Un metodo integrato per osservare ciò che accade sotto il bagno di fusione
Un gruppo di ricercatori della University of California, Santa Barbara, ha sviluppato un metodo sperimentale e computazionale per ricostruire in tre dimensioni l’evoluzione termica del bagno di fusione generato durante i processi di Powder Bed Fusion con fascio laser, indicati con la sigla PBF-LB.
Il lavoro è stato condotto da Vijay Kumar, Kaitlyn M. Mullin, Hyunggon Park, Matthew Gerigk, Andrew Bresk, Tresa M. Pollock e Yangying Zhu, appartenenti al Department of Mechanical Engineering e al Materials Department della University of California, Santa Barbara.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Communications Materials, edita da Springer Nature, con il titolo “Coupled infrared imaging and multiphysics modeling reconstruct three-dimensional solidification dynamics during metal laser melting”.
Il metodo combina immagini infrarosse registrate ad alta velocità con un modello multifisico tridimensionale e transitorio. Le temperature misurate sulla superficie del materiale vengono trasferite al modello numerico, che ricostruisce la distribuzione termica nelle zone sottostanti, non accessibili direttamente alle telecamere.
L’obiettivo è ottenere informazioni sulle condizioni di solidificazione senza dover ricorrere a simulazioni complete che richiedono tempi di calcolo elevati e numerose ipotesi sulle proprietà ottiche e termiche del processo.
Perché la temperatura determina le proprietà del componente
Nel processo PBF-LB, un fascio laser percorre un sottile strato di polvere metallica e fonde selettivamente il materiale secondo la geometria definita dal modello digitale. Dopo la solidificazione, la piattaforma di costruzione si abbassa e viene distribuito un nuovo strato di polvere. La sequenza viene ripetuta fino alla formazione del componente.
Sebbene il principio appaia lineare, l’interazione tra laser, polvere e materiale già consolidato produce fenomeni termici complessi. Il bagno di fusione si forma, cambia geometria e solidifica in intervalli molto brevi, mentre le temperature variano su distanze dell’ordine di pochi micrometri.
La velocità di raffreddamento, il gradiente termico e la direzione con cui avanza l’interfaccia tra metallo liquido e metallo solido influenzano la dimensione dei grani, l’orientamento cristallografico e la spaziatura delle strutture cellulari o dendritiche.
Questi elementi contribuiscono a determinare resistenza meccanica, duttilità, comportamento a fatica, anisotropia e sensibilità alla formazione di cricche. Due componenti prodotti con la stessa lega, ma utilizzando differenti potenze laser, velocità di scansione o strategie di esposizione, possono quindi sviluppare microstrutture e prestazioni diverse.
Per questa ragione, conoscere la storia termica del materiale è necessario per collegare i parametri impostati sulla macchina alle proprietà del pezzo finito.
I limiti delle misurazioni e delle simulazioni tradizionali
Le tecniche sperimentali utilizzate per monitorare la produzione additiva metallica riescono generalmente a misurare ciò che accade sulla superficie del bagno di fusione. Pirometri e telecamere a infrarossi possono registrare l’intensità della radiazione termica emessa dal materiale, ma non osservano direttamente la distribuzione delle temperature in profondità.
Le simulazioni numeriche possono ricostruire queste informazioni, ma i modelli ad alta fedeltà devono descrivere contemporaneamente il trasferimento di calore, la fusione, la solidificazione, il movimento del liquido, la tensione superficiale, l’interazione con il laser e le perdite di energia verso l’ambiente.
Devono inoltre essere definite grandezze difficili da conoscere con precisione durante il processo, come l’assorbimento dell’energia laser e l’emissività del materiale. Questi valori possono cambiare in funzione della temperatura, dello stato della superficie, della presenza di polvere e del passaggio dalla fase solida a quella liquida.
L’aumento della risoluzione spaziale e temporale comporta anche un incremento del numero di elementi e intervalli temporali elaborati dal computer. Una simulazione completa può quindi richiedere risorse incompatibili con l’analisi di numerose combinazioni di parametri produttivi.
