МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА СЕЛЕКТИВНОГО ЛАЗЕРНОГО ПЛАВЛЕНИЯ В АДДИТИВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассмотрены возможности теоретического анализа на основе численного моделирования сложных процессов аддитивного производства методом селективного лазерного плавления. Рассмотрены методы высокоточного моделирования формирования единичной ванны расплава с учетом геометрии сформированного порошкового слоя, распределения энергии в пятне, эффектов переотражения луча, силы отдачи паров, эффекта Марангони и механизмов денудации. Были проведены экспериментальные исследования выращивания образцов из медного порошка БрХ с частицами размером 20…50 мкм методом селективного лазерного плавления с использованием излучения волоконного лазера непрерывного действия длиной волны 1,064 мкм. В том числе выполнены эксперименты в условиях полного совпадения условий и режимов выращивания с расчетной моделью. Для оценки точности системы моделирования сопоставлялись размеры области плавления и морфология поверхности дорожки расплава. Представленная расчетная модель использована при разработке технологии выращивания изделий из порошков медных сплавов методом селективного лазерного плавления. Также представлены исследования в области моделирования напряженно-деформированного состояния в сформированном в процессе СЛП композиционном материале, состоящего из матрицы сплава Ак9ч, армированной частицами карбида титана. Были выполнены расчеты для установления влияния формы (сфера, икосаэдр, призма), размеров (1,0 мкм; 5,0 мкм; 10 мкм) и концентрации по массе (1,0 %; 3,0 %; 5,0 %; 7,0 %; 10 %; 15 %), а также с учетом наличия пор различной формы. Результаты расчетов сопоставлены с результатами экспериментов. Численные модели с последующей экспериментальной апробацией оптимального варианта позволяют многократно сократить затраты времени для разработки новых сложных и многообещающих аддитивных технологий.

Об авторах

Александр Григорьевич Григорьянц

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: mt12@bmstu.ru
SPIN-код: 9922-3771
Scopus Author ID: 6603170279
кафедра "Лазерная техника и технология", профессор, доктор технических наук

Список литературы

  1. Bikas H., Stavroponlos P., Chryssolouris G. Additive manufacturing methods and modelling approaches: a critical review. Int. y Adv. Manuf. Techol. 2016. Vol. 83 (1) p. 389 -405.
  2. Multi-physics modeling of single / multiple-track defect mechanisms in electron beam selective melting/ W. Yan [et al.]. Acta Mater. 2017. 134. P. 324-333.
  3. Григорьянц А.Г., Колчанов Д.С., Дренин А.А. Установка для селективного лазерного плавления металлических порошков // IV международная конференция «Аддитивные технологии: настоящее и будущее», март 2018. С. 221-234. EDN: XMVSXB
  4. Finite element modelling of a particle size on the stress strain curve of near beta titanium alloy/ Srinivasu G. [et al]. Materials and Design. 2013. 46. P. 8-15
  5. Tian Y., Yang L., Zhao D., Huang Y., Pan J. Numerical analysis of powder bed generation and single track forming for selective laser melting of SS316L stainless steel // Journal of Manufacturing Processes, No. 58, October 2020. pp. 964-974. doi: 10.1016/j.jmapro.2020.09.002; EDN: TPDDLF
  6. Smith J.W., Xiong W.T., Yan S., Lin P.K., Cheng P.K., Kafka O.L., Wagner G.J., Cao J., Liu W.K. Linking process, structure, property and performance for metal- based additive manufacturing: computational approaches with experimental support // Compt. Mech., Vol. 5, No. 57, 2016. pp. 583-610.
  7. Влияние основных параметров процесса селективного лазерного плавления на стабильность формирования единичных дорожек при выращивании изделий из медных сплавов / А.А. Дренин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Машиностроение, Т.6, № 711, 2019. С. 20-29.
  8. Simulation of anisotropic load transfer and stress distribution in Si C/Al composites subieted to tensile loaging / Zhang J.F [et al]. Mechanics of Materials. 2018. 122, p. 96 -103.
  9. Колчанова А.В., Григорьянц А.Г., Колчанов Д.С. Высокоточное моделирование термических напряжений для процесса селективного лазерного плавления композиционных материалов // Сборник докладов Четырнадцатой Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов (с международным участием) «Будущее машиностроение России». 2021. Т. 1. С. 327-337.
  10. Kouznetsova V. Computational homogenization for the multi-scale analysis of multi-phase materials. Phd Thesis 1 Research Tu/e/Graduation Tu/e. Mechanical Engineerihg, Technigche Universiteit Eindhoven. 2022, 135 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».