在增材制造中减轻气体孔隙,使用实验数据分析和机械建模
Satyaki Sinha1, Tuhin Mukherjee1
1Department of Mechanical Engineering, Iowa State University, Ames, IA 50011, USA.
Materials (Basel, Switzerland)
|April 13, 2024
概括
一个新的无维气体孔隙指数准确地预测和减轻激光粉床融合添加剂制造中的孔隙. 该工具有助于选择工艺变量,以避免昂贵的后加工,用于不钢316和Ti-6Al-4V等合金.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制造业 工程 制造工程
- 计算材料科学科学 计算材料科学
背景情况:
- 激光粉床融合 (LPBF) 组件中的气体多孔性降低了机械性能.
- 减少毛孔的传统方法耗时且昂贵.
研究的目的:
- 开发一个易于使用,可验证的指数来预测和减轻气体多孔性.
- 减少LPBF实证测试的需要.
主要方法:
- 结合机械模型与实验数据分析.
- 开发了一种无维气体多孔度指数.
- 对多种合金的实验数据验证了指数.
主要成果:
- 气体多孔度指数准确地预测了对316不钢,Ti-6Al-4V,Inconel 718和AlSi10Mg的92%准确度的多孔度发生情况.
- 较高的指数值与较高的孔隙量相关.
- AlSi10Mg最容易受到气体多孔性的影响,其指数值比其他合金高5-10倍.
结论:
- 拟议的气体多孔性指数有效地减轻了LPBF中的孔隙形成.
- 气体多孔性地图有助于选择最佳的过程变量.
- 这种方法减少了对缺陷预防的经验测试的依赖.
