は主に温度場との直接的または間接的な結合によって解かれます。
Wu Jiangyanらは、一般化Maxwellモデルを使用してアクリロニトリル-ブタジエン-スチレン共重合体の粘弾性変形挙動を記述し、温度場と応力場の直接結合解析法を採用して、異なるスキャン方法によるワークピースの反り変形を解決し、プロセスパラメータを最適化するための基礎を提供しました。

図7 数値シミュレーションのひずみと実験で測定した3次元点群のひずみの比較張宇は温度場-応力場の間接結合法を採用し、線形弾性モデルを使用して、異なる予熱温度と印刷速度でのポリエーテルエーテルケトン部品の変形を特徴付けました。また、図7に示すように、3次元点群測定装置を使用して、数値シミュレーションの変形と実際の測定値を比較しました。
M MASOOMIらは、基板に熱電対を埋め込み、異なるレーザー出力とスキャン速度でステンレス鋼材料を加工する際の単一点の熱サイクル曲線を収集し、シミュレーションで結果を検証しました。

2 メソスコピックおよびミクロスコピック数値シミュレーション

図8 実験と数値シミュレーションによる溶融池形態の比較注: a. 粉末厚さ 20 μm、b. 粉末厚さ 60 μm、c. 粉末厚さ 80 μm、d. 粉末厚さ 100 μm、e. アルゴン保護、f. 高速スキャン 4 000 mm/s
Dai Donghuaらは有限体積法を用いて、異なるレーザー出力でのW/Cu合金の温度場、流れ場、および気孔成長挙動をシミュレートし、走査型電子顕微鏡で撮影したワークピースの微視的形態と比較・検証した。
S SHRESTHAらは流体力学の手法を用いて、単層単トラックと二層単トラックの軌道の異なる走査速度におけるニッケル基高温合金の温度場分布、溶融池形態、流れ場、細孔分布を研究し、高密度のワークピースの走査速度を求めた。
C PANWISAWASらは流体力学法を用いて、異なる粉末厚さとスキャン速度でのTi64合金のシングルトラック形態、気孔形成、溶融流動挙動を分析し、実験と比較しました。異なる粉末厚さ、保護雰囲気タイプ、スキャン速度での実験と数値シミュレーションの溶融池形態を図8に示します。

図 9 異なるエネルギー密度における実験およびシミュレーションによる微細構造形態 YM ARISOY らは、フェーズフィールド法に基づいて、異なるエネルギー密度でのワークピースの凝固中の核形成現象と柱状樹枝状結晶の形成プロセスをシミュレーションし、実験と比較しました (図 9 を参照)。
N RAGHAVAN らは、異なるレーザー半径、レーザー出力、予熱温度で Ni-Cr-Fe 合金部品の温度勾配と液体-固体界面速度をシミュレートし、部品内の等軸結晶の体積分布を計算し、部品の微視的形態を電子後方散乱回折法で撮影した形態と比較することによって実験的検証を実施しました。

上記の研究は、数値シミュレーション法が製造プロセス中の部品の材料形態と反り変形の進化を効果的に予測し、さまざまなプロセス要因が部品の性能に与える影響のメカニズムを明らかにできることを示しています。ただし、シミュレーションの規模と計算方法の制限により、部品の表面品質やサービス動作などの問題は、数値シミュレーションでは解決が困難です。人工知能技術の発展により、最適化アルゴリズムによるプロセスパラメータの調整が、現在の研究のホットスポットの 1 つになっています。国内外の多くの学者は、実験や数値シミュレーションから得られた結果をデータサンプルとして使用し、プロセス最適化アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングすることで、異なるプロセスパラメータを持つ部品のパフォーマンス指標を予測および最適化しています。

4プロセス最適化<br /> Liu Shuoらは、一般化回帰ニューラルネットワークを使用して、予熱温度、スキャン速度、およびその他の5つのプロセスパラメータが異なる27グループのポリスチレン部品のモデルを構築しました。彼らは24グループのデータをトレーニングセットとして、3グループのデータをテストセットとして取り、サポートの厚さと予熱温度が部品の収縮率に与える影響を予測しました。テスト結果によると、予測誤差率は6％未満でした。

Shi Yushengらは、ワークピースの収縮率を評価指標とし、異なるプロセスパラメータで得られたポリマー材料標準部品をトレーニングデータセットとして使用し、エキスパートシステムとニューラルネットワークを組み合わせた方法を使用して、プロセスパラメータを自動的に最適化しました。その結果、ワークピースの絶対精度誤差は0.23mm未満であることが示されました。

A DASTJERDI AHMADI らは有限要素ソフトウェアを使用して「プロセスパラメータ - 反り」トレーニングセットを生成しました。ニューラルネットワークモデルをトレーニングすることで、粉末の敷設厚さやスキャン間隔などのプロセスパラメータとワークピースの反りの関係を取得しました。一定のエネルギー密度でナイロン 12 粉末の反り値が最小となるプロセスパラメータの組み合わせを取得し、最適化された結果をシミュレーション結果と比較してモデルの精度を検証しました。
D RAJAMANIらはファジィ推論法に基づいて、高密度ポリスチレンの表面摩耗と粉末の厚さ、レーザー出力、走査速度などのパラメータとの関係を評価するエキスパートシステムを構築し、実験検証を行った。

(a) 適応型ニューラルネットワークの構造 (b) グレー相関によるプロセスパラメーターのグレースケール等値図図 10 さまざまなプロセス最適化手法 H SOHRABPOOR らは、さまざまな予熱温度、レーザー出力、スキャン間隔、スキャン速度でのナイロン部品の伸びと極限引張強度を出力特性として、それぞれ適応型ニューラルネットワークとグレー相関の最適化手法を使用して予測し、2 つの最適化手法を比較しました (図 10 を参照)。

G TAPIAらは、異なるレーザー出力とスキャン速度での316Lステンレス鋼の溶融プールの深さをデータサンプルとして使用し、ガウス過程に基づく統計モデル法を使用して溶融プールの深さを予測し、プロセスパラメータウィンドウを確立しました。

出典: 「Mold Industry」2019年第9号

華中科技大学：レーザー積層造形プロセスパラメータの研究状況

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