トップジャーナルレビュー - 南京理工大学の Wei Huiliang 教授: 高性能金属部品の付加製造における粒子構造、相、欠陥の制御!

出典: Additive Online

南京理工大学機械工学部の魏恵良教授が、ペンシルベニア州立大学、ローレンス・リバモア国立研究所、オハイオ州立大学、ウィスコンシン大学マディソン校の研究者らと共同で、粒子構造、相、欠陥の制御に関する最新の進歩をレビューした論文をProgress in Materials Science誌に発表したと報じられている。

3D プリントされた金属部品の性能と使いやすさは、化学組成、相、形態、粒径と形状の空間分布、結晶構造、さまざまな欠陥など、複数の特性によって決まります。複数のプロセス変数とパラメータを最適化する必要があるため、これらの量を制御することは大きな課題です。一般的な産業関連の積層造形合金（鋼、ニッケル、チタン、アルミニウム、銅合金など）や機能的に傾斜した材料に求められる特性は多岐にわたるため、合金固有の制御戦略が必要です。最近のレビュー記事では、加工と微細構造と特性の関係が取り上げられていますが、その制御戦略については焦点が当てられていません。

6月15日、南京理工大学機械工学部の魏慧良教授は、ペンシルベニア州立大学、ローレンス・リバモア国立研究所、オハイオ州立大学、ウィスコンシン大学マディソン校の研究者らと共同で、最新のレビュー記事「高性能金属部品の積層造形における粒度構造、相、欠陥の制御」をProgress in Materials Science誌に発表し、粒度構造、相、欠陥の制御に関する最新の進歩をレビューした。

このレビューでは、部品のパフォーマンスを制御するための機械モデルやデータ駆動型技術（機械学習、寸法分析、統計的手法など）などの新しいデジタルツールの使用に焦点を当てています。最後に、金属印刷における影響力の大きい研究の方向性が特定され、現在の証拠に基づいて将来の展望が提案されます。

研究ハイライト

（１）結晶構造、相、欠陥の制御には合金特有の戦略が必要である。

（２）鋼、ニッケル、チタン、アルミニウム、銅合金、傾斜材料について検討する。

（３）メカニズムモデルとデータ駆動型技術の利用について議論する。

（４）まとまりのない文献を整理し、新たな知見を提供する。

（５）将来の研究の機会が特定され、展望が提案される。

紙面イメージ

図 1. 従来の製造方法と積層造形で製造されたさまざまな鋼の典型的な微細構造。処理条件に応じて、AM 後に異なる微細構造が観察される場合があります。 ppt.: 沈殿物、ret.: 残留物、α: フェライト、bcc、α': マルテンサイト bcc/bct、γ: オーステナイト、fcc。

図 2. 速度 800 mm/s、電力値 120 W、160 W、360 W における Ti-6Al-4V の PBF-L における (a) 溶融ボイドの欠如、(b) 気孔、(c) キーホールの形態。すべての画像は縦向きです。

図3. 閉ループ制御を使用した微細構造のその場制御の例。ここでは、電荷結合素子 (CCD) カメラと赤外線 (IR) カメラを使用して AM プロセスを監視します。検知信号はリアルタイム制御システムに送信され、機械に制御信号を提供して、その場での微細構造制御のプロセスパラメータを調整します。

今後の方向性

強度と延性のトレードオフを克服する微細構造の特徴

凝固形態制御

テクスチャ

欠陥とパフォーマンスへの影響

印刷可能性データベースの作成

新興デジタルツールの応用

今後の展望

プロセスパラメータが微細構造、粒子構造、テクスチャに与える影響

現在までに、5,000 種類を超える合金のうち、積層造形が性能に有益な影響を与える可能性のある特定の特性を理解するために研究されたのは、ほんの一握りの合金だけです。さらに、複数の熱サイクルなどの独自の特性を活用して優れた性能を実現するため、AM プロセス専用の新しい合金が開発されています。電気モーターや変圧器に使用するための特定の結晶構造を得るためにシリコン含有鋼を印刷することや、低い熱膨張係数を必要とする用途向けに手頃な価格のニッケルおよびコバルト含有鉄合金を製造することは、ユニークな微細構造を持つ新しい合金の潜在的に魅力的な用途の例です。鋳造と溶接の豊富な知識ベースを活用し、既存の合金の微細構造に小さな変更を加えることで、積層造形における長年の課題のいくつかを解決できる可能性があります。たとえば、高強度アルミニウム合金の特定の添加剤が等軸結晶の成長を促進し、凝固割れを防ぐことができることは長い間知られていました。微細構造の特徴とそれが複数の特性とどのように関連しているかを理解するための包括的な知識ベースを開発することで、合金とプロセスの組み合わせが適切なコンポーネントを印刷するのに適しているかどうかをチェックできる印刷可能性データベースを構築できます。プロセスと材料の組み合わせの結果を明らかにすることに加えて、相転移、元素の偏析、準安定相の形成、粒子と亜粒子の構造、およびメソスケールの欠陥から結晶スケールの欠陥までが AM 中に独自の特性を生み出す仕組みの基礎をさらに深めていきます。

属性のユニークな組み合わせをよりよく理解する

部品の適合性は、いくつかの特性の組み合わせによって決まります。プロセスの組み合わせを最適化して、望ましい特性の組み合わせを実現すると、これまでにないユニークな特性の組み合わせが実現します。強度と延性のトレードオフを克服することが良い例です。ほとんどの場合、合金の強度が増加すると延性は低下します。しかし、特定のステンレス鋼やその他の合金では、この一般的なパラダイムが克服され、一方または両方の特性の同時改善が達成されました。基礎となるメカニズムを研究するにつれて、新たな知識が部品の性能と適合性の向上につながることは間違いありません。

