機械学習による合金LPBF成形プロセスの最適化と機械的特性の制御

機械学習による合金LPBF成形プロセスの最適化と機械的特性の制御
寄稿者: Cai Jianglong、Zhang Hang 寄稿部署: 西安交通大学機械製造システム工学国家重点研究室 出典: 中国機械工学会付加製造技術 (3D プリント) 支部

レーザー粉末床溶融結合(LPBF)金属積層造形技術は、従来の加工方法では実現できない部品の製造に成熟して適用されてきました。しかし、さまざまな合金の LPBF 形成には複雑な物理的および化学的プロセスと微細構造と特性の対応が伴うため、最適化された LPBF 処理パラメータを決定するには、通常、費用のかかる試行錯誤のプロセスと多数の実験が必要になります。経験的なレーザーエネルギー密度の推定、溶融プールの構造解析、高精度の計算モデリングなどの合理的な方法が、LPBF プロセスの最適化に適用されます。ただし、これらの LPBF プロセス最適化戦略は通常は普遍的ではなく、プロセス ウィンドウが狭いという問題があります。したがって、信頼性の高い処理パラメータ最適化方法を開発することが、LPBF 技術をさらに発展させ、特定の特性を持つ関連材料を設計するための主な方法です。

ビッグデータ時代の到来により、機械学習とディープラーニングはあらゆる分野で継続的に応用されています。 2020年10月、オーストラリアのニューサウスウェールズ大学機械製造工学部は、LPBFの最適な処理ウィンドウを決定するために、ガウス過程回帰に基づく機械学習手法を提案しました。図 1 に示すように、このアプローチを使用することで、新しい、より大きな LPBF プロセス最適化ウィンドウが発見され、より高密度の AlSi10Mg サンプルが得られました。新たに決定された最適化された処理パラメータにより、これまで達成できなかった高強度と延性の組み合わせが可能になります。プロセスパラメータは、材料の微細構造(粒構造、サブグレインサイズ、粒界形態など)を直接決定します。わずかな構造の違いが、材料の機械的特性に大きな変動をもたらします。したがって、本研究で確立された方法は、合金のLPBFプロセスの最適化と機械的特性の操作に容易に適用できます。

図 1 機械学習による AlSi10Mg 合金 LPBF 成形プロセスの最適化と機械的特性の制御。LPBF 技術には多くのプロセス パラメータがあります。従来の方法で最適化されたプロセス パラメータは単一であり、異なるプロセス パラメータが材料の微細構造に与える影響と機械的特性との関係を反映できません。機械学習を使用してプロセス、構造、性能をリンクさせることにより、合金の統合製造と性能制御を完全に実現できます。機械学習は、新しい材料の LPBF プロセスを開発し、同じ合金のさまざまな特性を操作するための効果的な方法となり、LPBF 技術の応用の可能性が広がりました。

参考文献:
Q. Liu、H. Wu、M. J. Paul、P. He、Z. Peng、B. Gludovatz、J. J. Kruzic、CH Wang、X. Li、「機械学習支援による AlSi10Mg のレーザー粉末床溶融結合プロセス最適化: 新しい微細構造記述指標と破壊メカニズム」、Acta Materialia 201 (2020) 316-328。https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.10.010

パウダーベッド、レーザー、パウダー

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