金属 3D プリントにおける欠陥を防ぐためのリアルタイムのその場溶融プール分析とデジタルツインアプローチ

2021年10月16日、アンタークティックベアは、ネブラスカ大学リンカーン校、ドレクセル大学、ナバホ工科大学、シグマラボの研究者チームが、レーザー粉末床溶融結合（LPBF）3Dプリント部品の欠陥を検出するための新しいプロセスを開発し、このプロセスにデジタルツイン技術を使用したことを知りました。
研究論文では、チームは物理学とデータを統合し、LPBF 印刷プロセス中に発生する欠陥をリアルタイムで検出するデジタルツイン戦略を概説しています。研究者らは、現場での溶融池の温度測定と計算による予測を組み合わせることで、ステンレス鋼のインペラにおける 3 種類の欠陥を検出し、特定することができました。
この研究の目的は、LPBF プロセスで発生しやすい欠陥を排除し、航空宇宙やバイオメディカルなどの精密産業に適したものにするとともに、プロセスの改ざんなどのサイバーセキュリティの脅威を防ぐことです。
△研究者による物理とデータを統合したデジタルツイン戦略。画像提供：Materials & Design
LPBF 中の欠陥形成<br /> LPBF 3D プリンティングによって実現できる幾何学的自由度と、コストと時間を大幅に節約できるにもかかわらず、航空宇宙や医療などの高精度産業では、欠陥が生じやすいため、安全性が重要な部品の製造にこの技術を採用することにこれまで躊躇してきました。
サイバーセキュリティのリスクも、LPBF だけでなく他の 3D 印刷プロセスでも新たな問題となりつつあり、悪意のある第三者がプロセスパラメータを改ざんして部品に欠陥を埋め込み、そのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
これらの問題に対処し、LPBF プロセスにおける欠陥の可能性を減らすための研究がますます行われています。プロセスを改善するために、特定の金属における微小亀裂の原因と、それがビーム成形に与える影響が研究されてきました。
この分野ですでに多くの研究を行っている代表的な企業はテキサス A&M 大学です。同社はアルゴンヌ国立研究所と連携して機械学習を導入し、3D プリント部品の欠陥を予測し、LPBF の「速度制限」を確立しました。この速度制限を下回ると、3D プリント部品に「J 字型の泡」などの欠陥が発生する可能性が低くなります。
先月、テキサス A&M 大学の科学者たちは、シングルトラック印刷データと機械学習に基づいて、欠陥のない金属部品を LPBF 3D 印刷する一般的な方法を発表しました。研究チームは、このアプローチは既存のパラメータ最適化方法よりもコストがかからず、時間がかかりませんし、簡単なので、航空宇宙、自動車、防衛のアプリケーションに最適であると主張しています。
△インペラの断面には、研究者がデジタルツインをテストするために使用した 3 つの構築セクション (ベース、中間、フィン) が示されています。画像提供：Materials & Design
デジタルツインアプローチ<br /> LPBF プロセス中、レーザーが粉末を溶かし、冷却し、固化し、再溶解する際に発生する熱現象により、亀裂が形成されることがよくあります。微視的スケールでは、粉末が溶融すると溶融プールと呼ばれる溶融材料の跡が形成され、そこでの温度分布、流れ、飛散が部品の微細構造、多孔性、亀裂に影響を与えます。
マクロスケールでは、レーザーの急速なスキャン動作と高温での材料の連続溶融により加熱と冷却のサイクルが生じ、残留応力や部品の変形を引き起こす可能性があります。
この問題に対処するために、最新の研究では、LPBF コンポーネントの欠陥形成をオンラインで監視および検出するための統合データおよび物理戦略を開発して適用することを目指しています。これを実現するために、チームは現場での溶融池の温度測定と熱シミュレーションモデルを組み合わせて、部品内の温度分布を迅速に予測しました。
研究者らによると、彼らのアプローチの革新性は、モデルによって提供される温度分布予測にあり、その予測は現場での溶融プールの温度測定によって層ごとに更新される。そのため、科学者たちはこの方法を、亀裂形成を検出するための「デジタルツイン」アプローチと呼んでいます。