新しい合金

鉄ベース、アルミニウムベース、ニッケルベース、チタンベースの合金の結晶構造は、含まれる溶質によって変更された溶媒原子の単位格子によって決まります。添加される溶質の性質と量は、合金の凝固挙動、粒子の形態、相組成、および機械的特性を制御する上で重要です。しかし、金属材料の微細構造は、冷却速度や応力などの外部パルスに対して非常に敏感であることはよく知られています。 AM で使用される既存の鉄ベース、アルミニウムベース、ニッケルベース、チタンベースの合金は、AM 用に特別に設計されたものではありません。積層造形のほとんどのバリエーションには、金属部品の微細構造と特性に影響を与える複数の熱サイクルが伴います。熱サイクルを予測できるプロセスモデルが登場しています。ただし、プロセス変数の数と範囲が広く、また微細構造と特性が合金に固有の性質であるため、プロセス変数を部品の微細構造および特性に関連付ける作業は時間がかかることが予想されます。高度なモデリングは熱サイクルの制御に役立ち、微細構造の進化に関する洞察を提供します。さらに、AM 条件にさらされると部品の性能ニーズを満たす微細構造と特性を生み出すことができる新しい合金と機能的に傾斜した材料の開発も継続されます。

欠陥が少ない

融合不足、亀裂、残留応力および変形、さまざまな種類の多孔性、表面粗さ、波状性、球状化、化学組成の変化、転位などの結晶欠陥は、積層造形部品の重要な微細構造特性です。メソスケール以下、さらには原子スケールまでの複数の欠陥は、部品の性能と適合性に重大な影響を及ぼす可能性があります。熱処理や熱間静水圧プレスなどの後処理は、多孔性、融合不足、残留応力などの欠陥を軽減するために引き続き使用されますが、これらの手順は部品のコスト競争力を損なう可能性があります。あらゆる規模の欠陥も、機械的特性に複雑な影響を与えます。欠陥の原因とさまざまなプロセス変数の階層的影響を定量的に理解する上で近年大きな進歩があったにもかかわらず、プロセス変数と欠陥および部品の機械的特性との相関関係を理解するための定量的なフレームワークが現在のところ欠けています。機械モデリングと機械学習アプリケーションの継続的な進歩により、プロセスパラメータウィンドウを狭めて欠陥を制御し、部品の保守性を向上させる可能性が生まれます。

デジタルツールの統合の改善

検証可能なメカニズムモデルを使用して、温度と速度の場、冷却速度、凝固形態、微細構造のスケールなど、製品の品質に影響を与える重要なパラメーターを計算する方法の例は数多くあります。これらのパラメータは、溶融領域のサイズが小さく、温度場の空間的変動性と過渡的性質が大きいため、実験的に測定することが困難です。機械モデルを実験データと組み合わせると、微細構造と特性の進化を理解するための科学的根拠が明らかになります。機械モデルを使用する利点が広く認識されるようになると、健全な部品の印刷パラメータの選択は科学的原理に基づいて行われるようになり、時間と費用のかかる試行錯誤を回避できるようになります。

機械学習はデジタル技術に根ざしており、積層造形に自然に適合します。製品設計からプロセス計画、生産監視、プロセス変数と製品属性の関連付けまで、機械学習は現在の使用法よりもさらに重要な役割を果たすようになります。ビジョンシステムの統合データ収集システムは、各レイヤーの印刷プロセス中にデータを収集でき、機械学習は温度場と材料の状態を使用して製造エラーを削減できます。現時点では、現象論的理解から金属材料の複雑な特性を予測する信頼できる方法がないため、微細構造と特性の制御は、機械学習によって影響を受ける最も重要な機能であると考えられます。 AM 金属材料の微細構造は、相、粒および亜粒構造、偏析元素、準安定相、非常に微細な酸化物およびその他の析出物の多様性、および粒界付近の転位の高濃度により、非常に複雑です。微細構造のこれらの異なる特性により、微細構造と特性の相関関係が複雑になります。データの品質と量の要件が満たされ、予測エラーに対して適切な予防措置が講じられている場合、機械学習は、科学的原理に基づいて微細構造を複数の特性と関連付け、部品の目的適合性を向上させる潜在的な代替アプローチを提供します。

著者について

南京理工大学機械工学学院教授兼博士研究員の魏慧良氏が、江蘇省「双起業計画」の起業・革新人材、および江蘇省「六大人材峰」のハイレベル人材プログラムに選ばれた。現在、彼はAdditive Manufacturingの副編集長、Science and Technology of Welding and Joiningの編集委員、中国国家自然科学基金の査読者、中国機械工学会の上級会員、南京理工大学科学技術協会の会員を務めています。中国国家自然科学基金の総合・青年プロジェクト、中央軍事委員会科学技術委員会基礎強化計画、江蘇省自然科学基金などのプロジェクトを主宰し、中央軍事委員会科学技術委員会重点基礎強化プロジェクト、教育部国家外国専門家局イノベーション・インテリジェンス基地、中央軍事委員会科学技術委員会イノベーションゾーン、江蘇省フロンティアリード技術基礎研究特別プロジェクトなどの主要プロジェクトに参加し、50本以上の論文を発表し、5,000回以上引用されている。

論文をダウンロードする

高性能金属部品の積層造形における粒子構造、相、欠陥の制御.pdf

論文引用

Mukherjee T、Elmer JW、Wei HL、他「高性能金属部品の積層造形における粒子構造、相、欠陥の制御[J]」。Progress in Materials Science、2023: 101153。

https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2023.101153

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