XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能量沉积
SS316L 定向能量沉积熔池中流体流动和传热的数值模拟
摘要。本文介绍了为模拟不锈钢 SS316L 定向能量沉积中形成的熔池中的流体流动和传热而开发的数值模型。该模型结合了重要的热量和动量源项。能量源项包括激光能量、相变潜热、对流热损失、辐射热损失、蒸发热损失以及由于熔融颗粒沉积到熔池中而增加的能量。动量源项是由表面张力效应、热毛细（Marangoni）效应、热浮力、相变引起的动量衰减、熔融颗粒动量以及由于蒸发引起的反冲效应引起的。模拟表明，熔池中预测的流动和传热会影响最终的形状和尺寸。在当前采用的工艺参数下，熔池细长、宽而浅，具有凹陷的自由表面和向外的对流。向外流动是由熔池中心的高温主导区域引起的，因此表面张力的温度梯度为负。
响应面法 (RSM) 优化定向能量沉积 316L SS 加工参数
摘要：定向能量沉积 (DED) 是增材制造 (AM) 的一个重要分支，可用于修复、熔覆和加工多材料部件。316L 奥氏体不锈钢广泛用于食品、航空航天、汽车、船舶、能源、生物医学和核反应堆行业等领域。尽管如此，仍需要优化工艺参数，并全面了解工艺参数对沉积材料或部件的几何形状、微观结构和性能的单独和复杂协同作用。这对于确保在单个或一系列平台上随时间重复制造零件，或最大限度地减少孔隙率等缺陷至关重要。在本研究中，采用响应曲面法 (RSM) 和中心复合设计 (CCD) 研究激光功率、激光扫描速度和粉末质量流量对激光工程净成形 (LENS ®) DED 加工的 316L 钢的层厚度、密度、微观结构和显微硬度的影响。开发了与应用的加工参数和研究的响应相关的多项式经验预测模型。
采用激光粉末床熔化和电弧直接能量沉积技术进行热成型模具的增材制造
摘要：增材技术目前已广泛应用于复杂精密零件的生产，在成型模具的生产方面具有很高的潜力。本文利用电弧直接能量沉积 (WA-DED) 和激光粉末床熔合 (L-PBF) 技术开发和生产了针对增材制造优化的热成型模具。开发了具有 2D 晶格结构的轻质热成型模具的概念，在使用 L-PBF 生产时，每个模具的重量减少了 56%，从 14.2 千克减轻到 6.1 千克。在增材制造过程中，马氏体时效/沉淀硬化钢 17-4PH 被用作传统热作钢的替代品，后者的机械性能略低，但可加工性高得多。通过在工业螺旋压力机上进行锻造试验，确认了所制造模具的可加工性。
直接能量沉积制备不同裂纹面取向的 AlSi10Mg 合金断裂韧性
研究了直接能量沉积制备的 AlSi10Mg 合金的断裂和拉伸行为。在室温下沿不同裂纹平面方向和载荷方向测试了三点弯曲断裂韧性和拉伸试样。在进行机械加工和测试之前，打印样品在 300 ◦ C 下进行 2 小时的热处理以释放残余应力。进行了微观结构和断口图分析，以研究每种裂纹取向的断裂机制和裂纹扩展路径。在裂纹平面方向上观察到断裂韧性的显著差异。裂纹取向在 XY 方向的试样具有最高的断裂韧性值（ J Ic = 11.96 kJ / m 2 ），而 ZY 裂纹取向（垂直于打印方向）具有最低的断裂韧性值（ J Ic = 8.91 kJ / m 2 ）。断裂韧性的各向异性主要与沿熔池边界的优先裂纹扩展路径有关。在熔池边界处，孔隙优先出现，微观结构变粗，且 Si 含量较高，导致该区域的延展性较差，且抵抗裂纹扩展的能力较差。
对定向能量沉积添加剂制造的建模和多物理模拟P. Ansari 1,2，*，C.S.S.Tüfekci3，M.U。 Salamci 1,2,3
