Il team di ricerca UVA rileva i difetti di produzione additiva in tempo reale
L’approccio di apprendimento automatico aiuta a raggiungere il tasso di previsione del 100%.
Un gruppo di ricerca guidato da Tao Sun , professore associato di scienza dei materiali e ingegneria presso l’Università della Virginia, ha fatto nuove scoperte che possono espandere la produzione additiva nel settore aerospaziale e in altri settori che si affidano a parti metalliche resistenti.
Il loro articolo sottoposto a revisione paritaria è stato pubblicato il 6 gennaio 2023 su Science Magazine: ” L’ apprendimento automatico ha aiutato il rilevamento in tempo reale della generazione dei pori del buco della serratura nella fusione del letto di polvere laser “. Affronta il problema del rilevamento della formazione dei pori del buco della serratura, uno dei principali difetti in una comune tecnica di produzione additiva chiamata fusione del letto di polvere laser o LPBF.
Introdotto negli anni ’90, LPBF utilizza polvere di metallo e laser per stampare parti metalliche in 3D. Ma i difetti di porosità rimangono una sfida per le applicazioni sensibili alla fatica come le ali degli aerei. Una certa porosità è associata a depressioni di vapore profonde e strette che sono i buchi della serratura.
La formazione e le dimensioni del buco della serratura sono una funzione della potenza del laser e della velocità di scansione, nonché della capacità dei materiali di assorbire l’energia del laser. Se le pareti del buco della serratura sono stabili, migliora l’assorbimento del laser del materiale circostante e migliora l’efficienza di produzione del laser. Se, tuttavia, le pareti sono traballanti o crollano, il materiale si solidifica attorno al buco della serratura, intrappolando la sacca d’aria all’interno dello strato di materiale appena formato. Ciò rende il materiale più fragile e più soggetto a crepe sotto stress ambientale.
Sun e il suo team, tra cui il professore di scienze dei materiali e ingegneria Anthony Rollett della Carnegie Mellon University e il professore di ingegneria meccanica Lianyi Chen dell’Università del Wisconsin-Madison, hanno sviluppato un approccio per rilevare il momento esatto in cui si forma un poro della serratura durante il processo di stampa.
“Integrando l’imaging a raggi X di sincrotrone operando, l’imaging nel vicino infrarosso e l’apprendimento automatico, il nostro approccio può catturare la firma termica unica associata alla generazione dei pori del buco della serratura con una risoluzione temporale inferiore al millisecondo e un tasso di previsione del 100%”, ha affermato Sun.
Nello sviluppare il loro metodo di rilevamento del buco della serratura in tempo reale, i ricercatori hanno anche avanzato il modo in cui è possibile utilizzare uno strumento all’avanguardia, l’imaging a raggi X di sincrotrone operando. Utilizzando l’apprendimento automatico, hanno anche scoperto due modalità di oscillazione del buco della serratura.
“I nostri risultati non solo promuovono la ricerca sulla produzione additiva, ma possono anche praticamente servire per espandere l’uso commerciale di LPBF per la produzione di parti metalliche”, ha affermato Rollett. Rollett è anche co-direttore del NextManufacturing Center presso CMU.
“La porosità nelle parti metalliche rimane un ostacolo importante per una più ampia adozione della tecnica LPBF in alcuni settori. La porosità del buco della serratura è il tipo di difetto più impegnativo quando si tratta di rilevamento in tempo reale utilizzando sensori su scala di laboratorio perché si verifica stocasticamente sotto la superficie “, ha affermato Sun. «Il nostro approccio fornisce una soluzione praticabile per il rilevamento ad alta fedeltà e ad alta risoluzione della generazione di pori del buco della serratura che può essere facilmente applicata in molti scenari di produzione additiva».
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Rilevamento in tempo reale assistito dall’apprendimento automatico della generazione di pori del buco della serratura nella fusione del letto di polvere laser
Foto di Tom Cogill per UVA Engineering