Il metodo sviluppato dalla University of California, Santa Barbara, cerca di superare questa separazione tra misurazione e simulazione: i dati sperimentali vengono utilizzati per rendere il modello più rapido e meno dipendente da parametri stimati.
Una telecamera infrarossa da circa 15.000 fotogrammi al secondo
Durante gli esperimenti, il gruppo della University of California, Santa Barbara ha registrato la radiazione emessa dalla superficie del bagno di fusione a una velocità di circa 15.000 fotogrammi al secondo.
Una frequenza di acquisizione così elevata è necessaria perché il laser attraversa rapidamente il materiale e il bagno di fusione può formarsi e solidificare in pochi millisecondi. Una telecamera convenzionale non riuscirebbe a separare le diverse fasi dell’evento termico.
Il segnale infrarosso non corrisponde automaticamente a una temperatura. Per trasformare l’intensità della radiazione rilevata in una mappa termica, i ricercatori hanno adottato una calibrazione basata sulla legge di Planck, considerando anche l’intervallo di lunghezze d’onda rilevato dal sensore e l’attenuazione introdotta dai componenti ottici.
Il lavoro riconosce il contributo tecnico di Wes Autran, Alex Côté, Vince Morton, Andrew Niehaus e Hector Moreno di Telops nelle discussioni e nelle procedure utilizzate per convertire il segnale infrarosso in valori di temperatura.
Telops sviluppa sistemi di imaging infrarosso ad alta velocità destinati alla ricerca scientifica e alle applicazioni industriali. Le telecamere di Telops possono acquisire fenomeni termici che evolvono troppo rapidamente per essere analizzati con sensori a bassa frequenza, una capacità utile per lo studio della saldatura laser e della manifattura additiva.
Le temperature misurate diventano l’ingresso del modello 3D
Le mappe termiche della superficie sono state utilizzate come condizioni al contorno di un modello tridimensionale realizzato con COMSOL Multiphysics, piattaforma di simulazione sviluppata da COMSOL AB.
Invece di calcolare l’intera interazione tra il fascio laser e il metallo partendo dalla potenza nominale della sorgente, il modello riceve direttamente la temperatura superficiale ottenuta dalle immagini.
Questa impostazione evita di dover assumere un valore costante per l’assorbimento del laser e riduce la necessità di stimare separatamente le perdite radiative e gli scambi termici dovuti alla convezione naturale sulla superficie.
Il modello di COMSOL AB risolve la conduzione del calore nel materiale, il passaggio tra stato solido e liquido e il movimento del metallo fuso. La simulazione considera inoltre il flusso di Marangoni, ossia il movimento del liquido causato dalle variazioni della tensione superficiale prodotte dai gradienti di temperatura.
Nel bagno di fusione, le regioni più calde e quelle più fredde possono presentare valori differenti di tensione superficiale. Questa differenza genera un moto del liquido che trasporta calore e materiale, modificando la forma del bagno e le condizioni nelle quali avviene la solidificazione.
L’integrazione tra dati sperimentali e modello permette quindi di partire da una superficie realmente misurata e di ricostruire la risposta termica tridimensionale all’interno del materiale.
Il test sulla superlega a base nichel MAR-M247
Il metodo è stato sperimentato durante la fusione laser della superlega a base nichel MAR-M247.
MAR-M247 appartiene alla famiglia delle superleghe progettate per mantenere resistenza meccanica e stabilità alle alte temperature. La microstruttura comprende una matrice gamma e una frazione elevata di precipitati gamma-prime, che contribuiscono a limitare il movimento delle dislocazioni e a migliorare le prestazioni in condizioni termiche severe.
Leghe di questa categoria vengono utilizzate per componenti di turbine, sistemi energetici e applicazioni aerospaziali nelle quali il materiale deve sopportare contemporaneamente temperatura, carico meccanico e fenomeni di ossidazione.
La composizione e l’elevato contenuto di elementi di lega rendono però necessario controllare con attenzione la solidificazione. Raffreddamenti troppo rapidi, segregazioni chimiche e tensioni termiche possono favorire la formazione di cricche o microstrutture non uniformi.
L’impiego di MAR-M247 ha quindi consentito al gruppo della University of California, Santa Barbara di valutare il modello su un materiale industrialmente significativo e caratterizzato da un comportamento metallurgico complesso.
