以纳秒的时间捕捉增材制造缺陷

  • 发布时间:2024-05-11 16:26:16 来源:
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导读 美国正处于制造业复兴的风口浪尖。联邦立法带来了数十亿美元的制造能力投资,这将简化供应链并加强国家安全。增材制造是一项有望对国家工业

美国正处于制造业复兴的风口浪尖。联邦立法带来了数十亿美元的制造能力投资,这将简化供应链并加强国家安全。

增材制造是一项有望对国家工业基础产生深远影响的能力,它涵盖了各种逐层构建结构的制造技术。

马里兰州劳雷尔约翰霍普金斯大学应用物理实验室(APL)的实验光学科学家兼项目经理VincePagán表示:“增材制造允许您创建许多不同的结构,并针对特定应用进行优化。”

“但它的致命弱点是,该过程会产生缺陷,导致零件变弱和失效,而当它们用于国防、生物技术和航空航天等关键应用时,就不可能出现这种情况。”

这个问题仍然是广泛采用增材制造技术的最大障碍之一,但APL专家正在通过开发足够快的传感器来解决这个问题,以便在缺陷出现之前识别它们。

“如果我们能够在仍处于熔化状态时识别缺陷形成,那么我们就有机会在这些缺陷导致性能限制缺陷之前对其进行修复,”APL极端和多功能材料科学项目的负责人摩根·特雷克斯勒(MorganTrexler)说。“我们正在努力使制造过程更加智能,这必然会带来更快速的制造和更值得信赖的组件。”

气泡麻烦

增材制造过程中最常见的缺陷(也是最难预防的缺陷之一)是匙孔形成。这些出现在粉末床融合过程中,这是一种增材制造方法,使用激光熔化金属粉末并将其固化成复杂的几何形状。

当激光过快地将过多的能量沉积到熔化的金属或熔池中时,就会形成微小的蒸汽气泡,并在金属冷却时被困住,从而削弱零件的结构完整性。由于它们形成在主动印刷层下方,因此很难实时发现锁孔缺陷,但并非不可能。

APL制造技术项目经理兼首席科学家SteveStorck解释说:“我们可以从太空中识别河流表面以下的岩石,并不是因为我们实际上可以直接看到它们,而是因为我们可以看到水流受到干扰的急流。”研究与探索发展部。

“类似地,如果一个零件即将形成一个孔隙,那么它周围的热流就会被破坏,这表明形成过程中存在缺陷。如果我们能够准确、快速地测量温度和光谱异常,我们应该能够判断是否有东西正在活跃熔化位置内、下方或附近形成。”

研究人员假设这些锁孔缺陷是在过渡状态下发生的。如果他们能够在异常现象开始形成之前暂停沉积激光,那么熔融金属就可以冷却足够长的时间以沉降并关闭蒸气凹陷,从而防止气泡形成。

“为了消除锁孔缺陷,我们需要能够实时检测和预防它们,但这一切发生得异常快,”斯托克说。“在增材制造工艺中,凝固速度比传统工艺快约1至3,000倍,这意味着传统的传感和控制方法不起作用。这促使我们开发定制方法。”

为了弄清楚他们需要暂停激光多长时间,高级工程师兼增材制造工艺建模专家李马使用计算流体动力学进行了模拟。模拟确定,需要快于10至20微秒的响应时间来识别热破坏、增强过程并让熔池稍微冷却而不形成缺陷。

“这就是魔法发生的地方,”帕甘说。“我们本质上是在放慢时间。”

小孔缺陷形成的模型视图。最右边的幻灯片显示了冷却金属内捕获的蒸汽。APL的目标是通过开发新颖的传感方法来防止此类缺陷,在异常完全形成之前检测到它们。图片来源:约翰霍普金斯大学APL

从概念到流程

该团队首先测试了传统传感器,看看它们是否能够足够快地识别缺陷特征,但遇到了光学分辨率和速度限制。这促使约翰·霍普金斯大学怀廷工程学院电气和计算机工程副教授MarkFoster以及几名怀廷学院博士后学生展开合作,以增强APL开发的专利传感器。

他们融合了材料科学、增材制造、光学工程和数据科学方面的专业知识,添加了多个波长的光电二极管并提高了采样频率,以测量有关熔池及其动态的高空间和时间分辨率数据,使他们能够收集信息需要在时间尺度上识别锁孔缺陷的早期阶段,从而实现实时修复。

随着高速传感器的启动和运行,研究人员开发了一个控制框架,可以在传感器和激光器之间进行通信,并在熔池变得太热并且可能产生缺陷时告诉激光器关闭——所有这些都在10年内完成。至百万分之二十秒。

Storck和Pagán继续利用APL的专业知识,联系了开发人员MikeBrown,后者采用了高速现场可编程门阵列(本质上是一种可以编程以满足特定需求的集成电路),最初是为国防而设计的目的,寻找天空中的导弹。

“在APL工作的独特之处之一是能够利用看似不相关领域的技术;例如,我们可以利用应用于导弹防御的知识和专业知识,非常快速地响应测量输入并甚至做出调整更快,并将其应用于增材制造,”斯托克说。

集成所有系统后,该团队成功证明了系统能够在短短952纳秒内做出响应——不到1微秒,或者说比眨眼还快。

斯托克解释说:“这些都是很棒的结果,因为至少我们需要以比实际物理情况快两倍的速度进行测量,这样我们就可以捕获与温度相关的光谱响应的峰值和谷值。”“我们的系统可以测量光谱和温度读数,并且根据锁孔形成的模拟,响应速度比所需速度快10倍。”

该团队计划将人工智能纳入流程中,以加快反馈循环,并更准确地指示缺陷形成的位置和方式。Storck表示,这将实现实时控制和修复,因为APL致力于生产可直接从构建中信赖的零件。

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