「Adv Sci」:機械学習により 4D プリントされたグリーン メタルが開発、元の状態は 1.54GPa+8.1%

「Adv Sci」:機械学習により 4D プリントされたグリーン メタルが開発、元の状態は 1.54GPa+8.1%
出典: 材料科学と工学

現在、積層造形に使用されている金属粉末は、一般的に従来の市販合金の組成に従っています。これらの既存の市販金属粉末は、積層造形プロセスの成形プロセスの特性(高冷却速度、熱サイクルなど)を考慮せずに、従来の処理ルート(鋳造、熱間静水圧プレス、放電プラズマ焼結など)に合わせて設計および最適化されているため、積層造形に最適な材料ではない可能性があります。さらに、積層造形後も、ほとんどの材料では機械的特性を最適化するためにその後の熱処理が必要になります。近年、積層造形専用の新しい合金の開発は、積層造形分野における研究のホットスポットとなっています。しかし、熱力学計算や第一原理計算などの従来の合金計算方法には、開発サイクルが長く、試行錯誤のコストが高いなどの問題があります。そのため、積層造形専用の合金材料をいかに効率的に設計し、合金設計サイクルを短縮し、後熱処理なしで高強度かつ高靭性の印刷部品を実現するかが、この分野における大きな課題となっています。

機械学習は、機械やシステムがデータから学習し、信頼性の高い決定や予測を行うことを可能にする人工知能技術であり、新しい先進材料の設計と開発を加速させる上で大きな可能性と能力を示しています。この目的のために、シンガポール製造技術研究所の Tan Chaolin 氏 (プロジェクトの PI) は、香港城市大学の Yang Tao 氏およびペンシルベニア州立大学の T. DebRoy 氏と共同で、熱力学計算と組み合わせた機械学習を通じて、特に積層造形向けの新しいマルテンサイト鋼 Fe-20.8Ni-6.2Ti-1.7Al (wt%) を開発しました。この材料は、レーザー直接エネルギー堆積法(LDED)により、元の状態で優れた強度と可塑性(最大 1.54 GPa の引張強度と 8.1% の均一伸び)を得ることができ、これは、元の状態で積層造形法によって製造されるほとんどの市販の高強度鋼の機械的特性よりも大幅に優れています。その優れた機械的特性は、主に LDED 堆積中に Ni3Ti 化合物がその場で形成されることに起因します。独自の層ごとの冷却堆積戦略により、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、析出相の形成に好ましい条件が整います。機械学習によって開発された材料は、析出相を迅速かつ短時間で形成する能力があり、LDED の独自の現場熱処理効果と相まって、大量のナノ Ni3Ti の現場形成を促進します。

現在主流の非インサイチュー4Dプリンティング(つまり、3Dプリントされた部品の経時変化(特性や機能の変化など)は部品形成後に発生する)と比較して、本研究では時間依存の析出強化と3D幾何学的成形を統合し、インサイチュー4Dプリンティングを強調することで、その後の時間とエネルギーを消費する熱処理を回避し、高エネルギー効率とグリーン製造における積層造形技術の利点を十分に発揮します。関連研究は、「エネルギー効率の高い4Dプリンティングのための機械学習によるカスタマイズされた新素材」というタイトルで、2023年2月5日にAdvanced Science(IF = 17.52)に掲載されました。

論文リンク: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202206607


合金の機械学習 (ML) 設計の主なプロセス (図 1) は次のとおりです。まず、材料特性に影響を与えるいくつかの重要な指標を分析します。次に、ML モデルを使用して、さまざまな合金元素がこれらの主要な指標 (N3Ti 析出相や Laves など) に与える影響を予測しました。トレーニング データ セットは Thermal-Calc の熱力学計算から取得され、合計 1815 個のデータ ポイントがサロゲート モデルのトレーニングに使用されます。一般的なモデルの中で、ランダム フォレスト (RF) モデルは、図 2 に示すように、非常に高い予測精度 (R2>99%) を達成でき、ML 予測の有効性を十分に実証しています。 ML によって予測された組成がさらに検証され、最終的に最適な合金組成は Fe-20.8Ni-6.2Ti-1.7Al (wt%) として得られました。

図1.機械学習(ML)を使用したFe-Ni-Ti-Al新マルエージング鋼(NMS)の開発プロセスの概略図。 図 2. Laves 相と Ni3Ti 沈殿相に対するさまざまな機械学習モデルの予測精度の分析。
図3に示すように、Fe-20.8Ni-6.2Ti-1.7Al(重量%)材料はレーザー直接エネルギー堆積(LDED)技術によって製造されました。全体的な研究結果によると、レーザー積層造形プロセスの高い冷却速度と熱サイクル特性を最大限に活用することで、合金内部に高転位密度のマルテンサイトが形成され、その後の複数の熱サイクルで合金内部の欠陥に高密度のNi3Tiが原位置で形成され、合金が大幅に強化されることがわかりました。 LDED 状態での特定の調製プロセスと機械的特性。 Fe-Ni-Ti-Al鋼は、印刷プロセス中にその場でNi3Tiを形成し、その後の熱処理は必要ありません。つまり、時間の次元は3次元形成に基づいて統合されており(時間のかかるその後の熱処理が不要)、これは4D印刷技術と見なすことができます(図3eを参照)。

図3. 合金粉末特性分析、LDEDプロセス、およびFe-Ni-Ti-Al試験片の機械的特性。 図4. LDEDで作製したFe-Ni-Ti-Alサンプルの微細構造分析とin-situ析出メカニズムの概略図。粉末中には析出相は観察されなかったが、LDED によって調製されたサンプル中には多量の Ni3Ti 析出相が観察された。
図5に示すように、マイクロカラム圧縮試験では、印刷されたバルク材料内のNi3Tiに富む析出ゾーンの強度が粉末粒子の圧縮強度よりも高いことが示されており、Ni3Tiのその場析出相によってもたらされる強化効果が確認されています。この新素材は、LDED 堆積後、熱処理なしで最大 1.54 GPa の引張強度と 8.1% の均一伸びを達成でき、現在積層造形によって形成されるほとんどの高強度鋼の中でも強度と可塑性の非常に優れた組み合わせを示しています。

図 5. LDED によって作製された Fe-Ni-Ti-Al 材料のマイクロメカニカル特性、およびこの材料と積層造形によって作製されたさまざまな高強度鋼の機械的特性の比較 (すべて未熱処理の状態)。
結論として、本研究では機械学習を通じて、LDED 中にその場で析出相を形成できる新しいマルエージング鋼を開発しました。設計された層ごとの冷却堆積戦略は、高密度転位マルテンサイトマトリックスの形成を促進します。材料の急速な沈殿速度と LDED の独自の in-situ 熱処理効果により、大量のナノ Ni3Ti の in-situ 異種核生成が促進されます。マイクロピラー圧縮試験の結果は、その場で形成された Ni3Ti 析出相が、原料粉末と比較して LDED 印刷された NMS マルエージング鋼の強度を向上させることを示しています。 LDED が製造した NMS マルエージング鋼は、約 1.54 GPa の引張強度と 8.1% の均一伸びを達成しており、これは積層造形法で形成された多くの高強度鋼よりも優れています。この研究は、積層造形中の材料間の相互作用とインサイチュ熱処理効果を理解し、活用することで高性能金属を開発できる可能性を実証しており、積層造形専用の構造材料、機能性材料、グリーン材料の開発にインスピレーションと参考資料を提供することができます。

4Dプリント、グリーンメタル

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