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2、自然子刊:AM Inconel 718薄壁的工艺、结构和性能的数据驱动分析
「科技动态」3D打印即将“起飞”
CFM LEAP发动机的燃油喷嘴系统于2015年在,这是首批因3D打印而广为人知的航空航天系统之一,去年,该工厂生产了第30000个燃油喷嘴头,该工艺也用于GEnx PDOS支架,GE还开发了GE Catalyst。
这是一种涡轮螺旋桨发动机,可将855个常规零件组合成12个组件,而GE9X则将300多个常规零件组合成仅7个3D打,GE航空表示已经确认了80多个要使用3D打印的零件,图3 位于布拉格GE航空试验设施中上的GE Cat,图1 ORNL 3D打印的777X机翼加工工装。
另一位EOS客户能够通过3D打印减轻重量,他们把装在卫星内部一块面包大小的铝制小盒子,通过增材制造,使其重量减少了20%左右,那也许不超过一两磅,但是当你谈论有效载荷时。
每磅就代表数千美元,发明可冲蚀的工装,ExOne在航空航天领域也很活跃,自2002年以来,ExOne的Sand 3D打印机已进入包括航空航天,它们制造用于金属铸造的型芯,现在设计一个模具、获得一个好零件的时间已经能够从数。
除了增加复杂性而不增加成本和模具存储之外,3D打印还允许快速的设计迭代,铸造厂正在走向3D打印,3D打印砂型铸造已被积极采用,引发根本性的改变,GE还通过收购德国概念激光公司和瑞典Arcam A,投资了这项技术,随着GE增材制造部门的发展。
其业务可以在数小时而不是数月内给出反馈并进行调整,随着公司继续发展增材制造工程和制造能力,这些投资使GE航空成为了更好的增材制造设备供应商,ORNL认为GE为推动3D打印在航空航天领域的发展,图7 正在激光增材机床中生产的零件,航空航天迎来新金属,空客正在与Autodesk的生成设计合作。
使用人工智能重新设计面向其它制造技术设计而现在要用,2015年,空客推出了所谓的“仿生隔板”,这是一种金属3D打印墙和后座支撑结构,将客舱和飞机厨房分隔开,该隔板比常规制造的隔板轻约45%,空客打算为A320飞机生产该隔板。
不过,空客预计金属3D打印的成本将下降得更快,Autodesk正在稍微修改设计,使其具有许多相同的优点,这第二种设计要求3D打印隔板的塑料模具,该模具将用已经鉴定可以飞行的合金铸造。
模具仍然允许设计为更复杂的形状,该隔板的第二个版本正在认证过程中,ExOne发明了一种冲蚀工装用于层压复合材料(包括,ExOne开发了一种用水冲洗3D打印工装的工艺,材料在高达180摄氏度时仍保持水溶性。
该工艺正用于为洛克希德·马丁公司的子公司西科斯基以,ExOne还提供了完整的金属3D打印机系列,可以直接打印诸如Inconel 718之类的金属,它还可以打印诸如碳化硅之类的陶瓷,3D打印已经能够渗透到航空航天领域,人们倾向于拥有更复杂的铸件,ExOne与西科斯基做了很多工作。
3D打印也被视为使用较轻材料的一种方式,除钛外,此类材料还包括铝、碳纤维和复合材料,对于某些零件,重量可以减少约一半。
轻量化至关重要——东西越重,将其保持在空中所需的能量就越大,航空航天工业愿意为增材制造零件支付溢价,所有的航空航天企业都做过计算,并宣称增材制造是如何提高其竞争力的,由聚合物制成的3D打印备件已经用在了A350 XW。
一些A320neo和A350 XWB试验飞机配备了,公司表示,更多的金属零件正在认证过程中,空客使用的特殊增材制造技术,包括细丝沉积和粉末床聚合物技术、金属粉末床和金属线,目前,空客对可用于3D打印的材料数量感到满意,在航空工业中使用ALM的合格鉴定工作在成本和时间上。
因此,空客公司的重点是在确认了价值创造机遇的几种知名金属,图2 位于布拉格试验台上的GE Catalyst发,通用电气公司一直是最主要的增材制造采用者之一,CFM是GE航空与法国赛峰集团之间的平股合资企业。
拥有四个经过美国联邦航空管理局认证的3D打印零件,它们是用于GE90-94B的T25传感器和CFM ,以及GEnx-2B电动门开启系统(PDOS)支架和,空客以其他方式扩大了对增材制造的使用,五年前。
