格勒诺布尔阿尔卑斯大学和 HP 的研究人员提出了一种分步方法来预测 316L 不锈钢零件烧结过程中的形状变化(图片来源:Additive Manufacturing/Elsevier)
格勒诺布尔阿尔卑斯大学和 HP 公司的研究人员提出了一种分步方法来预测使用金属粘合剂喷射制造的 316L 不锈钢零件在烧结过程中的形状变化。该方法结合了实验和数值技术,在论文“预测烧结过程中形状变化的校准方法:应用于金属粘合剂喷射制造的 316L 零件”中详细介绍了该方法。
金属粘合剂喷射需要烧结,这会由于零件最初的生坯密度较低而导致收缩。重力也会导致形状扭曲。因此,这些变形的预测对于获得近净形状零件至关重要。
在所报道的方法中,各向异性线性收缩率是通过膨胀测定法确定的,而粘性变形则通过校准部件进行数值拟合。该模型在 HP 专有的 3D 数字烧结软件中实施,并在各种烧结周期中进行了测试。它通过迭代循环进行优化,将预测与实验之间的偏差降低到 1% 以下。
然后,烧结表现出不同程度悬垂的角扇区以评估模型的性能。结果显示,大多数预测的最大偏差低于 5%,其中圆角零件的预测效果更好。
该研究强调了精确参数校准的重要性,并指出了烧结温度、密度和微观结构变化的影响。虽然这项工作依赖于优化例程,但未来的改进可能来自机器学习和多尺度建模。
通过将实验数据与模拟相结合,该方法提供了一条实现更可靠的金属粘合剂喷射的途径。这一突破可能会扩大该技术在航空航天和医疗设备等行业的应用,这些行业的尺寸精度至关重要。
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