I ricercatori di Argonne sviluppano il rilevamento e la prevenzione dei difetti per la stampa 3D in metallo
Gli scienziati dell’Argonne National Laboratory hanno trovato un nuovo modo per identificare e prevenire i difetti nelle parti metalliche utilizzando le temperature superficiali nella fusione del letto di polvere laser . Pubblicato a maggio sulla rivista Additive Manufacturing, lo studio ha utilizzato la tecnologia avanzata a raggi X presso la struttura Advanced Photon Source (APS) e algoritmi di apprendimento automatico per trovare una correlazione tra temperatura superficiale / profili termici e formazione di porosità, un problema critico nel letto di polvere processi di fusione (PBF). Ciò ha consentito lo sviluppo di un modo per prevedere i difetti del sottosuolo.
Uno degli autori dello studio, Aaron Greco, anche Manager presso il gruppo Argonne’s Interfacial Mechanics & Materials nella Applied Materials Division (AMD), ha detto dei problemi che devono affrontare il PBF metallico, “In questo momento, c’è un rischio associato agli errori di stampa 3D , quindi ciò significa che c’è un costo. Quel costo sta inibendo l’adozione diffusa di questa tecnologia. Per realizzare il suo pieno potenziale, dobbiamo ridurre il rischio per abbassare il costo … In definitiva saresti in grado di stampare qualcosa e raccogliere i dati sulla temperatura alla fonte e potresti vedere se c’erano alcune anomalie, quindi correggerle o ricominciare da capo . Questo è l’obiettivo del quadro generale “.
Per dimostrare la correlazione tra i profili della temperatura superficiale e la formazione di difetti nel sottosuolo , i ricercatori hanno sviluppato quattro modelli statistici di apprendimento automatico e li hanno testati utilizzando una delle leghe metalliche più comunemente conosciute nella stampa 3D, Ti6Al4V, un materiale in polvere di titanio utilizzato principalmente nell’aeronautica e nelle applicazioni dei dispositivi medici. . Per l’esperimento, è stato installato un impianto speciale che utilizzava telecamere a infrarossi per fornire una vista dall’alto del processo di stampa, mentre i raggi X “ad alta potenza e altamente luminosi” sono stati utilizzati per fornire una vista laterale, cosa possibile solo con X- tecnologia del raggio di raggio presso APS . Questa vista laterale ha permesso ai ricercatori di identificare la formazione di minuscoli fori o “vuoti” microscopici che possono provocare densità non uniformi, difetti o screpolature delle parti.
Noah Paulson, un altro degli autori dello studio e scienziato dei materiali computazionali presso AMD, ha detto della tecnologia: “Avere la vista dall’alto e laterale allo stesso tempo è davvero potente. Con la vista laterale, che è ciò che è veramente unico qui con la configurazione APS, abbiamo potuto vedere che in determinate condizioni di lavorazione basate su diverse combinazioni di tempo e temperatura, la porosità si forma al passaggio del laser. “
Sebbene i processi di produzione tradizionali non debbano ispezionare ogni parte metallica prodotta per i difetti a causa della coerenza stabilita nella qualità della produzione, i processi di produzione additiva (AM) non sono ancora del tutto lì. L’ispezione delle parti, la garanzia della qualità e la gestione dei difetti aggiungono costi e tempi significativi che impediscono l’adozione diffusa dell’AM per la produzione su larga scala.
Ciò che è particolarmente interessante con l’approccio adottato dai ricercatori di Argonne è che sono stati in grado di sviluppare i loro modelli statistici utilizzando punti dati relativamente limitati e per l’uso in stampanti 3D disponibili in commercio che hanno solo telecamere a infrarossi integrate (e non altamente specializzate, tecnologia a raggi X di imaging ad alta velocità e costosa presso APS). Ciò consente ai produttori di stampanti 3D esistenti di utilizzare le loro apparecchiature esistenti e questa nuova metodologia per rilevare e correggere i difetti durante il processo di stampa.
Come ha affermato Ben Gould, autore di uno studio e scienziato dei materiali presso AMD: “Correlando i risultati dell’APS con i risultati meno dettagliati che possiamo già ottenere con le stampanti effettive che utilizzano la tecnologia a infrarossi, possiamo affermare la qualità della stampa senza dover per vedere effettivamente sotto la superficie. Per l’apprendimento automatico, per creare modelli accurati sono necessari migliaia e migliaia di punti dati. Per questo esperimento, ne abbiamo avuti 200. Man mano che inseriamo più dati, il modello diventerà sempre più preciso. Ma quello che abbiamo trovato è molto promettente “.
Nella ricerca correlata nella stampa 3D in metallo, i ricercatori di Argonne hanno sviluppato un metodo per identificare la causa e prevedere la formazione di sacche di gas nocivi, o la formazione di buche della serratura , che se impedite possono migliorare la consistenza e la qualità in modo significativo nella stampa 3D in metallo. All’inizio di giugno, avevamo parlato con Peter Kozak ad Argonne in merito al lavoro svolto nel riciclaggio del combustibile nucleare utilizzando tecnologie di stampa 3D in un processo chiamato Actinide Lanthanide Separation Process (ALSEP). Nel 2018, avevamo riferito del lavoro che Argonne stava svolgendo per le forze armate statunitensi nello sviluppo di processi di fusione del letto laser per applicazioni militari avanzate sul campo.
