西南交通大学は、X線3Dイメージングを使用して、3Dプリントされたアルミニウム合金の疲労挙動の異方性を明らかにしました。

出典: 積層造形技術フロンティア

西南交通大学はこれまで、添加材の疲労性能評価において重要な進歩を遂げており、国際疲労分野のトップジャーナルである『International Journal of Fatigue』に「レーザー粉末床溶融法で製造したAlSi10Mg合金の異方性疲労抵抗に対する欠陥集団の影響」と題する学術論文を発表している。博士課程学生の呉正凱氏が論文の第一著者、研究者の呉盛川氏が責任著者、王立協会および王立工学アカデミーの会員であり中国科学院の外国人院士であるフィリップ・J・ウィザーズ氏が共著者である。
1. 3D プリント材料の疲労寿命のばらつき - 最大欠陥分布の不確実性<br /> レーザー粉末床溶融結合法（L-PBF）は、最も広く使用されている積層造形（AM）技術の 1 つであり、高い成形精度や複雑な部品への高い適応性などの技術的利点を備えています。アルミニウム合金は、比強度が高く、コストが低く、耐腐食性に優れているなどの利点があり、航空宇宙、鉄道輸送、自動車などの産業分野で広く使用されています。軽量で一体化されたアルミニウム合金部品の緊急の需要により、ボス、薄壁、複雑なキャビティを備えた部品など、さまざまな複雑な形状のアルミニウム合金部品の製造が現在の開発トレンドになっています。L-PBF技術は、複雑なアルミニウム合金部品の新しい迅速な製造方法を提供することが期待されています。しかし、チタン合金やニッケルベースの高温合金などの他の金属と比較すると、アルミニウム合金の3Dプリントに関する研究は比較的遅れています。アルミニウム合金粉末は流動性が低く、レーザー反射率と熱伝導率が高いため、L-PBF 成形プロセス中に内部に未融合、気孔、亀裂などの欠陥が発生しやすく、疲労性能が著しく低下し、開発と応用に影響を与える重要な理由の 1 つです。

溶接における欠陥が局所的であるのに対し、積層造形における欠陥は世界中に分布しています。欠陥の位置、サイズ、形態、量、および複数の欠陥間の相互作用が異なるため、コンポーネントの局所的な応力集中には明らかな違いが生じることがよくあります。村上氏は、金属材料の疲労寿命のばらつきに影響を与える根本的な原因は、最大欠陥分布の不確実性にあると指摘した。さらに、L-PBF 成形には方向性があり、異なる積層方向で成形された部品の疲労特性も大きく異なります。これが、L-PBF の開発と応用に影響を与える重要な理由の 1 つです。現在、積層造形アルミニウム合金の欠陥による疲労破壊に関する研究は、主に2次元特性評価方法（破壊観察など）に限られており、積層造形における3次元欠陥が支配的な疲労損傷破壊挙動の正確な特性評価が欠けています。積層造形の3次元欠陥特性と異方性疲労性能との関係を確立することが急務となっています。

2. 欠陥許容度評価 - 欠陥の幾何学的特性を正確に特定し、定量的に特徴付ける<br /> 積層造形されたアルミニウム合金の場合、適切な応力緩和熱処理により残留応力の大部分を除去し、構造の異方性を低減することができます。実際の用途では、疲労荷重を受ける部品は、表面粗さが疲労性能に影響を及ぼさないように、表面を処理する必要があることがよくあります。したがって、熱処理および機械加工後、添加剤部品の内部欠陥が疲労挙動を制御する主な要因になります。欠陥の存在は材料内部の応力状態に大きな影響を与え、応力集中を引き起こし、ひび割れの発生を誘発して疲労性能を低下させます。したがって、付加部品の内部欠陥特性を取得し、欠陥と応力および疲労寿命の関係を構築することは、欠陥許容度評価の重要な目標です。したがって、欠陥の幾何学的特性を正確に識別し、定量的に特徴付ける方法が、欠陥許容度評価における主要な課題になります。
図 1: (a) L-PBF プロセスとサンプリング方向の概略図、(b) 異なる方向のサンプルの内部欠陥の 3D イメージング結果、(c) 欠陥等価楕円体の概略図、(d) 異なる方向のサンプルの内部欠陥のサイズと角度の関係。
X線断層撮影（X-CT）は、複雑な部品の損傷検出に大きな利点があります。材料の内部欠陥や損傷を3次元空間で視覚化し、欠陥の空間サイズ、形態、分布特性を正確に把握できるため、欠陥や亀裂の進展に効果的な技術サポートを提供します。これは、現在の材料破損メカニズムの研究における最高の研究方法となっています。さらに、材料の内部欠陥が疲労強度に与える影響を定量的に特徴付けるために、日本の学者である北川と高橋は、1976年に従来の公称応力評価法と線形弾性破壊力学（LEFM）理論を結び付けました。彼らは、材料の疲労限度Δσwと亀裂伸展閾値ΔKthに基づいて、疲労限度と亀裂サイズの間の関数関係を得ました。これが有名な北川-高橋（KT）図です。 Beretta らは、従来の加工材料と積層造形材料の欠陥に対する感度を比較することにより、KT 図の欠陥許容度評価の概念が積層造形部品にも適用可能であることを発見しました。

