如何增强SLM金属3D打印部件的延展性和韧性

提升SLM打印不锈钢韧性
新加坡研究团队通过优化晶体结构显著提高了选择性激光熔化(SLM)3D打印不锈钢316L的延展性和韧性。研究发现,采用<011>晶体结构能有效改善材料性能,相较于传统的<001>结构,新方法使材料的延展性和韧性提高了40%。

2018年4月13日,外媒报道,新加坡的一个研究小组最近对SLM(选择性激光熔化)3D打印技术进行了一项高级研究,对于使用金属AM工艺的制造项目来说,这些研究结果可能是非常宝贵的。 在NPG aisa materials 杂志上发表的一篇题为“增强选择性激光熔化3D打印不锈钢316L强度和延展性”的论文中概述了这项研究的结果。 作者是 Zhongji Sun, Xipeng Tan, Shu Beng Tor and Chee Kai Chua.。

如何增强SLM金属3D打印部件的延展性和韧性

工程师们探索了一系列不同类型的激光器,以及模拟和测量粉末床的特定几何特征和熔化过程,以便提出创新方法来提高SLM技术的效率。 他们发现,金属AM部件的延展性和韧性可以通过其晶体结构的优化来加强。

选择性激光熔化技术包括一个激光束,通过数字3D模型预先编程,用于熔化金属粉末床的特定区域,以便将金属颗粒熔合在一起形成特定形状。 由于3D打印技术具有在一个阶段自动生成复杂几何图形的潜力,因此无需过多的人力或工具成本,因而受到重视。

如何增强SLM金属3D打印部件的延展性和韧性

由于其更高的分辨率和所得部件的强度,SLM优于类似的金属AM工艺。尽管与其他技术相比其强大的优势,但SLM 3D打印在延展性和韧性方面仍然需要改进。通常需要广泛的后处理来提高SLM制造的部件的性能,由于内部孔隙,各向异性,缺乏熔合缺陷和其他问题,这些部件可能很强但过分脆化。多年来,工程师一直在试图解决金属3D打印强度和韧性之间的折衷问题。

该研究项目试图通过研究使用SLM 3D打印生产的零件的微观结构来解决这个问题。他们发现可以观察到两种不同的晶体学结构,称为<011>和更常见的<001>。前者能够生产出更加坚韧和更具延展性的部件。

当变形力施加到SLM 3D打印部件时,有两种不同的机制可以使晶体结构变形。一个被称为位错滑动,另一个被称为变形孪生。变形孪生是延展性和韧性方面的首选机制,<011>结构的零件更频繁地表现出这种机制。

使用复杂的熔池几何和行为模拟,研究人员探索不同的方法来实现所需的晶体学结构。他们发现,更高的激光功率更有可能实现改进的结构,就像更短,更深的熔池一样。

如何增强SLM金属3D打印部件的延展性和韧性

△使用不同激光源的熔池。所有图片,来源:NPG Asia Materials

如何增强SLM金属3D打印部件的延展性和韧性

△使用380W和950W激光功率的SLM构建的SS316L样品中形成<001>和<011>晶体学结构

研究人员利用海洋级不锈钢316L(一种用于工业用途和SLM 3D打印的常用材料),能够在原位调整晶体结构,以实现改进的性能。 在设计具有<011>晶体结构的部件中,延展性和韧性水平高达40%。

除此之外,扫描策略等对结果也有一定的影响。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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