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316L基板上VDM合金780激光金属沉积的过程图定义
摘要：VDM合金780是一种新型的基于Ni的超合金，与Inconel 718相比，机械性能较大的机械性能较大，其工作温度较高约50℃。年龄可硬化的尼古拉合金结合了提高的温度强度与氧化耐药性，以及由于γ' - 沉淀而提高的微观结构稳定性。这些优点使其适用于可用于高温应用中的耐磨性和耐腐蚀涂料。但是，VDM合金780尚未足够研究激光金属沉积应用。进行了316升标本上单个轨道的实验设计，以评估过程参数对clad质量的影响。随后，通过破坏性和非破坏性测试方法评估了外壳的质量，以验证VDM Alloy 780对于激光金属沉积应用的适用性。单轨实验为涂料或添加剂制造应用提供了基础。用于传达结果，提出了带有回归线的散点图，这说明了特定能量密度对所得孔隙率，稀释，粉末效率，纵横比，宽度，宽度和高度的影响。最后，在孔隙率方面，包裹的质量通过每个单位长度质量不同的两个过程图可视化。
增材制造过程中残余应力预测方法的比较研究
界面系统（NFIS）用于预测航空工业铝部件的残余应力 [5]。Chukwujekwu 等人使用有限元分析预测了 6Al-4V 钛基工件的残余应力 [6]。Meyghani 等人对基于 ABAQUS、ANSYS 和 FLUENT 的搅拌摩擦焊接模拟结果进行了比较研究 [7]。Kortabarri 等人比较了 Inconel 718 基工件的应力集中 [8]。Mukherjee 等人发现可以通过减小 AM 过程中基材层的厚度来控制应力 [9]。Huang 等人提出了一种预测正交切割过程中残余应力的模型 [10]。Yang 等人研究了激光床熔合过程中产生的残余应力 [11]。在分析残余应力水平时，考虑材料的热性能和机械性能非常重要。Megahed 等人展示了气泡在镍基高温合金中滞留的影响，如图 1 所示 [12]。制造工艺有多种方法，必须找到对产品影响最小的最佳方法，以降低热残余应力。因此，本研究的重点是确定预测 AM 中残余应力的最佳方法。
金属
摘要：对采用选择性激光熔化 (SLM) 技术制备的 Inconel 718 (IN718) 高温合金样品进行不同的加热循环，并研究其微观结构特征。选定的加热速率范围从 10 ◦ C / min 到 400 ◦ C / s，代表焊接增材制造试件热影响区 (HAZ) 中的不同区域。采用差示热分析 (DTA)、高分辨率膨胀仪以及激光共聚焦和电子显微镜相结合的方法研究了第二相的析出和溶解以及微观结构特征。为此，从与支撑接触的底部到顶表面研究了增材制造试件的微观结构。结果表明，在高加热速率下，γ”和δ相的溶解延迟并转移到更高的温度下。微观结构分析表明，枝晶间区域的 Laves 相在靠近样品表面的特定区域分解。确定这些区域的厚度和面积分数与施加的加热速率成反比。提出了一种可能的机制，该机制基于加热速率对枝晶间区域和枝晶核心中 Nb 扩散的影响，以解释观察到的微观结构变化。
高科技制造部门| MDA
设备，液化天然气/气体加工压力容器和重型柱 - 热传输设备（HTE）PBU专门针对熔融盐反应堆系统，氨和尿素交换器，高压螺丝插头插头热交换器，甲醇转换器，丙烯丙烯（PO），丙烯（PO）反应堆，乙酸含量植物（VAM）反应器（VAM）反应器（VAM）零件（VAM）零件（VAM）零件（VAM）零件（VAM），锅盘（VAM）零售店（Vam） PBU专门从事反应堆和氨转化篮的专有内部质量，用于多硅植物的化学蒸气沉积（CVD）反应器，这些反应器是使用不锈钢，双层/超级双层不锈钢，Inconel，Inconel，Monel，Monel，Hastelloy，Titanium，Titanium，Titanium，Titanium，piTanium，pik> à The Modification, Revamp & Upgrade (MRU) PBU offers value-added end-to-end solutions for FCC (Fluid Catalytic Cracking) revamps, Crude Distillation Unit/ Vacuum Distillation Unit revamps, Multi-Shutdown Facility revamps, Urea Reactor Life extension, Coke Drum repairs, Heat Exchanger revamp, Urea energy-saving projects, debottlenecking/capacity加强石油和天然气单元和工艺工业的紧急维修 - 核PBU专门为核电厂中的蒸汽供应系统提供关键设备。 它制造了核岛的关键组成部分，例如蒸汽发生器，末端盾牌，压力箱，安全热交换器，反应堆标头组件，卡兰德里亚，末端配件等。 à特殊制造单元（SFU）制造了关键的钛管阀，气化厂的复杂内部，循环反应堆，初级淬火式交换机（PQE）和石油化学部门的滤清器à The Modification, Revamp & Upgrade (MRU) PBU offers value-added end-to-end solutions for FCC (Fluid Catalytic Cracking) revamps, Crude Distillation Unit/ Vacuum Distillation Unit revamps, Multi-Shutdown Facility revamps, Urea Reactor Life extension, Coke Drum repairs, Heat Exchanger revamp, Urea energy-saving projects, debottlenecking/capacity加强石油和天然气单元和工艺工业的紧急维修 - 核PBU专门为核电厂中的蒸汽供应系统提供关键设备。它制造了核岛的关键组成部分，例如蒸汽发生器，末端盾牌，压力箱，安全热交换器，反应堆标头组件，卡兰德里亚，末端配件等。à特殊制造单元（SFU）制造了关键的钛管阀，气化厂的复杂内部，循环反应堆，初级淬火式交换机（PQE）和石油化学部门的滤清器