構築方向に沿って荷重をかけた高サイクル疲労試験片と構築方向に垂直に荷重をかけた高サイクル疲労試験片の平面に投影されたすべての欠陥を調査したところ、欠陥の等価サイズが大きくなるにつれて、材料の疲労限度は徐々に低下し、亀裂伸展閾値は徐々に上昇して長い亀裂伸展閾値に徐々に達することが分かりました。表面および表面近傍の欠陥は疲労性能を大幅に低下させ、疲労破壊および破損は多くの場合、最大表面欠陥によって制御されます。したがって、欠陥X-CT 3次元画像データに基づいて、極値統計法を使用して、異なるサイズのコンポーネントの最大欠陥値を推定し、KT図と組み合わせて積層造形材料の疲労性能を評価し、欠陥が疲労限度に与える影響を調べることができます。本論文では、上記の実験的および理論的方法に基づいて、X線3次元画像（X-CT）、走査型電子顕微鏡（SEM）、一軸引張、高サイクル疲労、疲労亀裂伸展閾値などの実験方法を総合的に使用して、積層方向（X方向）に垂直および積層方向（Z方向）に平行なL-PBF形成AlSi10Mg合金の3次元欠陥特性、引張特性、疲労寿命などの側面について詳細かつ体系的な研究を行い、積層造形3次元欠陥と異方性疲労特性の関係を調査しました。

3. 材料の疲労特性を非破壊かつ迅速に評価する<br /> 研究結果によると、異なる配向のL-PBFで形成されたAlSi10Mg合金試験片の内部3次元欠陥形態には、顕著な異方性があることがわかりました。等価楕円体モデルは、平坦な特性を持つ欠陥を特徴付けるために使用され、等価楕円体の長半軸（a）と中半軸（b）が位置する平面の法線と荷重方向との間の角度（θ）を欠陥の角度特性パラメータとすることで、欠陥の最大特性サイズと形態の異方性を効果的に特徴付けることができます。欠陥の等価直径が 160 μm を超える場合、Z 方向サンプルの欠陥特性角度は 0° に近づき、X 方向サンプルの欠陥特性角度は 90° に近づきます。異なる方向のサンプルでは、欠陥角度特性に大きな異方性があり、これは欠陥の 3 次元形態にも大きな異方性があることを示しています。疲労試験結果によると、Z方向試験片の疲労限度は45MPaであり、X方向試験片の疲労限度（118MPa）よりも大幅に低いことがわかりました。ただし、X方向試験片の疲労データの分散はZ方向のそれよりも大幅に高く、疲労性能の異方性は極めて顕著です。

図 2: (a) 欠陥特性サイズと位置特性の概略図、(b) 異なる方向のサンプルにおける疲労原因欠陥の特性、(c) 異なる方向のサンプルの疲労特性の比較、(d) 欠陥特性サイズが疲労特性に与える影響。
疲労破壊の亀裂源欠陥を特徴付け、数えました。結果から、さまざまな方向の試験片の疲労亀裂はすべて、表面または表面近くの未融合欠陥から発生したことがわかりました。より大きな平坦な未融合欠陥は、主に蓄積層の平面に分布し、荷重方向に沿った投影面積が大きく、Z方向試験片の疲労強度を大幅に低下させました。欠陥特性サイズの極値統計法と標準KT線図に基づいて、異なる方向の試験片の疲労限度を予測しました。結果は、Z方向試験片の予測誤差は10％以内であったのに対し、X方向試験片の予測誤差はより大きく、約30％に達し、予測結果は保守的であることを示しました。上記の研究内容に基づいて、本論文では、積層造形の3次元欠陥特性と異方性疲労性能の関係を構築しました。まず、X-CTによって試験片の内部欠陥を3次元で正確に特徴付け、楕円体に相当し、その投影面積の平方根（√area）を欠陥特性サイズとしました。次に、極値統計法に基づいて、異なる方向の試験片内の最大欠陥特性サイズを予測しました。最後に、修正北川-高橋（KT）図と組み合わせて、異なる方向の試験片の疲労限界を評価しました。
図 3: (a) 異なる方向の試験片における内部欠陥の特徴的なサイズの極値統計法、(b) 異なる方向の試験片における内部欠陥サイズの確率的評価、(c) 異なる方向の試験片における最大内部欠陥サイズと試験片体積の関係、(d) 欠陥の極値統計に基づく疲労性能の確率的評価のための KT 図。本研究では、3次元欠陥によって引き起こされる付加金属の疲労挙動についての理解を深め、3次元欠陥イメージングに基づく付加金属材料の疲労性能評価方法を提案しました。材料の疲労性能を非破壊かつ迅速に評価でき、金属付加製造に必要なプロセスフィードバック情報を提供し、3Dプリント材料の疲労耐性評価にアイデアを提供します。研究チームは、欠陥のサイズ、形態、位置などの複合的な影響を考慮し、ビッグデータ、機械学習などのアルゴリズムを適用して、欠陥特性と疲労強度および寿命の関係を構築しました。さらに、材料組成と添加剤プロセスを入力パラメータとして使用して、より正確な疲労寿命モデルを確立しました。

西南交通大学は、X線3Dイメージングを使用して、3Dプリントされたアルミニウム合金の疲労挙動の異方性を明らかにしました。

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