La ricostruzione del campo termico sotto la superficie
Una volta inserite nel modello di COMSOL AB, le temperature misurate hanno permesso di ricostruire la forma tridimensionale del bagno di fusione e l’evoluzione della temperatura al di sotto della superficie.
Il modello ha calcolato il gradiente termico, ossia la variazione di temperatura lungo una determinata distanza, e la velocità con cui l’interfaccia di solidificazione si sposta nel materiale.
Dalla combinazione di gradiente termico e velocità di solidificazione è possibile ricavare indicazioni sul tipo di microstruttura che tende a formarsi. Gradiente, velocità e direzione del flusso termico influenzano infatti la crescita dei cristalli e la selezione degli orientamenti cristallografici.
La ricostruzione ha evidenziato che le condizioni di solidificazione non sono uniformi lungo tutto il confine del bagno fuso. Le zone vicine alla superficie possono essere sottoposte a dinamiche diverse rispetto alle aree più profonde, anche per effetto della convezione del metallo liquido.
Questa variazione è importante perché dimostra che l’impiego di un solo valore medio per descrivere il bagno di fusione può nascondere differenze capaci di modificare la microstruttura locale.
Una riduzione del costo computazionale fino a tre ordini di grandezza
Secondo i risultati presentati dai ricercatori, l’approccio integrato può ridurre il costo computazionale fino a tre ordini di grandezza rispetto alle simulazioni multifisiche convenzionali ad alta fedeltà.
Tre ordini di grandezza corrispondono, nel caso più favorevole, a una riduzione di circa mille volte. Il valore non significa che ogni simulazione industriale diventerà automaticamente mille volte più rapida, poiché le prestazioni dipendono dalla geometria, dalla risoluzione e dalla configurazione utilizzata. Indica però che l’impiego dei dati misurati come condizione al contorno può eliminare una parte considerevole dei calcoli necessari.
Una maggiore velocità di simulazione permette di analizzare più combinazioni di potenza, velocità di scansione e traiettoria del laser. Può inoltre favorire la costruzione di mappe di processo nelle quali ogni insieme di parametri è associato a determinate condizioni termiche e microstrutturali.
Per le aziende che utilizzano il PBF-LB, il vantaggio potenziale non riguarda soltanto il tempo impiegato dal computer. Una modellazione più rapida può ridurre il numero di provini necessari per individuare una finestra di processo e può aiutare a concentrare le prove fisiche sulle configurazioni più promettenti.
La validazione con microscopia elettronica e analisi EBSD
I risultati del modello non sono stati valutati soltanto attraverso il confronto con le temperature superficiali.
Dopo la fusione e la solidificazione, i ricercatori hanno analizzato i campioni mediante microscopia elettronica a scansione, indicata con la sigla SEM, e diffrazione di elettroni retrodiffusi, conosciuta come EBSD.
La microscopia SEM ha consentito di osservare la forma del bagno solidificato e le caratteristiche della microstruttura. L’analisi EBSD ha fornito informazioni sull’orientamento cristallografico dei grani e sulla direzione della loro crescita.
Il gruppo della University of California, Santa Barbara ha confrontato profondità e larghezza del bagno di fusione, dimensioni delle strutture microstrutturali e orientamenti previsti con quelli misurati sperimentalmente.
Le osservazioni hanno mostrato una corrispondenza tra le variazioni previste dal modello e quelle presenti nei campioni. In particolare, il metodo è riuscito a descrivere i cambiamenti nella spaziatura cellulare e nella direzione di crescita determinati dai diversi parametri laser.
Questa fase di validazione è essenziale: una simulazione può risultare numericamente stabile senza rappresentare correttamente il processo fisico. Il confronto con SEM ed EBSD permette invece di verificare se il campo termico ricostruito conduce a una microstruttura compatibile con quella prodotta.
Dal monitoraggio termico alla previsione della microstruttura
Il valore principale del metodo non risiede nella sola misurazione della temperatura, ma nel collegamento tra segnale infrarosso, solidificazione e microstruttura.
