ビッグニュース！ 3D プリントされた Ti-6Al-4V 合金が科学のトップに！

出典: マテリアルサイエンスネットワーク

はじめに: 多孔性欠陥は現在、レーザー金属積層造形技術の広範な採用を妨げる主な要因です。一般的な多孔性は、レーザーエネルギーの入力が多すぎる場合に発生し、不安定な蒸気陥没（キーホール）を引き起こします。本論文では、マルチフィジックスシミュレーションと組み合わせた同時高速シンクロトロンX線イメージングと熱イメージングにより、Ti-6Al-4Vレーザー粉末床溶融において2種類のキーホール振動が発見されました。機械学習を使用して、ミリ秒未満の時間分解能とほぼ完璧な予測率でランダムな小さな孔生成イベントを検出する方法を開発しました。実用X線画像化によって実現した高精度なデータラベリングにより、商用システムで使用できるシンプルで実用的な方法を実証することが可能になりました。

30 年以上にわたる集中的な研究開発を経て、レーザーパウダーベッドフュージョン (LPBF) は、便利なラピッドプロトタイピングツールから耐久性のある金属部品を製造する製造技術へと進化しました。現在、一部の業界では LPBF が全面的に採用されていますが、他の業界では LPBF を製品ラインに組み込む際に品質管理に慎重になっています。 LPBF は主要な金属積層造形 (AM) 技術として、複雑な形状と微細な特徴を持つ部品を製造することができます。しかし、LPBF が破壊的な製造技術としてその可能性を最大限に発揮するには、まだいくつかの技術的なハードルを克服する必要があります。一般的な LPBF プロセスでは、高出力レーザービームを使用して金属粉末を局所的に溶融および固め、3 次元 (3D) オブジェクトを層ごとに形成します。印刷プロセスに伴う極端な熱条件により、過渡現象と複雑な構造ダイナミクスが引き起こされます。それらの相互作用により、多孔性などの構造上の欠陥が生じることがよくあります。一般的なタイプの多孔性は、蒸気圧低下帯の一時的な崩壊によって引き起こされ、キーホール多孔性と呼ばれます。

レーザーエネルギー入力が過剰（高出力、低速スキャン）な場合、金属の蒸発により反動圧力が生じ、溶融池表面が押し下げられて狭く深いキーホールが形成され、その中で複数のレーザー反射および吸収イベントが発生します。これにより、金属の全体的なレーザー吸収が増加し、エネルギー効率が向上し、構築速度が速くなるため製造プロセスにメリットがもたらされますが、キーホール壁でのレーザー吸収が不均一になると、局所的なホットスポットが発生し、反動圧力、蒸気動圧、毛細管力、およびマランゴニ力の間の不均衡が生じます。不安定なキーホール条件では、気泡がキーホールの先端を挟み込む可能性があり、一部の気泡は前進する凝固前面によって捕捉されて最終的に多孔性欠陥になります。特定の材料の LPBF の場合、電力速度 (PV) プロセス図の不安定なキーホール領域を、ほとんど不確実性なく定義できます。不安定なキーホール領域の外側に初期レーザーパラメータを設定すると、キーホールの多孔性の生成を軽減するのに役立ちます。ただし、LPBF に関係する複数の要因によって、レーザー溶融モードがオフセットされ、レーザースポットサイズ、出力、スキャン速度のドリフトや、局所的な過熱につながるスキャン戦略など、キーホール多孔性が発生しやすい状態が発生する可能性があります。したがって、特定の材料を印刷するために初期の機械設定が最適化されている場合でも、部品にキーホール多孔性が存在する可能性があります。

