加法制造建模钢

研究人员设计了一个以数据为中心的生成建模方法对3 d打印的钢铁。研究小组认为,他们的模型可以帮助确定的质量设计和制造前的材料。这项研究发表在英国皇家学会学报》上

研究:以数据为中心的方法来生成3 d打印的steelProc造型。图片来源:Nuttawut Uttamaharad / Shutterstock.com

加法制造(AM)过程,通常被称为3 d印刷、跨许多行业存在许多令人兴奋的机遇包括工程、航空航天和汽车。这是由于我对金属材料的发展促进了生产的复杂和复杂的组件(如喷气发动机燃油喷嘴。欧洲杯足球竞彩

但是,与传统材料,金属,捏造和通过形成过程表现出更高层次的欧洲杯足球竞彩变化在他们的几何和力学性能。

(a)三维打印协议由MX3D使用焊接头连接到一个机械手臂(图像由约Laarman, www.jorislaarman.com)。(b)人行天桥使用three-dimensional-printed钢制造。(c)特写镜头表面的几何变化的材料。(在线版本的颜色。)

(a)三维打印协议由MX3D使用焊接头连接到一个机械手臂(图像由约Laarman, www.jorislaarman.com)。(b)人行天桥使用three-dimensional-printed钢制造。(c)特写镜头表面的几何变化的材料。图片来源:Dodwell t J。,et al .,英国皇家学会学报》上

这些变化并不广为人知,阻碍post-manufacture测试建立安全标准意味着制造商们会见了一定障碍。

钢WAAM组件

的新兴技术,其中一个最有前途的大规模组件生产的线弧加法制造(WAAM)。这个过程是一个变动的直接能量沉积(d)技术和利用一个弧焊过程到3 d打印金属部件。

与传统的金属粉末的方法,WAAM融化金属线使用电弧作为热源在金属衬底上的基础。当线融化并表示形式的珠子在衬底上。珠子彼此坚持,一层金属材料。然后重复此过程,分层技术,直到金属组件完成。

然而,仍然有挑战与这个过程由于不确定性的结构和力学性能和复杂的热变形。因此需要一种方法来支持的有效材料表征WAAM:“具体来说,我们开发一个生成统计模型,使ensemble-based预测性能的不锈钢WAAM组件在制造之前,“Dodwell解释道。

three-dimensional-printed钢板的激光扫描。(一)手持式扫描设备的照片。2020欧洲杯下注官网(b)的正射投影(部分)扫描表,表示一个面板。面板的名义厚度是3.5 ?毫米。(观察一个名义上的微小曲率平板引入的残余应力。)(在线版本的颜色。)

three-dimensional-printed钢板的激光扫描。(一)手持式扫描设备的照片。2020欧洲杯下注官网(b)的正射投影(部分)扫描表,表示一个面板。面板的名义厚度是3.5毫米。(观察一个名义上的微小曲率平板引入的残余应力)。图片来源:Dodwell t J。,et al .,英国皇家学会学报》上

统计建模

为了成功有效地描述WAAM钢的力学性能,该小组还需要开发一个孤立的几何变化特性的方法。然后通过结合生成统计模型的机械和几何WAAM钢的变化,产生了一个统一的统计模型。更重要的是,这种生成统计模型对两个独立的变异来源。

上述统计模型组合成一个统一的统计模型的实例化可以实现在有限元软件ABAQUS,以便CHS的名义设计可以被赋予现实的表面几何和材料属性根据这个统一的统计模型,”Dodwell说。

团队证明,获得相对少量的培训数据可以成功地用于生成统计模型是钢。”近似预测假设组件的性能是一种有效的先决条件和低成本使用WAAM设计”,Dodwell说。

这铺平了道路让一般的预测性能在不同的结构长度,然而,球队状态,实验测试仍然是必要的,关键安全认证。

然而,显示生产能力生成统计模型是钢铁和WAAM可以提高未来研究潜在使用随机模拟来确定关键性能方面的金属材料。欧洲杯足球竞彩

(一)样本训练生成模型。(b)扣缸,实验。(c)预测和实验荷载位移曲线的基础上生成模型,有或没有大规模的几何缺陷介绍,和一个完美的弹性模型。两个美国区域阴影。(在线版本的颜色。)

(一)样本训练生成模型。(b)扣缸,实验。(c)预测和实验荷载位移曲线的基础上生成模型,有或没有大规模的几何缺陷介绍,和一个完美的弹性模型。两个美国区域阴影。图片来源:Dodwell t J。,et al .,英国皇家学会学报》上

Dodwell和他的研究小组相信他们的模型将适合任务,“使(区分)的量化认知不确定性,由于有限的训练数据,和偶然的不确定性,由于变异固有印刷协议。”

随机模拟是过程中是很重要的,因为它帮助识别领域,应该有针对性的与结构和机械完整性。这些模拟将起到至关重要的作用在提高印刷协议和减少安全认证的成本。

一个关键区别以前的工作和现在的工作Dodwell和他的研究小组进行的,他们的模型生成独立于任何特定的设计。这意味着有限的训练数据只有一个类型的组件可以充足的足以促进预测的性能,还看不见的组件。

引用:

Dodwell t J。,弗莱明·l·R。布坎南C。,Kyvelou P。,Detommaso G。高斯林p D。,Scheichl R。肯德尔w·S。,加德纳L。Girolami m . A和欧茨2021 c . j .以数据为中心的方法来生成3 d打印的steelProc造型。r . Soc。A.4772021044420210444https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspa.2021.0444

免责声明:这里的观点是作者表达他们的私人能力,不一定代表AZoM.com T /有限的观点AZoNetwork这个网站的所有者和经营者。这个声明的一部分条款和条件本网站的使用。

David j .交叉

写的

David j .交叉

大卫是一个学术研究和跨学科的艺术家。大卫的当前研究探索如何科学技术,特别是互联网和人工智能,可以付诸实践去影响一欧洲杯线上买球个新的转向乌托邦和下议院的reemergent理论。

引用

请使用以下格式之一本文引用你的文章,论文或报告:

  • 美国心理学协会

    十字架,大卫。(2021年11月16日)。建模加法制造钢。AZoM。2022年12月23日,检索从//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=57336。

  • MLA

    十字架,大卫。“建模加法制造钢”。AZoM。2022年12月23日。< //www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=57336 >。

  • 芝加哥

    十字架,大卫。“建模加法制造钢”。AZoM。//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=57336。(2022年12月23日通过)。

  • 哈佛大学

    十字架,大卫。2021。加法制造建模钢。AZoM,认为2022年12月23日,//www.wireless-io.com/news.aspx?newsID=57336。

告诉我们你的想法

你有检查、更新或任何你想添加这个新闻吗?

离开你的反馈
你的评论类型
提交