增材制造生产形状复杂、浪费最小的零件的能力目前受到一个关键挑战的限制:控制工艺中的缺陷,这些缺陷可能会影响3d打印材料的性能。研究人员开发了一种方法,利用生产时的温度数据来预测地下缺陷的形成,这样就可以当场解决问题。

研究人员设计了一个实验装置,允许他们从一个标准的红外摄像机从上面观察打印过程,同时他们使用x射线束的侧视图来识别表面下是否形成了孔隙。气孔是指在激光打印过程中可能出现的微小的、通常是微观的“空隙”,这些空隙会使零件容易开裂和其他故障。

结果表明,表面温度与孔隙率之间存在一定的相关性。他们发现,在基于不同时间和温度组合的特定加工条件下,当激光经过时,孔隙会形成。温度峰值较低,随后逐渐下降的热史很可能与低孔隙度相关。相反,热史开始高,倾斜,然后增加,更有可能表明大孔隙。该团队使用机器学习算法对复杂数据进行分析,并根据热历史预测孔隙度的形成。

通过将他们的结果与使用红外技术的实际打印机的结果相关联,研究人员可以在不实际看到表面之下的情况下就宣称打印的质量。在印刷时识别和纠正缺陷的能力将对整个增材制造行业产生重要影响,因为它将消除对每个大规模生产部件的昂贵和耗时的检查。在传统制造中,工艺的一致性使得没有必要扫描每一个从生产线上下来的金属部件。

欲了解更多信息,请联系Aaron C. Greco此电子邮件地址正受到垃圾邮件程序的保护。您需要启用JavaScript才能查看它。


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本文首次发表于2020年10月号yabovip16.com杂志。

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