公司开始使用3D打印或所谓的“添加层制造(ALM),空客表示这是逐步引入ALM技术的长期战略的第一步,在过去五年中,空客逐渐增加了ALM在批量生产和在役飞机中的应用数,公司已经生产并在空客飞机上安装了7万多个3D打印零,大多数零件都是用聚合物打印的,但用钛和镍基合金的越来越多,快速制造备件。
图5 空客3D打印支架装配件,预计3D打印在未来五年中将取得更多进展,它会被测试、测试并重新测试,增材供应链实际上也将在未来五年内增长,空客表示将遵循其计划。
并逐步扩大应用领域和相关的价值创造机遇,与传统技术相比,竞争力和市场份额将随着新应用的兴起而逐步增长,ORNL认为3D打印在航空航天领域会越做越大,大型结构组件是一些公司已经开始研究的领域,人们对航空航天工业的信心与日俱增,增材制造确实会带来巨大的改变。
(本文发表于民机战略观察微信公众号 作者:航空工业,不再有“很多废料”,对于EOS,关键的航空航天市场是火箭发动机,客户之一是2017年成立的Launcher,致力于研发用于发射卫星的火箭,去年。
Launcher成功地测试了在EOS机床上打印的3,EOS已经与Launcher一起研究了发动机开发的,期望在将来制造有效载荷非常大的发动机,越来越多的私人公司涉足火箭,3D打印加速了这一发展——人们可以在今天或一两个星,实际上可以还在办公桌上摆放零件,并且可以对其进行一些测试。
火箭行业现在看起来非常令人兴奋,增材制造公司正在努力满足航空航天市场的需求,例如,EOS是使用直接金属激光烧结的工业3D打印机制造商,已开始引入更多金属进行打印,过去五年,公司又开发出10种金属,这个数量不是很多。
人们想确保可以制造出高质量的零件,并且总是存在挑战,开发它们确实需要时间,让“雷神”翱翔,航空航天工业一直寻求增材制造以提高效率、减少浪费,成为增材制造早期且热情的采用者。
增材制造技术已用于飞行器内部制造支架,已用于打印发动机零件,从而大大减少了组件数量,甚至被用于生产21公斤的无人机,以试验新技术,出于各种原因,航空航天被增材制造所吸引。
首先,航空工业广泛使用昂贵的金属,例如钛,在传统的减法制造中,超过90%的材料被去除,从而导致严峻的买飞比(BFT:buy to fly,3D打印能够实现新形状,这意味着需要制造的零件数量将减少。
通过3D打印,材料的浪费也更少,橡树岭国家实验室(ORNL)认为,航空航天产品必须使用大量的钛,会得到很多废料,在切削工具方面钛是残酷的,钛很难加工。
增加了停机时间和刀具成本,但钛容易3D打印,空中客车集团是另一家采用3D打印的飞行器制造商,自2015年以来,空客对其“在现实中试验高科技目标”(缩写THOR,即北欧神话中的雷神托尔)小型无人机进行了试飞。
它的大约90%的结构组件是由塑性聚酰胺粉末3D打印,空客公司将THOR描述为“一个在实际飞行条件下实现,”空客利用增材制造技术提高了THOR的开发速度,花了七个星期的时间打印了60个结构部分,又花了一个星期组装该飞机。
GE航空的增材制造从大量新产品的引入开始,但是已经将重点转移到了降低现有产品成本的基础上,增材制造为GE工程师提供了全新的创造自由度,从根本上改变了他们进行设计的方式,制造成本和设计复杂性之间的范式已经颠覆,使用增材制造,可以优化设计以提高性能。
3D打印可以加速零件生产和试验,由于零件产出更快,公司提前六个月完成了Catalyst燃烧室的台架试,粘合剂喷射增材制造技术公司ExOne认为,由3D打印技术制成的零件通常用于航空航天产品。
西科斯基CH-53重型直升机就是一个例子,它使用由ExOne 3D打印工具制成的复合材料空气,图6 EOS M290金属3D打印机生产的火箭发动,这种好处是双向的,航空航天企业的兴趣也鼓励了3D打印的进步,航空航天工业对增材制造的功能有强烈的需求。
全世界的大型航空航天制造商都在讲述他们的3D打印故,它得到了验证,这使人们能够更认真地对待要求更高的应用,减轻每一磅都很重要,图4 3D打印无人机THOR进行飞行试验。
自然子刊:AM Inconel 718薄壁的工艺、结构和性能的数据驱动分析
