بررسی کاربرد کلان داده ها و کنترل مبتنی بر داده در روش های ساخت افزایشی مواد

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس مطالعات فناوری، گروه مپنا، تهران

2 مدیر تحقیقات، گروه مپنا، تهران

چکیده

در روش­های ساخت افزایشی امکان کنترل ریزساختار، با تغییر پارامترهای فرایند در حین ساخت قطعات وجود دارد. هدف این مقاله بررسی کاربرد تحلیل داده های خروجی از فرایند ساخت افزایشی مواد بر کنترل متغیرهای ساخت، حین فرایند ساخت افزایشی می باشد. قطعات ساخته شده با استفاده از روش ساخت افزایشی در معرض تغییرات ریزساختاری از حیث جهت­گیری کریستالوگرافی و همچنین ناهمگونی خواص مکانیکی قرار دارد. این امر سبب شد که تحقیقات و پژوهش­های زیادی به منظور بررسی و امکان برقراری فرایند کنترل ریزساختار و خواص در حین تولید قطعه انجام شود. در این مقاله ابتدا چالش های ریزساختاری و خواص مکانیکی به وجود آمده در تولید قطعات اعم از تغییرات سختی و تغییرات دانه بندی اشاره می شود و سپس به روش­های کنترلی ریزساختار به منظور غلبه بر تغییرات ناخواسته ذکر شده در تحقیقات اشاره خواهد شد. تولید لایه لایه قطعات و اجرای ارزیابی ویژگی­های قطعه تولید شده از طریق استفاده از داده­های تصاویر دوربین مادون قرمز قبل و بعد از ایجاد هر لایه، اساس این روش های کنترل کننده ریزساختار است. لذا با ایجاد یک سیستم به منظور جمع آوری و تحلیل داده ها حین فرایند ساخت، امکان پیش بینی خواص و سپس تغییر پارامترهای ساخت به منظور دستیابی به خواص مطلوب وجود خواهد داشت. 

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Sames, W.J., List, F.A., Pannala, S., Dehoff, R.R. and Babu, S.S., The metallurgy and processing science of metal additive manufacturing, International materials reviews, Vol. 61, No. 5, pp.315-360, (2016).
 
 [2] Dehoff, R.R., Kirka, M.M., Sames, W.J., Bilheux, H., Tremsin, A.S., Lowe, L.E. and Babu, S.S., Site specific control of crystallographic grain orientation through electron beam additive manufacturing, Materials Science and Technology, Vol.  31, No. 8, pp.931-938, (2015).
 
[3] Clijsters, S., Craeghs, T., Buls, S., Kempen, K. and Kruth, J.P., In situ quality control of the selective laser melting process using a high-speed, real-time melt pool monitoring system, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 75, No. 5, pp.1089-1101, (2014).
 
[4] Krauss, H., Eschey, C. and Zaeh, M., Thermography for monitoring the selective laser melting process. In Proceedings of the solid freeform fabrication symposium, pp. 999-1014, (2012), August.
 
[5] Dye, D., Hunziker, O. and Reed, R.C., Numerical analysis of the weldability of superalloys, Acta Materialia, Vol. 49, No. 4, pp.683-697, (2001).
 
[6] Yadroitsev, I., Gusarov, A., Yadroitsava, I. and Smurov, I., Single track formation in selective laser melting of metal powders, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 210, No. 12, pp.1624-1631, (2010).
 
[7] Babu, S.S., Raghavan, N., Raplee, J., Foster, S.J., Frederick, C., Haines, M., Dinwiddie, R., Kirka, M.K., Plotkowski, A., Lee, Y. and Dehoff, R.R., Additive manufacturing of nickel superalloys: opportunities for innovation and challenges related to qualification. Metallurgical and Materials Transactions A,Vol. 49, No. 9, pp.3764-3780, (2018).
 
[8] Tian, Y., McAllister, D., Colijn, H., Mills, M., Farson, D., Nordin, M. and Babu, S., Rationalization of microstructure heterogeneity in INCONEL 718 builds made by the direct laser additive manufacturing process. Metallurgical and Materials Transactions A, Vol. 45, No. 10, pp.4470-4483, (2014).
 
[9] Everton, S.K., Hirsch, M., Stravroulakis, P., Leach, R.K. and Clare, A.T., Review of in-situ process monitoring and in-situ metrology for metal additive manufacturing, Materials & Design, Vol. 95, pp. 431-445, (2016).
 
[10] Flir, A., The Ultimate Infrared Handbook for R&D Professionals: A Resource Guide for Using Infrared in the Research and Development Industry. FLIR AB. URL http://www. globalspec. com/FeaturedProducts/Detail/FLIR/The_Ultimate_Infrared_ Handbook_for_RD/112511/0, pp. 5, (2013).
 
[11] Dinwiddie, R.B., Kirka, M.M., Lloyd, P.D., Dehoff, R.R., Lowe, L.E. and Marlow, G.S., Calibrating IR cameras for in-situ temperature measurement during the electron beam melt processing of Inconel 718 and Ti-Al6-V4. In Thermosense: Thermal Infrared Applications XXXVIII, Vol. 9861, pp. 986107, International Society for Optics and Photonics, (2016), June.
 
[12] Alldredge, J., Slotwinski, J., Storck, S., Kim, S., Goldberg, A. and Montalbano, T., In-Situ monitoring and modeling of metal additive manufacturing powder bed fusion. In AIP Conference Proceedings ,Vol. 1949, No. 1, pp. 020007, AIP Publishing LLC, (2018), April.
 
[13] Li, D., Liu, R. and Zhao, X., Overview of in-situ temperature measurement for metallic additive manufacturing: how and then what, Solid Free Fabr 2019 Proc 30th Annu Int, pp.1596-1610, (2019).
 
[14] Hunt, J.D., Steady state columnar and equiaxed growth of dendrites and eutectic. Materials science and engineering, Vol. 65, No. 1, pp.75-83, 1984.
 
[15] Raplee, J., Plotkowski, A., Kirka, M.M., Dinwiddie, R., Okello, A., Dehoff, R.R. and Babu, S.S., Thermographic microstructure monitoring in electron beam additive manufacturing. Scientific reports, Vol. 7, No. 1, pp.1-16, (2017).
 
 [16] Schnell, N., Schoeler, M., Witt, G. and Kleszczynski, S., Experimental and numerical thermal analysis of the laser powder bed fusion process using in situ temperature measurements of geometric primitives. Materials & Design, Vol. 209, pp.109946, (2021).
 
[17] Stanger, L., Rockett, T., Lyle, A., Davies, M., Anderson, M., Todd, I., Basoalto, H. and Willmott, J.R., Reconstruction of Microscopic Thermal Fields from Oversampled Infrared Images in Laser-Based Powder Bed Fusion. Sensors,Vol. 21, No. 14, pp.4859, (2021).
 
[18] Wang, L. and Alexander, C.A., Additive manufacturing and big data. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences, Vol. 1, No. 3, pp.107-121, (2016).
 
[19] Big Data Management in Additive Manufacturing. (2019); Available from: https://metrology.news/big-data-management-in-additive-manufacturing/.
 
[20] Bi, K., Lin, D., Liao, Y., Wu, C.H. and Parandoush, P., Additive manufacturing embraces big data. Progress in Additive Manufacturing, pp.1-17, (2021).