LPBF におけるキーホール生成のリアルタイム検出は、構築後の部品の識別と調査を容易にするだけでなく、構築プロセス中のローカルな変化の必要性を予測できる閉ループ制御システムを開発するためにも重要です。プロセスモニターとしては光学センサーと音響センサーが一般的に使用されており、プロセス特性と多孔度を相関させるデータ分析方法が開発されています。特に機械学習の応用では、多孔性が生じやすい状態と通常の状態を区別することにある程度成功していますが、キーホールの生成を局所的にかつ瞬時に検出することは依然として困難です。この問題は、キーホール生成のランダム性には、加工パラメータのドリフトという明らかな原因以外にも、他の物理的な原因があるという事実によって発生します。不安定なキーホール条件下でのレーザースキャン中、気泡形成の正確な位置はランダムであり、どの気泡が最終的に多孔性欠陥になり、どの気泡がキーホールによって再捕捉されて消滅するかは不確実です。
ここで、バージニア大学のタオ・サン教授とカーネギーメロン大学のアンソニー・D・ロレット氏は、同期した高速シンクロトロンX線と熱画像を使用して、不安定な小孔条件下でのTi-6Al-4Vの2つの小孔振動モードを発見しました。実験データ、マルチフィジックスシミュレーション、機械学習を統合することで、キーホール生成を検出する方法が開発されました。この方法では、キーホール領域から放出される熱信号を使用して、細孔の生成を予測します。LPBF プロセスの X 線画像は、理論モデルの調整と検証、および機械学習アルゴリズムのトレーニングのための豊富なデータグラウンドトゥルースを提供し、1/100 秒未満の時間分解能で、粉末ベッドとベア基板サンプルのほぼ完璧な検出精度を実現します。関連する研究結果は、「レーザー粉末床溶融結合におけるキーホール孔生成の機械学習支援リアルタイム検出」というタイトルでトップ学術誌「サイエンス」に掲載されました。

リンク: https://www.science.org/doi/10.1126/science.add4667

運用実験は、アルゴンヌ国立研究所の先進光子源の 32-ID-B ビームラインで実施されました (図 1A)。高エネルギー X 線を単層粉末床またはむき出しの基板サンプルに通して表面下の構造ダイナミクスを明らかにし、熱カメラを設置して溶融池の斜め上方からのビューを取得します。ガウス分布を持ち、波長が 1070 nm の連続波ファイバーレーザーを、さまざまな出力と速度でサンプル上の単一の直線に沿ってスキャンしました。単一線融解イベントからの全視野X線画像が、空間解像度2～3mm/ピクセル、時間解像度0.1ns～7.5ms、フレームレート50kHz～1.08MHzで収集されました（図1C）。同時に、可視から赤外線のスペクトル範囲における溶融軌跡の熱画像が、視野角 38° ～ 58°、空間解像度 5 ～ 30 mm/ピクセル、時間解像度 0.3 ～ 5 ms、フレームレート 50 ～ 200 kHz で収集されました (図 1B)。

閾値を設定することで、キーホール領域から平均発光強度が抽出され、2D 光学画像が 1D マップに凝縮されました (図 1D)。このデータ圧縮により、高解像度の画像をカメラチップ上で瞬時に処理できるため、リアルタイム監視におけるコンピュータストレージの負担を大幅に軽減できます。一方、1D 時系列信号は、キーホールダイナミクスに関連する周波数依存の特徴を識別するのに役立ちます。セグメント化された 1D データセットに対してウェーブレット解析を実行してスケーログラム (図 1E) を作成し、時間領域に局在する特徴的な振動を明らかにしました。運用X線画像化結果から「孔」と「非孔」としてラベル付けされたショートウィンドウスケールマップを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に入力して、キーホール孔生成イベントを予測しました（図1Fと図S3）。