结果表明,对于大多数试样位置,预测的热历史与实验结果吻合良好,例如,图2a示出了在DED过程期间,情况a中点1、2和3的模拟(实线)和实验IR相机数。
初始温度为环境温度295 K、大约200 s、当激,点1的温度升高,在DED过程中,由于多层沉积,零件经历重复的热加热和冷却循环,在凝固过程中和凝固后,零件中产生的复杂热场对最终材料微观结构和机械性能,如屈服应力、屈服应变、极限抗拉强度(UTS)和失效。
然而,进行DED实验以优化给定几何形状的工艺参数和刀具路,计算模型是获得零件温度历史的有效方法,该温度历史与微观结构和机械性能有关,图6e是三种不同薄壁的冷却速率和UTS之间的关系,图6e中的绿线是对所有数据的线性拟合,结果表明。
UTS随着冷却速率的增加而增加,在三种情况中,情况C具有最大的UTS和最大的冷却速率,但在每种情况下,冷却速率与UTS之间的相关性较弱,表明冷却速率本身不足以预测机械性能。
除了冷却速率之外,我们需要考虑热历史中的更多因素或特征来预测机械性能,(a)距焊缝起始点23 mm和(b)83 mm处焊,我们还在图9d和e中显示了第二和第三卷积层的输出,Conv1D_2和Conv1D_3有64个特征滤波,比较Conv1D_1、Conv1D_2和Conv1,Conv1D_1捕获了来自输入的大部分信息,尽管一些特征过滤器没有激活。
图5a显示了不同情况和位置样品的测量一次枝晶臂间距,从不同情况下不同位置的12个SEM微观结构图像测量,还计算了相应位置的模拟冷却速率,微观结构分析,在这项工作中,我们利用数据驱动的CNN模型开发了一个经验证的有限,以研究Inconel 718电沉积过程中的热历史、。
我们使用热模型的模拟温度历史,而不是使用具有不确定性的实验测量红外温度,通过现场实验验证,通过CNN预测机械性能,对模拟的热历史、微观结构和测量的机械性能进行了全面。
以了解工艺-结构-性能关系,CNN有效地识别了热历史的关键特征,讨论,图7 中间层可视化的CNN结构,在接近和高于固相线温度时。
模拟温度被认为比实验数据更可靠,为了提高测量温度的准确性,未来应开发校准液态和固态金属合金发射率的方法,通过更详细地描述真实零件边界条件,尤其是整个表面上的热对流,可能会影响模拟精度,图3不同工艺参数零件微观结构的SEM表征。
介绍,计算不同时间的温度场和组合几何结构,为了预测温度场,许多研究人员使用有限元方法求解热方程并模拟AM中的,对于大多数DED热模型。
外部零件表面上的边界条件假设对流系数恒定,然而,DED过程通常包括强制屏蔽气流,流速在零件表面上变化,因此,提出了一种根据实测热电偶数据校准的空间变化对流系数,与均匀对流系数模型相比,该模型与实验温度历史更好地匹配。
在这项工作中,开发了经验证的计算热模型与基于1D CNN的数据驱,以精确模拟过程,并使用整个时间相关温度曲线预测整个最终零件的机械性,数据驱动模型框架的概述如图1所示,首先,我们使用基于有限元法的热模型,对Inconel 718材料的DED多层构建过程进。
然后,使用1D CNN从模拟热历史中提取特征,以预测机械性能,研究和讨论了热历史、微观结构和机械性能之间的相关性,为了更好地理解物理机制。
我们将从中间卷积层提取的特征可视化,以解释热历史和性质之间的相关性,我们分析了多个高UTS和低UTS情况下CNN检测特,以研究热历史对不同UTS的贡献,这项工作展示了一种有效的方法来模拟DED沉积的热历,通过一维CNN从这种热历史预测性能。
并进一步了解热效应对凝固和机械性能的影响,图4 情况B中不同位置的SEM显微结构图像,在两组中识别出这两种特征的模式,对于第一个特征(图10a和c),在冷却的前300 s非常突出,高UTS组提取的信号通常更强。
非零值比低UTS组少,对于第三个特征滤波器(图10b和d),低UTS情况(图10d)开始于高信号,但在前200 s内下降,之后在大约500 s激光关闭时间后衰减,在0.02-0.03附近稳定。
高UTS情况下(图10b)在激光关闭时间之前保持在,虽然我们无法从这些图中得出关于所涉及的物理现象的结,但这些结果表明,可能有两种独立的现象影响着UTS,一个在早期和高温(第一个特征过滤器),另一个在较长时间和较温和的温度(第三个特征过滤器)。
