粒子法を用いた金属積層造形プロセスのモデリングとシミュレーション

出典: Additive Online

数値シミュレーションは積層造形において重要な役割を果たし、メッシュレス、粒子ベースの離散化技術の有効性と潜在的な応用に関する研究を促進します。これらの方法は流体の流れの処理に優れており、市販のシミュレーションソフトウェアで一般的に使用されているグリッドベースの手法の代替として有効です。

2023年11月8日、スイス連邦工科大学チューリッヒ校のモハマドレザ・アフラシアビ氏とマルクス・バンバッハ氏は、最新のレビュー記事を「仮想および物理プロトタイピング」（中国科学院ゾーン1、トップ、インパクトファクター10.6）誌に発表し、粒子法を使用した金属積層造形（MAM）プロセスの計算モデルの開発における最新の進歩、そのようなプロセスの粉末（または溶融プール）スケール制御の基本メカニズムの理論的理解、および予測的な物理学ベースのモデリング方法についてレビューしました。

著者らは、粉末床溶融、指向性エネルギー堆積、およびバインダー噴射プロセスをシミュレートするための粒子ベースのアプローチの適用性とパフォーマンスを調査します。 MAM の進歩は、実験ではアクセスまたは観察できないことが多い体系的な材料プロセス構造の実現に依存しているため、効率的な粒子ベースのマルチスケールシミュレーションツールの開発は、その場でのプロセス制御と最適化を通じてこの目標を達成するために不可欠です。

図1. さまざまなスケールでのMAMプロセスのモデリング研究（上）と粉末スケールでの溶融プール内および周囲で発生する基本的な物理現象（下）。図 2. MAM の離散粉末モデル: (A) DEM の球状粉末モデル。 (B) 多球体と超楕円体によって表される非球形粉末モデル。
図 3. 多層電子ビーム溶融プロセスにおける粉末充填と溶融プールのシミュレーションのための結合 DEM-CFD モデリングフレームワーク。
見通し

プロセスのモデリング、制御、最適化。メッシュレス粒子ベースのシミュレーション方法は、複雑なマイクロ流体、熱流体力学、粉末冶金の問題を解決する上で既存の CFD 技術よりも効果的な可能性のある、積層造形プロセスの高忠実度モデルを作成するための実行可能な代替手段を提供します。これにより、最終的には、材料の堆積、溶融、（再）凝固、微細構造の進化をより深く理解し、インラインプロセス制御が可能になります。また、プロセスパラメータ、スキャン戦略の最適化、残留応力、変形、障害発生の予測も可能になります。

信頼性の高い製造品質予測ツール。メッシュレスプロセスシミュレーションは、製造上の欠陥や部品の品質を評価するための「信頼性の高い予測ツール」と見なされるためには、さらなる機能強化が必要です。これらは、球状化、亀裂、未融合多孔性などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。その結果、AM プロセスの効率とコスト効率が向上し、反復回数が削減され、最終部品の品質が向上します。

デジタルツインの基盤。物理ベースの MAM 機械モデルは、インダストリー 4.0 時代の現代製造業の重要な要素であるデジタルツイン技術を確立するための重要な要素です。 MAM プロセスの代表的なデジタルツインを実現し、リアルタイムのプロセス監視を容易にするには、詳細なプロセスシミュレーション、データ分析 (機械学習経由)、およびその場でのセンシングをシームレスに統合することが不可欠です。

主な結論

過去 4 ～ 5 年にわたり、MAM 問題に固有の複雑な物理現象や物質変換を解決するための粒子法の人気が急上昇しました。この傾向に沿って、このレビューでは、粉体プロセスのモデリングとシミュレーションにおける最近の進歩をレビューし、その機能と限界について体系的に説明します。

既存のモデルのほとんどは、粉末堆積とレーザー材料相互作用を伴う融合ベースのプロセス（PBF および DED）に合わせて調整されています。この好みは、モデリングの点における 2 つのプロセスの基本的な類似性と、BJ などの他の MAM 手法と比較した人気に由来しています。この文脈では、PBF シミュレーションによって公開された論文の数と質は DED を上回っています。 DEM-SPH の組み合わせは、粉末堆積、レーザー溶融、流体の流れ、凝固というプロセス全体をシミュレートするための最も効果的なモデリング手法になります。しかし、現在のシミュレーション機能は、1 μm の (空間) 離散化解像度を使用して、金属粉末の単一層内で数ミリメートルのスキャンベクトルに制限されています。この解像度での完全な DEM-SPH プロセスシミュレーションには 2,500 万を超える離散粒子が含まれ、完了するまでに約 4 ～ 5 日かかるため、並列コンピューティング技術を使用する必要があります。

開発されたモデルは、特に溶融プールの挙動を予測する点で優れた能力を発揮しますが、いくつかの重要な問題が未解決のまま残っています。溶融金属の蒸発や流体と固体の相互作用の解決など、いくつかの基本的な現象を物理モデルに組み込む必要があります。さらに、キーホールの形成を表現するための基本的なレイトレーシングなどの方法を使用して熱源をより正確にモデル化することで、精度が向上し、大きな価値がもたらされます。もう 1 つの大きな課題は、シミュレーションに必要な大量の計算リソースから生じており、GPU と CPU のクラスター上での大規模な並列化が必要です。この並列化がなければ、マルチトラックおよびマルチレイヤーの MAM シミュレーションは事実上不可能になります。さらに、粒子ベース、物理ベースの MAM プロセスモデルと高速機械学習およびデータ駆動型アプローチを統合することで、現在のモデル開発活動の焦点をシフトする刺激的な機会が生まれ、これまでにない計算効率とコスト削減が実現します。材料処理の観点から見ると、インサイチュ合金化とマルチマテリアルアプリケーションの統合は、シミュレーションのフィードバックを活用してカスタマイズされた材料特性を持つ機能部品を製造し、MAM の機能を拡張する大きな可能性を秘めています。つまり、MAM におけるメッシュレス粒子ベースの手法の開発の見通しは次のようにまとめることができます。

製造上の欠陥、特に溶融多孔性の欠如を評価するために使用されます。
予測モデル制御とオンサイトプロセス監視システムを組み込む可能性があります。
大規模シミュレーションの実行時の高速化をさらに検討します。

現在の計算モデルは驚くべき能力を示していますが、未解決のさまざまな欠点や重大な課題も明らかにしています。したがって、本論文では、MAM 分野の研究者や開発者に対し、粒子ベースのアプローチの可能性を探り、急速に進化するこの分野での進歩を最大限にするために学際的なコラボレーションに取り組むことを奨励しています。特に興味深く重要なのは、粒子アプローチを、マルチスケール MAM プロセスの ML 支援代替モデルとして作り直すことの実現可能性であり、これは近い将来、デジタルツイン、その場プロセス制御、最適化、および設計の不可欠な部分になる可能性があります。

論文引用: Afrasiabi M、Bambach M. 粒子法による金属積層造形プロセスのモデリングとシミュレーション: レビュー[J]。仮想および物理プロトタイピング、2023、18(1): e2274494。

https://doi.org/10.1080/17452759.2023.2274494