図 1 LPBF におけるキーホール多孔性のリアルタイム検出 (A) シンクロトロン X 線および熱画像化実験による Ti-6Al-4V 走査レーザー溶融の概略図。 (B) 代表的な斜め上面からの熱画像。 (C) 代表的な側面X線画像。 (D) 熱画像シーケンスから抽出されたキーホール領域からの平均放射強度の典型的な時系列信号[(B)、破線の楕円]。 (E) (D) の時系列信号のウェーブレット解析。縮尺された地図は複数のウィンドウに分割され、運用中のX線画像化結果に基づいて「非多孔性」または「多孔性」としてラベル付けされました。 (F) 区分的スケーログラムを入力データとする機械学習法。一連の交互の畳み込み層とプーリング層、および最終層で構成される CNN が使用されました。各畳み込み層は、トレーニングモデルから学習したフィルターを使用して前の層から特徴を抽出し、特徴マップを形成します。次に、プーリング層は特徴マップをダウンサンプリングして、学習するパラメータの数を減らします。 CNN の最後のレイヤーは、入力スケールマップを「非孔」または「孔」として分類します。図2 Ti-6Al-4Vの固有キーホール振動と摂動キーホール振動。(A) キーホール生成のない固有キーホール振動のメガヘルツX線画像。 (B) キーホールを生成する摂動キーホール振動のメガヘルツX線画像。 (C) 固有のキーホール振動の熱画像。 (D) 固有キーホール振動の高速X線画像と対応するマルチフィジックスシミュレーション。 (E) (C) の熱画像シーケンスから抽出されたキーホール周囲の平均光度の時系列信号。 (F) (E) の時系列信号に対応するスケールプロット。 (G) 乱れたキーホール振動の熱画像。 (H) 摂動キーホール振動の高速X線画像と対応するマルチフィジックスシミュレーション。 (I) (G)の熱画像シーケンスから抽出されたキーホール周囲の平均光度の時系列信号。 (J) (I)の時系列信号に対応するスケーログラム。レーザー出力と速度はそれぞれ200Wと400mm/sでした。 (E) と (I) のカラーマーカーは、(C)、(D)、(G)、(H) に示されている同じ色の境界を持つ対応するフレームを持つデータポイントを示します。図3 データの誤ラベル付けが予測率に与える影響（A）気泡がキーホールを圧迫する瞬間であるキーホールの現場ラベル付け時間t1の概略図。 (B) (A)でマークされた同じ細孔の原位置マーキング時間t2、つまり最終的な細孔位置に対応する人工モーメントを示すグラフ。 (C) 粉末床および平板サンプルの実験データおよびシミュレーションデータにおける、in-situラベリング時間t1の関数としてのin-situラベリング時間t2。線形回帰は黒い破線で表されます。 t1 と t2 の不確実性 (~0.02 ms) は考慮される時間スケールよりもはるかに小さいため、この図にはエラーバーは表示されません。 (D) 誤ラベル率とスケーリングウィンドウの長さの関数としての機械学習予測精度の等高線図。トレーニングデータ内のスケールマップの一定の割合を、現場ラベルの逆ラベルとしてランダムに割り当てることによって、誤ラベル率の変数が作成されました。 (E) in situ、ex situ、および較正されたex situラベル付けのスケールプロットにおけるウィンドウの長さの関数としての誤ラベル付け率。 (F) スケールマップウィンドウの長さの関数としての対応する機械学習予測精度。 (E) と (F) のエラーバーは、10 回のトレーニング反復の標準偏差であり、トレーニングデータがトレーニングセットと検証セットにランダムに分割されていることを示しています。
この記事で説明されている結果は、運用中のシンクロトロン X 線イメージング実験の利点を強調しています。これは、マルチフィジックスモデルのキャリブレーションに重要な情報を提供するだけでなく、キーホールの多孔性に関連する独自のキーホール振動動作の発見も可能にします。定量的な理解により、熱画像からキーホールの形成を検出できる機械学習モデルの基礎が築かれました。この方法は、運用中の X 線画像から得られたグラウンドトゥルースを使用して、粉末床サンプル内のキーホールの生成を 100% の精度とミリ秒未満の時間分解能で検出できます。シンクロトロンへのアクセスが制限されている、またはアクセスできない場合でも、このアプローチは、前述のように 2 つの方法で LPBF システムに簡単に適応できます。オフアクシス検出方式と 1D データシーケンスのみの要件は、オンアクシスイメージング光学系や高性能コンピューティングハードウェアが事前にインストールされていない既存の LPBF システムにとって特に便利です。キーホールと溶融プールの振動挙動を調べることによってビルド異常を検出する戦略は、一般的かつ実用的です。このコアコンセプトに基づくプロセス監視システムは、金属 AM 部品の適格性と認証を容易にします。

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