TUS のエンジニアが DED 修理部品の性能を予測する数値モデルを開発し、産業応用への道を開く

はじめに: 機械修理の分野では、従来の金属 3D 印刷技術を使用して損傷した機械部品を修理するには、多くの場合、大型の設備が必要になり、金属粉末が大量に無駄になります。レーザー指向性エネルギー堆積 (DED) 技術の出現によりこの課題は克服されましたが、産業用途での実際の実装には、最適な成形条件を決定するための試行錯誤が依然として必要です。
2023年1月13日、アンタークティックベアは、この問題を解決するために、東京理科大学（TUS）のエンジニアが、金属粉末堆積要素を自動的に生成し、指向性エネルギー堆積（DED）成形のプロセス条件、温度分布、変形状態、残留応力分布を事前に予測できる数値シミュレーションモデルを開発したことを知りました。
この研究は、荒井正之、村松俊一、伊藤清弘、泉大成、横田浩樹の共著者による「レーザー直接エネルギー堆積による修復プロセスの3次元数値シミュレーション」と題する論文として、Journal of Thermal Spray Technologyに掲載されました。

関連論文リンク: https://link.springer.com/article/10.1007/s11666-022-01499-6
TUS の研究者らは、シミュレーション方法をさらに調整することで、特にメンテナンス用途において、このモデルを展開して技術の効率を改善できる可能性があると述べています。「当社の技術を使用すれば、金属構造物の表面形状を現場で完全に修復でき、修復に必要な金属粉末の取り扱いを大幅に削減できます」と、東京理科大学教授の新井正之氏は説明します。「しかし、この技術を産業界で広く適用するために必要な最適な成形条件は、これまで試行錯誤のプロセスを通じて決定する必要がありました。」
△東京理科大学チームが開発した数値モデルの動作原理の図解。画像提供：東京理科大学。
DED: 産業メンテナンスのための新しいソリューション<br /> 当然のことながら、産業機械に使用されている機械部品は、摩耗したり亀裂が生じたりすると、新しい部品に交換する必要があります。しかし、3D プリントはこうした修復を行う手段としての可能性を示しているものの、TUS の研究者らは、レーザーや電子ビームをベースとした現在の 3D プリント技術の多くは、依然として大型の装置の使用とプロセスでの金属粉末の廃棄が必要であると述べています。
とはいえ、産業の持続可能性がますます重要な話題になるにつれ、問題に対する新たな解決策を見つけるために多大な研究開発努力が注がれています。 DED は、産業および航空のメンテナンスツールとして注目を集め続けているテクノロジーです。通常、DED プロセスでは、粉末またはワイヤの原料を表面に堆積させ、堆積した領域を集中エネルギー源によって溶かします。
これらの材料を吐出するノズルは特定の軸に固定されていないため、多軸マシンに取り付けてさまざまな角度で配置することができます。この技術は、修復用途で既存の表面に材料を堆積させるのに最適であるだけでなく、TUS チームによれば、設置面積を大幅に削減することも可能になります。
しかし、DED は産業用メンテナンスツールとして広く注目されているにもかかわらず、この分野ではまだ広く採用されていません。 TUS チームが指摘するように、これは最終用途の要件を満たす部品を製造するための最適なパラメータを見つけるのが難しいことが一因であり、一部の早期導入者は「試行錯誤のアプローチ」に頼らざるを得なかった。
△指向性エネルギー堆積（DED）プロセス。画像提供：東京理科大学。
数値シミュレーション手法を使って「道を切り開く」
DED 3D プリントの結果をより予測可能にするために、東京理科大学のエンジニアは、ビルドに最適な成形条件を自動的に決定するデジタル処理分析システムを考案しました。このソフトウェアは、いわゆる「死生アルゴリズム」を通じて実装されており、修復プロセスを数値的にシミュレートし、修復されたエリアの「デジタルツイン」を作成することで機能します。
「堆積領域を構成する堆積要素に熱輻射・熱伝導モデルと粘塑性・熱可塑性複合モデルを適用することで、金属粉末堆積層の溶融から凝固までのさまざまな状態変化を忠実にシミュレーションすることができました。これらのモデルを有限要素解析プログラムに組み込むことで、これまでにない新しい加工解析システムを開発しました」と荒井教授は付け加えた。
チームはモデルをテストに導入した後、温度履歴と歪み挙動の推定値が実験結果とよく一致することを発見しました。研究者らはまた、堆積層に形成された残留応力が母材の降伏強度よりもわずかに高く、別の工業的修復プロセスである溶接オーバーレイ中に形成された残留応力よりも大幅に低いことも確認した。
研究者たちは、このモデルを使用することで、最終的には DED をより効果的な修復技術にし、効果的な資源管理を通じてその持続可能性を向上させることが可能になるかもしれないと見積もっています。応用面では、このソフトウェアは、発電所のブレードのキャビテーションによる薄肉化や、残留変形の影響を受けたガスタービンのローターブレードの修復に使用できると考えています。
Optomecの LENS DED テクノロジーは、既存の部品に追加の材料を堆積させることができるため、修理用途に最適です。写真提供：Optomec。
DED はエネルギーおよび航空宇宙分野ではまだ広く使用されていませんが、これらの業界ではタービンブレードの修理方法として注目を集めています。 2021年末、オプトメックの長年の顧客の1社が、同社の3Dプリント技術を使用してタービンブレードの修理を開始したことが明らかになった。同社は以前、米国空軍のタービンブレード修理にレーザーエンジニアードネットシェーピング（LENS）DED技術を導入するために50万ドルの資金提供も受けている。
一方、TUS チームと同様のプロジェクトでは、ドイツとカナダの企業が AI を使用して修理用の 3D プリントを自動化する取り組みを開始しています。「AI-SLAM」イニシアチブの一環として、チームはDEDプロセスをアルゴリズム的に管理し、人間の介入なしに損傷した部品の不規則な表面をより効率的に修復するソフトウェアを開発しています。

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