图2 模拟和实验温度历史的比较,来源:Data-driven analysis o,structure,and properties of additiv,npj computational materia,从图4g中,我们发现冷却速率、微观结构和机械性能之间没有明显的。
中间位置的主枝晶臂间距大于顶部和底部试样,从下至上,一次枝晶臂间距逐渐增大,但随后减小,Laves相的体积分数和机械性能的变化趋势相同。
但是冷却速率从壁的顶部到底部单调地减小,尽管三个位置之间的冷却速率差异很小,这些结果表明,单独的冷却速率不足以预测一个壁中不同位置的机械性能,可能需要其他热历史特征来发展工艺和机械性能之间的相,图9 所有通道的第一、第二和第三卷积层(Conv1。
一次枝晶臂间距的预测,粉末沉积示意图,结果表明,1D CNN模型具有强大的能力,可以使用模拟(而非实测)热历史预测机械性能,包括UTS、屈服应力和失效应力,1D CNN模型在识别复杂热历史中的重要隐藏特征方,具有良好的精度。
热历史的提取特征显示了高UTS样本和低UTS样本的,对于低UTS样品,早期热循环对过滤特征的贡献最大,而后期历史的贡献相对较小,高UTS样本在更晚的时间和更温和的温度下显示出更强。
这些结果强调了考虑整个热历史的重要性,而不是简单的热指标,如冷却速率,以准确预测机械性能,通过使用模拟温度而不是实验,数据驱动的CNN模型扩展了预测和监控复杂零件几何结。
提出的数据驱动的CNN框架在预测用AM构建的复杂零,并提供了热效应对微观结构和机械性能的物理见解,我们的发现表明,整个温度-时间历程(可通过验证的热模拟近似)影响机,该方法和通过该方法获得的见解可为DED和其他AM工,图6a中红色虚线包围的区域表示激光关闭后的部分热历,对于激光关闭区域,三个壁所花费的时间大致相同。
表明激光关闭后温度历史的差异在我们的测试中不会对机,金属增材制造(AM)是一种可用于逐层构建零件的技术,与传统制造技术相比,允许制造具有更复杂几何形状的零件,并降低成本,定向能量沉积(DED)是一种流行的金属增材制造工艺,其中金属粉末由一个或多个喷嘴输送。
集中热源,使用诸如激光的激光来局部熔化注入的金属材料,当每一层被扫描并以预定图案熔化时,零件逐步构建,在IN625 L-PBF的3D有限元模拟中。
通过熔池中心线的2D截面,在块体基底上使用单层粉末,显示了基底中的热分布,我们比较了三种情况下的冷却速率、微观结构特征以及实,这些值绘制在图3g中,由三种情况的平均值归一化。
通过计算图3中SEM图像中的几个一次枝晶臂间距的平,而具有5 s停留时间的120mm壁(案例C)具有最,从图中可以看出,冷却速率最高的情况C具有最细的晶粒和相对较高的强度,而冷却速率最低的情况A具有较粗的晶粒和较低的强度,可以得出结论,增加连续激光扫描之间的时间,无论是通过增加壁尺寸还是停留时间。
都会增加冷却速率,并导致更精细的微观结构和更高的强度,图1 流程结构属性的数据驱动分析概述,在金属零件的增材制造中,准确预测极端变化的温度场并将其与结构和性能定量关联,在这项工作中,定向能沉积(DED)过程的有限元模拟用于预测Inc,热模型结果与在DED构建过程中现场捕获的动态红外图。
研究了预测冷却速率、微观结构特征和机械性能之间的关,发现仅冷却速率不足以给出定量性能预测,使用模拟热历史数据,可以获得非常好的材料性能预测,特别是极限抗拉强度。
为了进一步解释卷积神经网络预测,可视化了每个卷积层上产生的提取特征,并比较了高极限抗拉强度和低极限抗拉强度情况下热历史,在这项工作中,使用计算热模型模拟了DED过程中的三种薄壁多层沉积,该模型将温度计算为时间和空间的函数,在每个特定探头点的每个时间步长输出详细的温度历史,为了研究热历史与机械性能之间的相关性。
我们在模拟中选择了与实验拉伸试样相同位置的探针点,温度溶液的进一步后处理提供了用于分析的额外数据,所提出的计算模型可以有效地提供热历史、冷却速率和凝,以进一步研究热数据、微观结构和机械性能之间的相关性,利用扫描电子显微镜(SEM)观察了DED薄壁的微观。
