Tin tứcNgày: 07-01-2021 bởi: Mai Thanh Tâm
TỐI ƯU HOÁ ĐƯỜNG DẪN IN NÓNG CHẢY BỘT KIM LOẠI BẰNG TIA LASER
Hôm nay, Siemens Digital Industries Software đã ra mắt trình tối ưu hóa đường dẫn sản xuất bồi đắp (AM), một công nghệ beta được tích hợp trong phần mềm NX™ để giúp khách hàng giải quyết các thách thức đường dẫn quá nóng và giúp giảm phế liệu và tăng năng suất sản xuất để đạt được công nghiệp hóa AM, hoặc việc sử dụng AM tại quy mô công nghiệp. Siemens đã phát triển công nghệ mô phỏng tiên tiến thế hệ tiếp theo này để giúp tối đa hóa năng suất sản xuất và chất lượng của các chi tiết được sản xuất từ phương pháp nung nóng chảy bột kim loại. Phần mở rộng mới nhất này của giải pháp sản xuất bồi đắp từ đầu đến cuối của Siemens cung cấp nguồn cấp dữ liệu kỹ thuật số, thông báo từng bước của quy trình sản xuất bồi đắp công nghiệp hóa.
Hội nghị Thượng đỉnh tại FormNext đã trôi qua, nhưng có rất nhiều điều để tìm hiểu về sản xuất bồi đắp công nghiệp (AM). Có thể đã đến lúc xem lại một số điều tại Hội nghị hoặc có cái nhìn đầu tiên về những gì mà phân khúc sản xuất này cung cấp. Blake Snodgrass và tôi sẽ nêu bật một số bài thuyết trình chính từ Hội nghị thượng đỉnh về sản xuất bồi đắp của Siemens tại FormNext Connect dành cho những người muốn tìm hiểu cách AM đang thay đổi ngành sản xuất công nghiệp.
Tiến sĩ Daniel Reznik
Một bài thuyết trình thú vị khác tại FormNext là cuộc thảo luận của Tiến sĩ Daniel Reznik về Công cụ Tối ưu hóa đường dẫn AM của Siemens cho các ứng dụng nung nóng chảy lớp bột bằng laser (L-PBF) từ công việc của ông với tư cách là kỹ sư nguyên lý tại Siemens AG. Do nhiệt cục bộ quá cao và các vũng nóng chảy tràn ra trong khi in tạo ra nhiều phế liệu hơn trong một quy trình hướng đến việc loại bỏ phế liệu. Chi phí thêm vào nhiều bản in này đã khiến nhiều công ty không mở rộng việc sử dụng sản xuất bồi đắp hoặc họ không chấp nhận nó nữa.
Không giống như lỗi thiết kế, biến dạng do quá nhiệt cục bộ là vấn đề công nghệ, máy móc không có tính chất giống như hạt bột để chỉ làm nóng chảy các phần cần thiết của lớp bột. Nhưng tất cả không mất đi, đây là lý do để tối ưu hóa đường dẫn AM, một giải pháp phần mềm cho một vấn đề phần cứng.
Thật không may, nó không đơn giản như mô phỏng toàn bộ đường chạy dao như người ta có thể làm đối với một chi tiết được gia công bằng máy CNC vì đường dẫn cho cả một chi tiết in nhỏ có thể dài nhiều km. Điều đó loại bỏ khả năng tiến hành phân tích phần tử hữu hạn (FEA) trên đường chạy dao vì điều này sẽ mất quá nhiều thời gian. Thay vào đó, tối ưu hóa đường dẫn AM được thực hiện với mô hình máy học (ML) do FEA đào tạo để cho phép tính toán nhanh mức độ tới hạn vượt quá nhiệt của đường chạy dao laser hoàn chỉnh.
Trong cách tiếp cận ML, các vùng bị méo mó và biến dạng mong đợi được sửa chữa thông qua việc đưa vào khoảng tạm ngừng giữa các vectơ. Điều này hoạt động tương tự như làm mát giữa các lớp hàn đối với việc hàn nhiều lớp. Đầu ra mô tả đường chạy dao đã được điều chỉnh với xác suất nhiệt quá cao giảm mạnh vì chi tiết phải được làm nguội trước khi thêm một lớp mới lên trên nó, lớp này sẽ làm nóng lại kim loại bên dưới. Một phần thưởng bổ sung cho việc ghi lại tệp đường chạy dao là định dạng tệp cũng có thể được thay đổi để cho phép in trên các máy in khác nhau.
Máy học
Do số lượng lớn các biến trong thực hành AM nói chung, việc đào tạo ML phải được thực hiện cho từng tổ hợp tham số vật liệu trước khi nó có thể được triển khai trong ứng dụng. Điều đó bao gồm khoảng 500 phép tính toán mô hình phần tử hữu hạn và 3000 giờ lõi CPU để đào tạo mô hình. Nhưng để củng cố mô hình, một bản in hiệu chuẩn được thực hiện để đảm bảo mô hình ML hoạt động như mong đợi đối với bộ tài liệu mà nó đang được đào tạo.
Ứng dụng
Bây giờ mô hình ML đã được đào tạo có thể được sử dụng trên dữ liệu in để tính toán mức độ quan trọng của bản in. Từ thông tin đó, các điều chỉnh được thêm vào tệp bản in. Nhưng vì thường không có chức năng tạm dừng nào được tích hợp trong máy in nên thay vào đó, đường chạy dao sẽ di chuyển ra khỏi vùng in để cho phép việc làm mát đầy đủ. Một ví dụ đơn giản của quy trình có thể được nhìn thấy trong hình bên dưới.
Mong đợi sẽ sớm đạt được
Siemens’s AM Path Optimizer sẽ sớm có sẵn cho khách hàng beta thông qua việc tích hợp với NX và NX CAM. Sẽ có hai mô hình được đào tạo khi khởi chạy cho Inconel 718 ở nút quy trình 40 µm và Ti6Al4V ở nút quy trình 60 µm nhưng nó cũng sẽ đi kèm với quy trình làm việc để phát triển nhanh các mô hình quy trình vật liệu mới.
Nguồn: Siemens