博士斯里那斯·古杜尔
• Srinath Gudur、Suryakumar Simhambhatla 和 Venkata Reddy N.：通过分阶段变形增强直接能量沉积中的形状复杂性，Int. J. Automation Technol.，第 16 卷，第 5 期，页642- 653, 2022 • Srinath Gudur、Vishwanath Nagallapati、Sagar Pawar、Gopinath Muvvala、Suryakumar Simhambhatla：关于基材加热和冷却对电弧增材制造中焊道几何形状的影响及其与冷却速率的相关性的研究，今日材料：会议录，卷。 41，页431–436，1月2021 • Sagar Pawar、Srinath Ellaswamy Gudur、Vishwanath Nagallapati、Amit Choudhary、Arun Torris 和 Gopinath Muvvala：关于电弧增材制造 Inconel 625 多层壁的各向异性及其与熔池热历史的相关性的研究，Mater。科学。英语。 A，卷840，页142865，4月2022 • Vivek Chaitanya Peddiraju、Kranthi Kumar Pulapakura、Desuru Sree Jagadeesh、KSAthira、Srinath Gudur、S. Suryakumar、Subhradeep Chatterjee：在钛上焊接沉积镍以实现 Ti-Ni 基金属间化合物的表面硬化，Materials Today：Proceedings，vol。 27，页2096–2100 年 1 月2020 年。
基于在线人工视觉和深度神经网络的激光金属沉积轨迹几何预测
激光金属沉积 (LMD) 是一种增材制造技术，它吸引了业界的极大兴趣，因为它有可能将具有复杂几何形状的零件一次性制成，并修复损坏的零件，同时保持良好的机械性能。然而，该工艺的复杂性限制了它的广泛应用，因为不同的零件几何形状、策略和边界条件会在外部形状和内部缺陷方面产生非常不同的结果。此外，在工艺执行过程中监控零件质量非常具有挑战性，因为直接测量结构和几何特性大多是不切实际的。这项工作提出了一种 LMD 在线监控和预测方法，该方法利用同轴熔池图像以及工艺输入数据来估计 LMD 沉积的轨道大小。特别是，一种新颖的深度学习架构将卷积神经网络的输出（以熔池图像为输入）与标量变量（工艺和轨迹数据）相结合。评估了各种网络架构，建议使用至少三个卷积层。此外，结果表明密集层的数量和大小具有一定程度的不变性。通过使用航空航天和汽车领域的相关材料 Inconel 718 粉末通过 LMD 沉积的单轨进行的实验，证明了所提出方法的有效性。
以过程控制为中心的制造研究
1) Y. Kakinuma 等人：使用 La 掺杂 CeO 2 浆料对光学玻璃镜片进行超精密磨削，CIRP Annals，68，1 (2019) 345-348。2) S. Fujii 等人：全精密加工制造超高 Q 值晶体光学微谐振器，Optica，7，6 (2020) 694-701。3) T. Kuriya 等人：Inconel 718 定向能量沉积的凝固时间和孔隙率之间的关系先进制造技术特刊，JAMDSM，12，5 (2018) JAMDSM0104。4) M. Ueda 等人：用于快速制造的 DED（定向能量沉积）的智能工艺规划和控制，JAMDSM，14， 1 (2020) JAMSDSM0015。5) S. Sakata 等人：通过基于观察者的切削力估算避免不等齿距角平行车削中的颤动，制造科学与工程杂志 140，4 (2018) 044501。6) S. Kato 等人：利用新结构材料的节能机床的热位移和节能性能评估，日本机械工程师学会期刊，（2020 年）。 doi.org/10. 1299/transjsme.20-00002 7) K. Itoh 等人：通过 EHD 图案化开发电粘附微柱阵列，智能材料和结构，28（2019）034003。
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
功能梯度材料 (FGM) 中间层在激光熔化沉积 (LMD) 和电弧增材制造 (WAAM) 法制造英科乃尔-不锈钢双金属结构中的作用
摘要：通过直接沉积制备的双金属结构由于异种金属的组织和性能突然变化而存在缺陷。激光金属沉积（LMD）-电弧增材制造（WAAM）工艺可以通过沉积功能梯度材料（FGM）层（例如使用LMD的薄中间层）来缓解两种不同材料之间的缺陷，并可用于使用WAAM以较高的沉积速率和相对较低的成本制备双金属结构。本研究进行了LMD-WAAM工艺，并研究了制备的IN625-SUS304L双金属结构的微观组织。LMD-WAAM样品的FGM区的微观组织主要为细小的等轴枝晶形貌。相反，WAAM区构成了粗大的柱状枝晶形貌。LMD-WAAM样品的主要合金元素的成分随着沉积层高度而逐渐变化。 LMD-WAAM 样品的显微硬度随 Inconel 含量的增加而增加。对于 LMD-WAAM 样品，断裂发生在 25% IN625 和 0% IN625 之间的界面附近；对于 WAAM 样品，最终断裂发生在界面附近的 SUS304L 中。LMD-WAAM 样品的拉伸强度与激光功率成反比。结果表明，LMD-WAAM 样品的拉伸强度比仅使用 WAAM 制造的样品高 8%。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。