日本工程师开发数学模型，预测3D打印零件性能

近日，东京科学大学（TUS）的工程师开发了一种数学模型，能够在3D打印前预测定向能量沉积（DED）生产零件的性能。研究团队发现，通过他们的方法可以提前确定DED过程在温度分布、变形状态和残余应力分布方面的表现。研究人员表示，随着进一步的调整，他们的模型可以被部署以使该技术更有效率，特别是在维修应用中。

TUS教授Masayuki Arai解释道：“使用我们的技术可以在现场完全恢复金属结构的表面形状，并且可以显著减少修复所需的金属粉末处理。然而迄今为止，这项技术在工业广泛应用所需的最佳成形条件必须通过反复试验来确定。”

显示TUS团队数学模型工作原理的图表

DED：工业维修解决方案？

正如你所期望的，当工业机械中使用的机械零件开始变薄或出现裂纹时就需要更换。然而，尽管3D打印在作为修复零件缺陷方面具有潜力，但TUS研究人员表示，目前许多基于激光或电子束的3D打印技术仍然需要使用笨重的设备和废金属粉末。

随着工业可持续性越来越成为热门话题，大量的研发投入到确定解决这一问题的新方案中。DED是一种作为工业和航空航天零件维修可持续性的关键技术。通常，该过程涉及将粉末或金属丝原料沉积到零件表面上，当聚焦能量源沉积时表面被熔化。

考虑到沉积这些材料的喷嘴不固定在特定轴上，并且可以安装在多轴机器上以不同的角度展开。这不仅使该技术成为修复应用中的理想技术，而且该技术还可以显著减少占地面积。

然而，尽管DED作为一种工业维修技术获得了广泛的关注，但它尚未在该领域获得广泛应用。正如TUS团队所指出的，这在一定程度上取决于找到生产满足最终使用要求的零件最佳参数，因此一些早期采用者被迫采取试错的方法。

定向能量沉积（DED）工艺

采用数值模拟方法

为了使DED 3D打印结果更加可以预测，TUS工程师开发了一种数字处理分析系统，用于自动确定构建的最佳成型条件。该软件通过一种叫做“死亡—出生算法”（death-birth algorithm）的方法来实现，该算法通过数值模拟修复过程并创建修复区域的“数字孪生”。

Arai教授补充道：“热辐射热传导模型和粘塑性热塑性本构模型应用于构成沉积区域的堆叠元件，从而可以真实地模拟金属粉末沉积层从熔化到凝固的各种状态变化。通过将这些模型纳入有限元分析程序，我们开发了一种以前从未使用过的新型加工分析系统。”

在测试中部署模型后，研究团队发现温度历史和应变行为估计值与实验结果非常吻合。同时，实验还证实了沉积层中形成的残余应力略高于基底材料的屈服强度，且显著低于堆焊过程中形成的应力。

利用模型，研究人员认为最终有可能使DED成为一种更有效的修复技术，通过有效的资源管理来提高DED在工业修复领域的可持续性。在应用方面，他们看到软件被部署用于修复发电厂叶片和受残余变形影响的燃气轮机转子叶片。

Optomec的LENS DED技术能够在现有零件上沉积额外材料，使其成为维修应用的理想选择

尽管DED尚未在能源和航空航天领域进行大规模应用，但作为修复这些行业涡轮叶片的手段，DED仍在继续获得关注。2021年的晚些时候，据透露，一位长期客户已开始使用Optomec 3D打印技术进行涡轮叶片维修。该公司此前还获得了50万美元用于部署其LENS DED技术用于美国空军涡轮叶片维修。

在其他地方，在一个与TUS团队类似的项目中，一个德国和加拿大财团已经开始使用人工智能自动修复3D打印。作为“AI-SLAM”计划的一部分，该团队正在开发软件用算法管理DED过程，以更有效地修复受损部件上的不规则表面而无需任何人工介入。

研究人员的研究结果在他们的论文《激光直接能量沉积修复过程的三维数值模拟》中有详细介绍，该论文由Masayuki Arai、Toshikazu Muramatsu、Kiyohiro Ito、Taisei Izumi和Hiroki Yokota合著。