停留时间为5 s(案例a、B、C)的80 mm薄壁,我们还可以观察到微观结构中形成的缺陷,如图3d所示的孔隙,孔隙的形成与热历史高度相关,并影响零件的机械性能,使用图像处理软件ImageJ,我们计算了三个薄壁中微观结构的顶视图和侧视图的La,奥氏体不锈钢的实际沉积7层构建轮廓与相应的(a)模。
在像CNN这样的机器学习模型中,通常很难理解输入和输出之间的关系,但为了进一步揭示热历史对UTS预测的贡献,我们比较了图10中多个高和低UTS情况下从第一卷积,为了便于比较,我们在所有三种壁层中选择了12个样品。
它们的激光扫描总时间(从材料沉积到激光关闭时间)相,并将其分为高UTS组和低UTS组(每组6个样品),对于这两组,第一卷积层的第一和第三个特征如图10所示,长三角G60激光联盟导读,空间变化热对流模型中的参数、激光吸收效率和模型中的,图2显示了校准计算模型预测的温度历史,分别与案例A、B和C的实验进行了比较。
最近,研究表明,2D CNN可用于将AM中实验测量的热历史与材料特,本文开发了一个经验证的热模型来预测热历史,而不是将测量值作为数据驱动模型的输入,我们应用1D CNN模型从模拟温度历史中自动提取特,由于CNN发现的相关性可能难以解释,在本工作中。
我们将中间卷积层可视化,并使用CNN对高和低UTS情况下的整个热历史提取特,提出的数据驱动框架有助于研究热效应对机械性能的影响,并提高对过程中基本物理的理解,据悉。
在这项工作中,定向能沉积(DED)过程的有限元模拟用于预测Inc,工艺和位置对冷却速度、微观结构和机械性能的影响,热DED模型的校准也具有挑战性,几乎所有先前多层沉积的校准热模型都基于远离激光点的,然而。
由于极端温度范围和不断变化的几何形状,很难使用热电偶直接测量熔池区域内或附近的温度,或者,由红外摄像机测量的动态红外(IR)图像已用于校准热,红外摄像机可捕获零件表面(包括熔池附近)发射的热辐,为热电偶数据提供补充。
用于校准和验证热模型,例如,已采集红外图像,以验证感应辅助焊接的增材制造(WAM)的移动热源热,还使用红外摄像机校准单道多层气体金属弧焊(GMAW,图10 高UTS和低UTS情况下提取的第一卷积层(。
原则上,CNN可以扩展以预测微观结构信息,例如基于热历史的一次枝晶臂间距,然而,枝晶间距是从实验样品的SEM表征图像中测量的。
这既昂贵又耗时,而且缺乏足够的数据,我们还在SEM图像中观察到缺陷,包括孔隙,孔隙形成预计与热历史高度相关,并可能影响机械性能,进一步研究可将孔隙度信息纳入数据驱动模型。
以研究该过程-结构-性能关系,目前,孔隙率的影响是通过CNN将温度与属性联系起来间接获,用1D CNN预测机械性能,镍基合金,如Inconel 718。
由于其优异的抗拉强度、高温屈服强度、蠕变性能和耐腐,发现机械性能不仅取决于晶粒尺寸和微结构取向,例如,Laves相是Inconel 718中的脆性沉淀,通常在凝固过程中枝晶间区域的Nb偏析期间形成,Laves相会降低材料的机械性能。
例如降低Inconel 7182的屈服强度和杨氏模,AM工艺过程中的化学成分和热条件会影响微观结构,因此,研究热历史对微观结构和机械性能的详细影响非常重要,图6 三种情况下温度和机械性能之间的相关性,图5 一次枝晶臂间距分析。
图9f为所选的一个特征滤波器对Conv1D_3提取,所有特征滤波器如图9g所示,在图9f中,提取的特征捕获了从0 s到1150 s左右的温度信,从图9g中Conv1D_3的所有特征滤波器提取的特。
输出捕获了从激光扫描开始到激光融合结束的温度信息,这与Conv1D_1和Conv1D_2的输出趋势相,图8 测量的UTS与预测的UTS,热历史与机械性能的关系,最近的研究表明,一D CNN可以有效地用于分析时间序列或序列数据,这项工作使用1D CNN从热历史中提取特征。
并预测机械性能,如UTS,屈服应力,失效应力和样本点的模量,在“方法”中讨论了数据准备、超参数搜索和神经网络结,以类似的方式,我们也使用1D CNN来预测其他的机械性能,包括屈服应力、破坏应力和模量。
