南京理工大学のチームがディープラーニングモデルを通じてレーザーPBF印刷の品質を向上

出典: エンジニアリング

レーザー粉末床溶融結合法 (PBF) は、最も重要な積層造形法 (AM) の 1 つであり、溶融プールを基本単位として、1 次元 (1D) から 2 次元 (2D)、3 次元 (3D) への段階的な印刷プロセスが含まれます。溶融プールの特性は、L-PBF 成形部品の微細構造と特性に直接影響を与えるため、印刷品質にとって重要です。注目すべきは、溶融プールの特性がレーザー出力やスキャン速度などの主要なプロセスパラメータと密接に関連していることです。たとえば、溶接プールのサイズが不十分な場合、融合欠陥が発生する可能性があります。逆に、溶融プールが深すぎると、液体金属のガス/金属界面に深いキーホールが形成される可能性があり、これが急速凝固中に閉じ込められる可能性のある大きな球状細孔の発生源となる可能性があります。したがって、溶融プールの特性とプロセスパラメータ間の相関関係を定量的に予測することは、PBF 印刷プロセスのインテリジェントな管理を強力にサポートし、印刷品質の正確な制御をさらに実現します。

南京理工大学の魏慧良、廖文和ら研究チームは、中国工程院のジャーナルである工学誌2023年4月号に「物理情報を組み込んだディープラーニングモデルに基づく積層造形プロセスパラメータと溶融プールサイズの予測」と題する研究論文を発表しました。この論文では、典型的な実験、メカニズムモデル、ディープラーニングを組み合わせて、レーザーPBFプロセスにおける主要なパラメータと溶融プール特性の順方向および逆方向の予測を検討しています。記事では、実験によって基礎データが提供され、メカニズムモデルによってデータセットが大幅に強化され、多層パーセプトロン (MLP) ディープラーニングモデルによって、実験とメカニズムモデルによって構築されたデータセットに基づいて溶融プールのサイズとプロセスパラメータが予測されると指摘しています。結果は、この論文が溶融池のサイズとプロセスパラメータの双方向予測を実現でき、最高の予測精度が99.9%に近づき、平均予測精度が90.0%を超えることを示しています。

△機構モデルの検証結果。 (a) 異なるプロセスパラメータを使用した実験とメカニズムモデルによって得られた溶融プールの幅の比較。(b) 異なるプロセスパラメータでの溶融プールの幅（カラーチャートは 16 セットの実験研究ケースに基づいており、赤いデータポイントはメカニズムモデルによって得られた溶融プールの幅です）。(c) 実験とメカニズムモデルによって得られた溶融プールの深さの比較。(d) L-PBF で印刷された AA2024 サンプルの断面。
MLP モデルの予測精度はデータセットのサイズと密接に関係していることに注目すべきです。メカニズムモデルを通じてデータセットを増やすことで、最高の予測精度は 97.3% になりました。対照的に、MLP モデルのトレーニングに実験データのみを使用した場合、最高の予測精度は 68.3%、最低は 48.5% でした。したがって、十分にテストされたメカニズムモデルは、実験データが不十分であるという問題に効果的に対処できます。さらに、MLP モデルの予測精度はデータセットの品質に大きく依存します。例えば、溶融池の深さに関するプロセスパラメータの前方予測精度は、溶融池の幅に関するものよりも低いことがわかります。その理由は、複雑な過渡キーホール特性により、溶融プールの深さのデータの規則性が低いためです。

要約すると、この論文は、L-PBF における高度に非線形な関連性を調査するための有意義なアプローチを提供します。予測はプロセスパラメータと溶融プールの特性によって例示されますが、提案されたアプローチは、複雑な相互依存性を持つ変数の順方向および逆方向の予測を必要とする他の条件にも実行可能です。提案されたフレームワークは AM デジタルツインの重要な構成要素として機能し、それによって将来のスマート AM 機器およびプロセスの開発を促進することができることを示します。

引用: Mingzhi Zhao、Huiliang Wei、Yiming Mao、Changdong Zhang、Tingting Liu、Wenhe Liao。物理学に基づくディープラーニングモデルによる積層造形プロセスパラメータと溶融池寸法の予測[J]。エンジニアリング、2023、23(4):181-195。

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