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npj Computational Materials 8권, 기사 번호: 126(2022) 이 기사 인용

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금속 부품의 적층 제조에서 매우 가변적인 온도 필드를 세부적으로 정확하게 예측하고 이를 구조 및 특성과 정량적으로 연관시키는 능력은 부품 성능을 예측하고 공정 설계를 최적화하는 핵심 단계입니다. 이 연구에서는 DED(지향성 에너지 증착) 프로세스의 유한 요소 시뮬레이션을 사용하여 Inconel 718 벽의 다층 빌드 프로세스 중 공간 및 시간 종속 온도 필드를 예측합니다. 열 모델 결과는 DED 구축 중에 현장에서 캡처한 동적 적외선 이미지와 잘 일치함을 보여줍니다. 예측된 냉각 속도, 미세 구조적 특징 및 기계적 특성 간의 관계를 조사한 결과 냉각 속도만으로는 정량적 특성 예측을 제공하기에는 부족한 것으로 나타났습니다. 기계 학습은 계열 데이터에서 중요한 특징을 식별하는 효율적인 방법을 제공하므로 1D 컨볼루션 신경망 데이터 기반 프레임워크를 적용하여 시뮬레이션된 온도 기록에서 주요 예측 특징을 자동으로 추출합니다. 시뮬레이션된 열 이력 데이터를 사용하여 재료 특성, 특히 극한 인장 강도에 대한 매우 우수한 예측을 얻을 수 있습니다. 컨벌루션 신경망 예측을 더 자세히 해석하기 위해 각 컨벌루션 레이어에서 생성된 추출된 특징을 시각화하고 높고 낮은 최종 인장 강도 사례에 대한 열 이력의 컨벌루션 신경망 감지 특징을 비교합니다. 주요 결과는 고온 및 중간 온도 영역 모두의 열 이력이 재료 특성에 영향을 미친다는 결정입니다.

금속 적층 제조(AM)는 부품을 층별로 제작하는 데 사용할 수 있는 기술로, 기존 제조 기술에 비해 더 복잡한 기하학적 구조와 비용 절감이 가능한 부품을 제작할 수 있습니다1,2. DED(지향성 에너지 증착)는 금속 분말이 하나 이상의 노즐4을 통해 전달되는 널리 사용되는 금속 적층 제조 공정 중 하나입니다. 레이저와 같은 집속 열원을 사용하여 주입된 금속 재료를 국부적으로 녹입니다. 부품은 각 층이 사전 결정된 패턴으로 스캔되고 녹으면서 점진적으로 제작됩니다.

DED 공정 중에 부품은 여러 층의 증착으로 인해 반복적인 열 가열 및 냉각 주기를 겪습니다. 응고 중 및 응고 후에 부품에 발생하는 복잡한 열장은 항복 응력, 항복 변형률, 극한 인장 강도(UTS) 및 실패 응력과 같은 최종 재료 미세 구조 및 기계적 특성에 상당한 영향을 미칩니다5,6,7. 그러나 DED 실험을 수행하여 주어진 형상에 대한 프로세스 매개변수와 도구 경로를 최적화하여 우수한 기계적 특성을 가진 부품을 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 듭니다. 전산 모델은 미세 구조 및 기계적 특성과 관련될 수 있는 부품의 온도 이력을 얻는 효율적인 접근 방식이 될 수 있습니다.

열장을 예측하기 위해 많은 연구자들은 유한 요소법을 사용하여 열 방정식을 풀고 AM의 과도 온도 장을 시뮬레이션했습니다. 대부분의 DED 열 모델의 경우 외부 부품 표면의 경계 조건은 대류 계수가 일정한 대류를 가정합니다8,9,10,11,12,13,14,15. 그러나 DED 공정에는 일반적으로 부품 표면에 따라 유속이 달라지는 강제 실드 가스 흐름이 포함됩니다. 따라서 측정된 열전대 데이터에 대해 보정된 공간적으로 변하는 대류 계수 모델이 제안되었으며 균일한 대류 계수 모델3과 비교하여 실험 온도 이력과 더 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.

열 DED 모델의 교정도 어렵습니다. 다층 증착을 위해 이전에 교정된 거의 모든 열 모델은 레이저 스폿에서 멀리 떨어진 열전대 측정을 기반으로 했습니다. 그러나 극단적인 온도 범위와 지속적으로 변화하는 형상으로 인해 열전대를 사용하여 용융 풀 영역 내부 또는 근처의 온도를 직접 측정하는 것은 어렵습니다. 또는 IR 카메라로 측정한 동적 적외선(IR) 이미지를 사용하여 열 모델을 교정했습니다. IR 카메라는 용융 풀 근처를 포함하여 부품 표면에서 방출된 열 복사를 캡처하여 열 모델 교정 ​​및 검증을 위한 열전대 데이터를 보완할 수 있습니다. 예를 들어, 유도 보조 용접 기반 적층 제조(WAM)19용 이동 열원 열 모델을 검증하기 위해 IR 이미지를 캡처했습니다. IR 카메라는 단일 패스 다층 가스 금속 아크 용접(GMAW) 공정에 대한 열 모델을 보정하는 데에도 사용되었습니다. 이 작업은 전체 부품 규모 모델이 아닌 두 개의 증착 레이어만 연구했습니다.