3Dプリンティングと積層造形における状態監視技術とアルゴリズムの応用：最近の進歩のレビュー

出典: 揚子江デルタG60レーザーアライアンス

パキスタンのラホール工科大学 (UET) の研究者らは、3D プリントと積層造形における状態ベースの監視技術とアルゴリズムに関する最新の研究をレビューしました。関連論文は、「3D プリンティングと積層造形における状態ベースのモニタリング技術とアルゴリズム: 最先端のレビュー」というタイトルで Progress in Additive Manufacturing に掲載されました。

付加製造（AM）は、航空宇宙やバイオテクノロジーを含むさまざまな分野の製造プロセスに革命をもたらしました。付加製造は減算製造技術に比べて多くの利点があるため、部品を大規模に生産する業界でますます人気が高まっています。 AM は、設計者と製造者に、複雑な部品を高精度で製造する自由を提供します。 AM 製造技術には多くの利点があるにもかかわらず、特に試作から大規模生産に移行するときにいくつかの問題もあります。印刷された部品の不具合を検出するには、印刷後の分析技術はあまり効果的ではありません。部品を層ごとに製造する過程で、機械特性は方向に依存して変化します。また、ほとんどの部品には中空部分があり、検査が容易ではありません。この問題を解決するために、研究者は機械パラメータを監視することで印刷中の部品の状態を監視するリアルタイムの状態ベース監視 (CBM) 技術を開発しました。これらのパラメータは機械学習アルゴリズムに入力され、問題が特定されてリアルタイムで修正が行われ、欠陥のない部品が生成されます。

この研究論文では、最も一般的に使用されている AM テクノロジーと、各 AM テクノロジーに最適な状態ベースの監視手法およびアルゴリズムについて説明します。包括的な文献レビューを通じて、さまざまな固体、液体、粉末ベースの AM 技術について詳しく説明します。音響モニタリング、振動モニタリング、超音波モニタリングなどのさまざまなリアルタイムおよび印刷後の CBM 技術について詳しく説明し、各積層造形プロセスにどの技術がより適しているかについても説明します。データの取得とデータ処理の方法について詳しく説明した後、リアルタイムの状態ベースの AM プロセス監視への適用に適したアルゴリズムと予測モデルについて詳しく検討します。このレビュー研究が重要なのは、現在、これらすべての AM プロセスとそれに関連する CBM テクノロジーを詳細に議論するデータはほとんどなく、各 AM プロセスに適したタイプのアルゴリズムや予測モデルが存在しないからです。このレビュー論文は、プロトタイプ作成段階および量産段階の産業家や設計者にとっても、AM プロセスのリアルタイム監視にどの CBM 技術を使用できるのか、どのデータ取得およびデータ処理技術をリアルタイム監視に使用できるのか、どのアルゴリズムがプロセスのリアルタイム監視で最良の結果を達成できるのかを理解するのに非常に役立ちます。

図 1 ISO/ASTM 52900 の 7 つの AM プロセスカテゴリの概略図。

図 2. CAD から AM の部品までの一般的なプロセス。

図 3 さまざまなコンテキストにおける AM プロセスの分類。

図4 LOMプロセスの概略図。

図 5 拡張 LOM マシン構成。

図6 熱溶解積層法の模式図。

図7 WAAMプロセスの概略図。

図8 アーク積層造形プロセスに関連するパフォーマンス指標。

図9 選択的レーザー溶融（SLM）プロセスにおける溶融プールの形成と凝固中の熱伝達経路。

図10 SLSとSLMの概略図。

図11 電子ビーム溶解プロセスの概略図。

図12 リアルタイムモニタリング機能を備えたレーザー金属堆積。

図13 AMにおけるCBMの欠陥検出メカニズムのフローチャート。

図14 ディープラーニングの範囲。

積層造形（AM）は、高度な設計の自由度と、複雑な構造と高精度の部品を製造する能力を提供し、業界全体の生産プロセスを変革しました。 AM は試作段階から量産段階へと徐々に移行しており、AM の変革段階では、製造される部品の品質、安定性、一貫性が非常に重要になります。このレビューでは、主要な AM テクノロジ、それに関連する課題、および AM テクノロジによってもたらされる課題に対処するのに最適な状態ベースモニタリング (CBM) 手法とアルゴリズムを包括的に分析します。

レビュー調査では、従来のプレス後分析技術はリアルタイムの障害検出と修正には不十分である一方、状態ベースの監視方法が有望な代替手段となることが示されています。 CBM メソッドは、プロセスパラメータとセンサーデータを継続的に監視することで、欠陥を検出し、問題を予測し、機械パラメータをリアルタイムで最適化できるため、生産性が向上し、ダウンタイムが短縮され、最終製品の品質が向上します。粉末床溶融結合、熱溶解積層法、指向性エネルギー堆積法、バインダージェッティング、材料押し出し、および槽光重合はすべて独自の AM 方法ですが、それぞれに独自の問題があります。 AM によって生じる問題を克服するには、効果的な CBM システムを確立するためのさまざまなデータ取得およびデータ処理技術が不可欠です。このレビューでは、信頼性の高い監視と分析を実現するには、適切なセンサーとデータ処理技術を使用する必要があることを強調しています。さらに、機械学習アルゴリズムの使用により、問題をリアルタイムで特定して修正する能力が向上し、最終製品に欠陥がなくなり、機器の寿命が延びます。

表1

表2

表3
表 1 は、各 AM プロセスで検出できない欠陥に焦点を当てて、CBM 技術の限界をまとめたものです。表 2 はこの記事の全体的な要約であり、各 AM 技術、それに関連する一般的な欠陥、およびこれらの欠陥を検出するのに適した CBM 技術の詳細を示しています。表 3 に一般的な欠陥の一覧と、各欠陥の発生頻度が最も高い AM 技術を示します。

表4

表 4 は、各 AM プロセスにおける欠陥検出アルゴリズムの有効性を示しています。これらのアルゴリズムには、ニューラルネットワーク (ANN、CNN)、熱画像、アコースティックエミッション、光学モニタリング、X 線トモグラフィー、統計的プロセス制御、決定木、ディープラーニング (RNN、LSTM)、熱画像分析、強化学習が含まれます。各 AM テクノロジの効率は 0 から 10 のスケールで評価され、FDM、SLM、WAAM、EBM、LMD、SLA、DLP、SLS、および PolyJet 印刷プロセスにおける欠陥の検出に最適なアルゴリズムが示されます。強化学習には大きな可能性があり、ニューラルネットワークとサーマルイメージングはほとんどの AM プロセスで非常に成功していることは注目に値します。
この研究は、AM における品質保証と欠陥検出の課題に対処することで、持続可能で革新的な製造手法を進歩させます。この記事の結論は、3D プリンティングと AM における将来の研究開発の基礎を築き、業界をより効率的で信頼性の高い方向に導きます。

論文リンク:

Siddiqui, MMUZ, Tabassum, A. 3D プリンティングと積層造形における状態ベースのモニタリング技術とアルゴリズム: 最先端のレビュー。Prog Addit Manuf (2024)。https://doi.org/10.1007/s40964-024-00816-5

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