よりスマートな3Dプリントでより良い部品をより早く作れる

出典: 江蘇レーザー連盟

ミシガン大学で開発された、レーザー粉末床融合プリンターの有害な熱の蓄積を軽減する新しいソフトウェアのおかげで、3Dプリンターは近い将来、複雑な金属やプラスチックの部品をより効率的に製造できるようになるかもしれない。

△画像出典：Pixabay/CC0 パブリックドメイン

最近の研究では、「SmartScan」と呼ばれるソフトウェアにより、熱分布が 41 パーセント改善され、変形が 47 パーセント減少したことが示されました。

また、冷却を助けるためにプリンターの速度を落とす必要性を減らし、印刷後に修正しなければならない熱による欠陥の数を大幅に減らすという 2 つの方法で、製造プロセスをスピードアップできる可能性があります。

レーザー粉末床溶融結合法は、従来の方法では製造できないほど複雑な部品を作成するために、航空宇宙、自動車、バイオメディカルの各業界で使用されている 3D プリントの一種です。レーザーを使用して金属粉末またはプラスチックの層を融合します。しかし、レーザーからの熱が印刷中の繊細な部分に蓄積され、変形やその他の欠陥を引き起こす可能性があります。

「この問題は、極薄の特徴を持つ部品ではさらに深刻になります」と、ミシガン大学の機械工学准教授で、積層造形に関する論文の責任著者であるチネダム・オクウディレ氏は言う。「熱が伝わる余地があまりないので、レーザーを賢く動かす必要があります。そうしないと、部品が本当に奇妙な形で変形してしまいます。」

SmartScan は、特定の部品内の熱の流れを考慮し、最適化されたスキャンシーケンスをマッピングして特定の領域での熱の蓄積を制限することで、この問題を解決します。部品の形状と、伝導および対流熱伝達を含む、使用される材料の熱特性を分析します。

△ (a) 島の番号付けテンプレート、(b) LHI、および(c) 提案されたスマートスキャン方法の島のスキャンシーケンスのカラー画像。

この分野の他の研究者は、ある領域から別の領域にジャンプしたり、水平方向と垂直方向のスキャンを交互に行ったりするなど、さまざまな印刷パターンを試して熱の蓄積を減らしてきました。しかし、Okwudire 氏は、SmartScan は熱モデリングを使用してレーザーを最適に誘導し、熱をより均等に分散させる初のソリューションであると述べています。

SmartScan の最初のバージョンの有効性を判断するために、研究者はレーザーを使用して 2 枚のステンレス鋼板に同一のパターンをエンボス加工しました。最初のプレートには SmartScan プロセスを使用し、2 番目のプレートには従来の印刷モードを使用しました。 SmartScan を使用して作成されたプリントは、他の方法と比較して、マーキングプロセス中に一貫して変形が少なく、熱分布がより均一であることが示されました。

研究で使用された 4 つのアイランドスキャンシーケンスを使用して測定された 6cm x 6cm AISI 316l ステンレス鋼板の変形プロファイル。括弧内の数字は、各プレートの最大変形量と平均変形量（mm）です。提案された SmartScan は、競合するヒューリスティックな方法よりも大幅に変形が少ないことに注目してください。

実験結果に基づき、研究チームはさらなる研究により、SmartScan を使用して完全な 3D 部品を構築できるようになると考えています。同社は、金属やプラスチックの粉末の溶融を熱モデリングに組み込み、赤外線カメラを使用してリアルタイムで観察された温度測定に基づいて印刷プロセス中にスキャンシーケンスを積極的に更新するようにソフトウェアをさらに改良する予定です。

「結果は非常に有望で、多くの肯定的なフィードバックを得ています」と、すでに業界パートナーへのソフトウェアのデモを開始しているオクウディレ氏は語る。「私たちがシンプルなモデルを選んだのは、それが機能し、現在使用されている試行錯誤のアプローチよりも優れているからです。私たちは、実際に変化をもたらす可能性のある実用的な方向に焦点を当てたかったのです。」

この研究は「Additive Manufacturing」誌に掲載されました。

△ 6cm x 6cmのAISI 316lステンレス鋼板のストライプスキャンパターンの温度分布を、スキャンプロセス中に4つのケースで実験的に測定しました。提案されたスマートスキャンは、他のヒューリスティックな方法よりも均一な温度分布を示します。

出典: SmartScan: PBF 積層造形における均一な熱分布、残留応力および変形の低減を実現するインテリジェントなスキャン手法、Additive Manufacturing (2022)。DOI: 10.1016/j.addma.2022.102643

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