I sistemi di monitoraggio presenti sulle macchine PBF-LB raccolgono quantità crescenti di immagini e dati. Queste informazioni vengono spesso utilizzate per individuare anomalie visibili, ma possono essere difficili da tradurre in una previsione delle proprietà del materiale.
Il framework della University of California, Santa Barbara propone un passaggio ulteriore: il dato misurato viene trasformato in una condizione fisica tridimensionale, dalla quale vengono ricavati parametri collegati alla crescita dei cristalli.
Una simile impostazione potrebbe aiutare le aziende a comprendere non soltanto se il bagno di fusione si discosta da un comportamento previsto, ma anche quali conseguenze microstrutturali può produrre la deviazione.
L’applicazione industriale richiederà comunque ulteriori verifiche su differenti leghe, macchine, spessori di strato e strategie di scansione. Sarà inoltre necessario estendere l’analisi dalle singole tracce o da condizioni controllate a costruzioni multistrato, nelle quali ogni passaggio del laser modifica il materiale depositato in precedenza.
Un possibile supporto per modelli ridotti e intelligenza artificiale
I dati sperimentali e computazionali ottenuti dal gruppo della University of California, Santa Barbara potrebbero essere utilizzati per addestrare modelli di ordine ridotto e sistemi di apprendimento automatico informati dalle leggi fisiche.
Un modello di ordine ridotto cerca di riprodurre gli aspetti principali di una simulazione complessa utilizzando un numero inferiore di variabili e operazioni. I modelli physics-informed integrano invece dati sperimentali e vincoli derivati dalle equazioni che governano il fenomeno.
La disponibilità di campi termici tridimensionali validati sperimentalmente offre dati più significativi rispetto alle sole immagini della superficie. Questi set di dati potrebbero essere utilizzati per sviluppare sistemi destinati alla previsione dei difetti, all’ottimizzazione dei parametri o alla stima della microstruttura durante la costruzione.
Nel lungo periodo, l’obiettivo potrebbe essere un processo capace di correggere potenza e velocità del laser in funzione delle condizioni osservate. Prima di raggiungere un controllo di questo tipo, sarà necessario dimostrare che i modelli mantengono affidabilità anche al variare della macchina, del materiale e della geometria.
I finanziamenti e il ruolo degli enti statunitensi
La parte dello studio dedicata all’imaging infrarosso è stata sostenuta dalla National Science Foundation attraverso il Materials Research Science and Engineering Center della University of California, Santa Barbara.
La conversione dei dati infrarossi e lo sviluppo delle simulazioni con COMSOL Multiphysics hanno ricevuto il supporto dell’Office of Naval Research.
La configurazione sperimentale per la fusione laser e le attività di caratterizzazione dei materiali sono state finanziate dal Department of Energy degli Stati Uniti attraverso la National Nuclear Security Administration. Kaitlyn M. Mullin ha inoltre ricevuto il sostegno del Graduate Research Fellowship Program della National Science Foundation.
La presenza di più enti finanziatori riflette l’interesse per strumenti capaci di migliorare la qualificazione della produzione additiva metallica. Settori come aerospazio, difesa ed energia richiedono infatti una relazione documentata tra parametri di produzione, microstruttura e prestazioni del componente.
Verso processi PBF-LB più prevedibili
Il lavoro della University of California, Santa Barbara affronta uno dei problemi centrali della produzione additiva metallica: ottenere informazioni tridimensionali sul processo senza sostenere ogni volta il costo di una simulazione completa.
L’utilizzo delle immagini infrarosse come ingresso di un modello COMSOL Multiphysics consente di combinare la velocità della misurazione con la capacità della simulazione di osservare le regioni sotto la superficie.
La validazione tramite SEM ed EBSD mostra che il metodo può collegare i parametri laser alle condizioni di solidificazione e alle caratteristiche della microstruttura.
Per trasformare il framework in uno strumento di produzione saranno necessarie prove su processi multistrato, geometrie complesse e diverse piattaforme PBF-LB. Il principio sviluppato dal gruppo statunitense offre però una base per ridurre i tempi di simulazione e rendere più diretto il rapporto tra monitoraggio termico e qualità metallurgica del componente.