摘要在本文中，我们介绍了使用多物理学方法对定向能量沉积（DED）添加剂制造（AM）模拟的研究。我们在流体，固体力学和层流物理学中使用传热的组合来准确模拟DED过程。模拟提供了有关熔体池温度的详细信息，同时为沉积的每一层材料使用各种过程参数。的结果证明了多物理学方法在DED AM期间对各种物理现象之间复杂相互作用的洞察力的重要性。研究结果对DED AM过程的优化具有重要意义。关键字：添加剂制造，直接能量沉积，数学建模，模拟，comsol，温度
通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。
直接能量沉积功能梯度材料的金相及加工特性研究
摘要：定向能量沉积 (DED) 是金属增材制造 (AM) 中的关键工艺，具有创建功能梯度材料 (FGM) 的独特能力。FGM 凭借其性能优化、减少材料缺陷和解决连接问题等优势，在高价值行业中引起了极大关注。然而，后处理仍然是一个关键步骤，这表明需要进一步研究以了解 FGM 的可加工性。本文重点分析了基于不锈钢 316L (SAE 316L) 和 Inconel 718 的 FGM 的制造和加工特性。FGM 的制造从 100 wt.% 的 SAE 316L 开始，通过逐步增加 20 wt.% 的 Inconel 718 并同时减少 SAE 316L 来调整成分比。在 FGM 制造完成后，通过硬度测试、光学微观结构测量、能量色散光谱 (EDS) 和 X 射线衍射 (XRD) 全面分析了微观结构和机械性能。为了研究后处理方面，使用两种不同的铣削方法（向上和向下铣削）和加工路径（从 SAE 316L 向 Inconel 718，反之亦然）进行了端铣削实验。平均切削力在向上铣削时达到峰值 148.4 N，在向下铣削时降至 70.5 N，刀具磨损测量进一步提供了在使用 SAE 316L 和 Inconel 718 的 FGM 时最佳铣削方向的见解。
工艺参数对直接能量沉积制备Inconel718高温合金力学性能的影响
试验数据可知,在激光功率1400W、层厚1.0mm、扫描速度600mm/min、扫描间距1.3mm、成形角90°条件下,DED制备的Inconel718试件性能最好,其极限抗拉强度(UTS)和宏观硬度分别为1016.10MPa和36.2HRC。DED制备的Inconel718试件的UTS与传统锻造制备的Inconel718接近,且硬度更高。
利用定向能量沉积发现多主元素合金和
多主元合金为合金开发开辟了广阔的成分空间。巨大的成分空间需要快速合成和表征以识别有前途的材料，以及合金设计的预测策略。定向能量沉积增材制造被证明是一种合成 Cr-Fe-Mn-Ni 四元系合金的高通量技术。一周内合成了 100 多种成分，探索了广泛的成分空间。可实现 ±5 at% 以内的均匀成分控制。快速合成与联合样品热处理（25 个样品对 1 个样品）和自动表征相结合，包括 X 射线衍射、能量色散 X 射线光谱和纳米硬度测量。然后使用平衡开发和探索的主动机器学习算法将测量属性的数据集用于预测强化模型。使用合金成分训练表示晶格畸变的学习参数。这种快速合成、表征和主动学习模型的结合产生了比以前研究的合金强度明显更高的新合金。
通过直接能量沉积将光纤传感器嵌入金属部件中
光纤可用作应变和温度传感器，在结构健康监测中引起了广泛关注，尤其是在大型土木工程和基础设施应用中 [1, 2, 3]。最近，人们对将光纤用于嵌入式传感应用产生了兴趣，用于小型金属零件在工程应用中监测应变和/或温度分布。增材制造工艺非常适合嵌入光纤，因为它们可以在光纤周围或上方沉积材料。因此，光纤传感器可以放置在零件内部，从而获得更详细的应变和温度信息。此外，通过使用光频域反射法 (OFDR)，一种能够确定沿光纤长度分布应变测量值的传感技术，可以通过嵌入在零件中的光纤传感器连续确定应变分布和集中度。