機械学習による新しいエネルギー効率の高い 4D 印刷材料のカスタマイズ

寄稿者: ハン・ユー、ルー・ジョンリャン寄稿部署: 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

材料、構造、プロセスは、積層造形部品の汎用性を高めるための鍵となります。近年、機械学習は新しい先進材料の設計と発見を加速させる上で大きな可能性を示しています。現在、市販の金属粉末自体の性能の最適化設計は、主に従来の加工方法（鋳造、熱間静水圧プレス、放電プラズマ焼結など）に適しています。同時に、金属粉末を加工できるレーザー積層造形技術は、後処理（熱処理、PHT）を通じて部品の性能を向上させる必要があり、エネルギー消費量と二酸化炭素排出量が増加します。

最近、シンガポール科学技術研究院、シンガポール製造技術研究所、香港城市大学、ペンシルバニア州立大学の研究者らが、機械学習を通じて新素材をカスタマイズし、部品の性能を確保しながら後処理プロセスを排除することを目指した論文を、トップの国際学術誌「Advanced Science」に共同で発表した。記事によると、マルエージング鋼は典型的な析出硬化型超高強度鋼であり、着陸装置、ヘリコプター着陸装置、ロケットエンジンケースなど、高い強度対重量比が求められる用途によく使用されている。そのため、軽量マルエージング鋼を得るという目標を掲げ、研究者らは Fe-Ni-Ti-Al 系を選択し、固体熱サイクルによって引き起こされる析出物の進化について詳細な研究を実施しました。この研究では、レーザー積層造形プロセス中に、金属粉末が周期的な急速加熱と冷却を含む独特の加熱段階を経ることを提唱しています。堆積した金属材料が液体状態から急速に冷却された後、隣接するトラックと後続の層を堆積するときに周期的な再加熱を受けます。周期的な再加熱プロセスにより、固有熱処理（IHT）と同様に、多くの短期的な温度ピークが発生します。適切に制御されれば、この熱は硬化した析出物の凝集と核形成を誘発し、追加の加熱なしで熱処理の効果を達成できるため、グリーンエネルギー節約の目的を達成できます。主な研究内容を図1～4に示す。

図1は、本研究における新材料設計のアイデアの概略図であり、特徴スクリーニング、データセットの確立、分類学習、データ最適化、性能検証、最終意思決定などの主要な方法と手順が含まれています。図2は、カスタマイズされた金属粉末の学習と処理プロセス、レーザー指向性エネルギー堆積プロセス、および新材料の基本特性の概要を示しています。図3は、得られたカスタマイズされた材料の微細構造と関連分析を示しています。図4は、NMSバルク材料と粉末の局所領域のマイクロカラム圧縮後にin-situで形成された沈殿物が機械的特性に与える影響をさらに研究した結果の分析です。実験により、チームが提案した戦略により、高密度の転位を持つマルテンサイトマトリックスの形成が促進され、段階的な二相が生成されることが実証されました。材料の急速な沈殿速度とレーザー積層造形における独自の IHT 効果により、バルクナノ Ni3Ti の in-situ 沈殿が促進されます。原料粉末と比較して、その場で形成されたNi3Ti事前沈殿により金属強度が向上し、最終的に約1.54GPaの10分の1の引張強度と8.1％の均一伸びが達成され、これは通常のレーザー積層造形で処理されたさまざまな高強度鋼よりも優れています。

図1 機械学習を活用したFe-Ni-Ti-Al新マルエージング鋼（NMS）の組成設計の概略図。 a) 設計における特徴選択、b) Thermo Calc ソフトウェアからのデータ収集と置換モデルにおける相関マトリックス、c) 適用されたさまざまな機械学習アルゴリズム、d) 合金元素の許容範囲内での組成最適化、e) 490 °C におけるさまざまな組成の時間依存動的析出挙動、f) 生成された粉末の最終組成と形態および元素マップ図 2 カスタマイズされた粉末の処理学習、レーザー指向性エネルギー堆積 (LDED) プロセス、およびカスタマイズされた Fe–Ni–Ti–Al 材料の機械的特性の概要。 a) 粉末の粒度分布、b) 断面図、c) 逆極点図、d) 粉末の相分布図、e) 従来の方法で処理したマルエージング鋼 (CMS) と本論文で提案した方法で処理した NMS の性能比較。 LDED は、f) 連続堆積と g) 層間一時停止 (ILP) 堆積戦略を通じて NMS の空間形態を処理します。 h) 連続堆積法とILP堆積法における時間依存の熱履歴（182℃）。 i) NMS と CMS の引張工学応力-ひずみ曲線。 j) NMSの変形挙動のモニタリング結果図3 ILP堆積戦略で処理されたNMSの微細構造分析。 a) と b) は相の空間分布を示し、c) ILP サンプル内の高密度の転位、d) 粉末、および e) ILP サンプルの白い領域には析出物の兆候が見られません。 f) 暗い部分の TEM 観察では、大量の沈殿物が確認されます。 g) 針状沈殿物とそれに関連するSADPの拡大画像。 h) 沈殿物のEDSスペクトル分析。 i、j) Ni3Ti析出物のHR-TEM分析。ここで、(j)は(i)のマークされた領域の拡大図です。 k) マトリックスと円形析出物の高解像度HAADF STEMおよびFFT画像。 l) Ni3Ti 中の周期的な Ti 原子と Ni 原子の HAADF-STEM 像、m) 析出挙動とメカニズム図 4 a) ILP サンプル内のマイクロピラーの位置。 b、c）それぞれ白色領域（列 1）と暗色領域（列 2）から抽出されたマイクロカラムの形態。 d) ILP サンプルから抽出されたシリンダー (白い部分と黒い部分) と原料粉末の圧縮応力 - ひずみ曲線。 e、f）粉末および暗部領域のマイクロピラーの破壊形態。 g) 本研究と他の研究との比較: (i) 高強度低合金鋼 (HSLA)、(ii) 析出硬化鋼 (PHS)、(iii) 高強度ステンレス鋼、(iv) 工具鋼、(v) 還元活性化フェライト/マルテンサイト (RAFM) 鋼、(vi) マルエージング鋼。本研究では、機械学習を使用して、後処理を必要とせずにレーザー積層造形プロセス中にその場で析出物を形成できる新しいマルエージング鋼をカスタマイズし、機械学習手法とレーザー積層造形独自の熱サイクルを使用して高性能金属材料を開発する可能性を示しています。

参考文献:
Tan, C., Li, Q., Yao, X., Chen, L., Su, J., Ng, FL, Liu, Y., Yang, T., Chew, Y., Liu, CT および DebRoy, T., 2023. 機械学習によるカスタマイズされた新素材によるエネルギー効率の高い 4D 印刷。Advanced Science、10(10)、p.2206607。

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