Ученые изобрели метод визуализации для оценки качества металлических деталей с 3D-печатью

 


Анализ уникальных кристаллических узоров на поверхности металла с 3D-печатью может проложить путь к сертификации и оценке качества деталей, изготовленных с помощью аддитивного производства. фото: Наньянский технологический университет


Ученые из Наньянского технологического университета в Сингапуре (NTU Singapore) разработали быстрый и недорогой метод визуализации, который может анализировать структуру металлических деталей с 3D-печатью и предлагать информацию о качестве материала.


Большинство металлических сплавов с 3D-печатью состоят из множества микроскопических кристаллов, которые различаются по форме, размеру и ориентации атомной решетки. Сопоставляя эту информацию, ученые и инженеры могут сделать вывод о свойствах сплава, таких как прочность и ударная вязкость. Это похоже на изучение зерна древесины, где древесина наиболее прочная, когда зерно непрерывно в одном направлении.


Эта новая технология made-in-NTU может принести пользу, например, аэрокосмическому сектору, где недорогая быстрая оценка критически важных деталей-турбин, лопастей вентиляторов и других компонентов—может стать игровым вызовом для индустрии технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта.


До сих пор анализ этой "микроструктуры" в металлических сплавах с 3D-печатью был достигнут с помощью трудоемких и трудоемких измерений с использованием сканирующих электронных микроскопов, стоимость которых составляет от 100 000 до 2 миллионов долларов США.


Метод, разработанный доцентом Наньяна Маттео Сейтой и его командой, обеспечивает такое же качество информации в течение нескольких минут с помощью системы, состоящей из оптической камеры, фонарика и ноутбука, на котором работает запатентованное программное обеспечение для машинного обучения, разработанное командой,-с аппаратным обеспечением стоимостью около S$25,000.


Новый метод команды сначала требует обработки поверхности металла химическими веществами, чтобы выявить микроструктуру, затем размещения образца лицом к камере и получения нескольких оптических изображений, когда фонарик освещает металл с разных сторон.


Затем программное обеспечение анализирует узоры, создаваемые светом, который отражается от поверхности различных металлических кристаллов, и выводит их ориентацию. Весь процесс занимает около 15 минут.


Результаты команды были опубликованы в рецензируемом научном журнале npj Computational Materials.


"Используя наш недорогой и быстрый метод визуализации, мы можем легко отличить хорошие металлические детали с 3D-печатью от неисправных. В настоящее время невозможно определить разницу, если мы не оценим микроструктуру материала в деталях", - объясняет Asst профессор Сейта из Школы машиностроения и аэрокосмической инженерии НТУУ и Школы материаловедения и инженерии.


"Нет двух одинаковых металлических деталей с 3D-печатью, даже если они были изготовлены с использованием одной и той же техники и имеют одинаковую геометрию. Концептуально это похоже на то, как два идентичных деревянных артефакта могут иметь различную структуру зерна".


Новый метод визуализации-импульс для сертификации и оценки качества 3D-печати


Asst Prof Seita считает, что их инновационный метод визуализации может упростить сертификацию и оценку качества деталей из металлических сплавов, полученных с помощью 3D-печати, также известной как аддитивное производство.


Один из наиболее часто используемых методов 3D-печати металлических деталей использует мощный лазер для расплавления металлических порошков и сплавления их вместе, слой за слоем, пока не будет напечатан полный продукт.


Однако микроструктура и, следовательно, качество полученного печатного металла зависит от нескольких факторов, включая то, насколько быстро или интенсивно работает лазер, сколько времени отводится металлу на охлаждение перед расплавлением следующего слоя, и даже тип и марку используемых металлических порошков.


Вот почему один и тот же дизайн, напечатанный двумя разными машинами или производственным домом, может привести к получению деталей разного качества.


Вместо того, чтобы использовать сложную компьютерную программу для измерения ориентации кристаллов по полученным оптическим сигналам, "умное программное обеспечение", разработанное профессором Asst Сейтой и его командой, использует нейтральную сеть, имитирующую то, как человеческий мозг формирует ассоциации и обрабатывает мысли. Затем команда использовала машинное обучение для программирования программного обеспечения, подавая ему сотни оптических изображений.


В конце концов, их программное обеспечение научилось предсказывать ориентацию кристаллов в металле по изображениям, основываясь на различиях в том, как свет рассеивается от поверхности металла. Затем он был протестирован, чтобы иметь возможность создать полную "карту ориентации кристалла", которая предоставляет исчерпывающую информацию о форме кристалла, размере и ориентации атомной решетки.


Обсудить:

0 comments:

Всегда рады услышать ваше мнение!