デジタルツイン戦略は、部品の異常を修正するためのフィードバックを提供し、製造の失敗による無駄を削減します。研究者らは、純粋にデータ駆動型のプロセス監視技術の代替として、これらのプロセスの欠点、すなわち検出の遅れ、部品の形状に対するデータ駆動型モデルの一般化の難しさ、およびデータ取得にかかる費用とリソースの集中を克服するための戦略を提示しています。
さらに、デジタルツインは、部品の形状が熱履歴に及ぼすマクロな影響と、レーザーと材料の相互作用 (溶融プールの温度の形で) のミクロな影響の両方を組み込んでいるため、スキャンパターン、ハッチ間隔、レーザー出力、速度などのさまざまな処理パラメータの影響を網羅できます。
△ EOSM290 LPBFシステムに搭載されたオンアクシスセンサー。画像出典: Materials & Design。
デジタルツインのテスト<br /> 研究チームは、このアプローチをテストするために、EOS M290 LPBF システムを使用して、プロセスドリフト、レンズ剥離、ネットワーク侵入などのさまざまな種類の欠陥を持つ 4 つのステンレス鋼製インペラ型部品を 3D プリントしました。これらの欠陥を作り出すために、研究者らは加工パラメータを変更し、機械を誤作動させ、意図的にプロセスを改ざんして部品内に欠陥を作り出した。
研究チームは、デジタルツインを実証するためにインペラ部品を印刷することを選択しました。これは、構築方向に沿ってベース、中間、フィンの 3 つの異なる領域に分割できるためです。各部品には、涙滴型の内部冷却チャネルなど、印刷が難しい複雑な機能が含まれており、その結果、層間の冷却時間が異なり、複雑な熱履歴が作成されます。
建設プロセス中は、レーザー経路に統合された 3 つの同軸光検出器アレイを使用して、プロセスが継続的に監視されました。センサーアレイから取得された信号は処理され、熱エネルギープランク (TEP) と熱エネルギー密度 (TED) の 2 種類の測定値が作成されます。 TEP シグネチャは溶融プールの温度に関連し、TED は広帯域チャンバー放射を捕捉します。
これらの特徴はグラフ理論モデルに組み込まれ、プロセス全体にわたって溶融プールのマイクロスケールのアクティビティを継続的に更新します。
△溶融プールの温度は、バンドパスフィルタ付き光検出器からの放射を使用して測定されます。画像はMaterials & Designより。
LPBF プロセス中に、デジタルツインは 3D プリントされたインペラコンポーネントの 3 種類の欠陥をすべて検出できました。研究者らは、このアプローチにより、センサーデータのみを使用する場合と比較して、欠陥形成の正確で解釈可能な検出が可能になると述べている。このため、デジタルツインアプローチでは、センサータグを別のデータ分析アルゴリズムに転送する必要性がなくなり、欠陥の検出の遅延を防ぐことができます。
今後、研究チームはデジタルツインの機能を拡張し続け、歪みなどの他の種類の欠陥を検出できるように努めていきます。また、さまざまな加工パラメータ、スキャン戦略、部品形状を使用してこの方法をテストします。
この研究の詳細については、Materials & Design誌に掲載された論文「デジタルツイン積層造形：熱シミュレーションと現場メルトプールセンサーデータを組み合わせることでレーザー粉末床溶融の欠陥を検出する」をご覧ください。この研究は、R. Yavari、A. Riensche、E. Tekerek、L. Jacquemetton、H. Halliday、M. Vandever、A. Tenequer、V. Perumal、A. Kontsos、Z. Smoqi、K. Cole、および P. Rao が共同執筆しました。
△デジタルツインのコンセプトを実際のインペラ形状部品に適用した例。画像はMaterials & Designより。
関連論文リンク: https://www.sciencedirect.com/sc ... i/S026412752100722X

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