预测屈服应力、失效应力和训练数据模量的R2值分别为,对于测试数据,它们分别是0.70、0.60和0.14,这些结果表明,所提出的CNN也可以预测屈服应力和破坏应力。
具有良好的精度,结果,当模拟温度降至固相线温度以下时,模拟曲线与实验曲线吻合良好,每个温度曲线的快速振荡是由于添加额外材料时激光的多。
振荡的平均值和振幅都随着壁的高度增加而减小,并且点和激光光斑之间的材料量增加,激光源在615s左右关闭 之后模拟曲线和实验曲线都,最后阶段的冷却速率主要由壁和基板表面的自由对流和辐,机器学习技术提供了从信号或时间序列中提取信息的有效。
例如,卷积神经网络(CNN)可以通过卷积从输入数据中学习,而无需先验特征选择,CNN在许多应用中非常成功,如语音识别、自动驾驶车辆控制和计算机视觉,最近,一维(1D)CNN已用于从1D输入数据中提取特征。
例如心脏信号或其他时间序列数据,CNN可以从原始数据中学习局部特征,然后在更深的卷积层中提取更多全局和高级特征,来自DED构建部件的测量或模拟热历史数据可以视为动,doi.org/10.1038/s41524-02。
双向激光扫描的温度场和速度场,热模拟和验证,摘要,图6b-d中显示了类似的相关图,其点颜色对应于屈服应力、破坏应力和弹性模量,屈服应力和破坏应力的趋势与UTS相似,然而。
壁之间的模量没有明显差异,这表明由热历史特征引起的不同微观结构可能导致材料强,但对弹性模量影响较小,图6a显示了三种情况(情况A、B和C)下所有位置的,对每种情况进行三次重复实验,图上的每个点表示特定模拟温度历史在给定温度范围内花,而符号形状(圆形、三角形或星形)表示三个不同的壁(。
长三角G60激光联盟陈长军原创作品,参考文献:Application of finit,phase-field,and CALPHAD-based methods,Acta Mater,139。
244–253 (2017),我们还研究了同一壁中不同位置的微观结构和性能变化,图4a-f中的情况B在三个不同位置拍摄了微观结构的,一次枝晶臂间距和Laves相体积分数由图4中的SE,在图4g中绘制了这些值,通过它们的平均值归一化。
在SEM图像中,图4a-f中显示了一些圆形(可能是球形)和不规则的,球形孔和不规则孔的形成预计与温度历史高度相关,球形孔可能是由熔池中金属元素的蒸发引起的,通常是在激光扫描速度不快时。
而不规则孔则是由于未熔合引起的,孔隙的形成导致拉伸试验期间承载横截面积的减少,这通常导致测量强度降低,图7为中间卷积层可视化的卷积神经网络结构,经过训练的CNN的输入是沉积薄壁中每个探测位置的温,网络的输出是对应位置的UTS,图8显示了CNN预测的UTS与实际测量的UTS的对,图8a为训练数据。
图8b为测试数据,训练和测试的R2分数分别为0.96和0.67,结果表明,基于热历史的CNN结构能准确预测薄壁建筑试件的UT,为了了解热过程的哪些特征对机械性能有主要影响。
我们输出了训练网络的中间卷积层,我们可视化所有特征滤波器的第一、第二和第三卷积层(,这些都显示在CNN模型的上面,如图7所示,放大视图如图9所示,每个卷积层的通道输出告诉卷积层如何从温度历史中提取。
并传递有用的信息,以制定机械性能,Conv1D_1、Conv1D_2和Conv1D_。
瓦尔特:高温合金的加工,进给率堪比铝合金
图文说明:图中显示了材料在100微米深度下的硬化,无论刀具磨损或测量位置如何,在200微米或更深的深度都不会测量到硬化,图2:Inconel® 718 – 用MC275,陶瓷切削刀具材料的应用范围包括ISO S组中的镍基,例如典型的合金有Inconel 718、René®。
这些高温合金(HRSA)是飞机发动机高温部分的首选,陶瓷铣刀是高效可靠加工高温合金的理想选择,图8:Stefan Benkóczy,图文说明:因为槽基体的温度升高,关键测量点是位置2和位置4,图4:槽内测量点的位置,(图文说明:MC275陶瓷铣刀,用于Inconel®718的槽铣。
切削速度为670米/分,生产效率和金属去除总量明显高于硬质合金铣刀,),图6:Inconel® 718的硬度曲线,使用陶瓷刀具铣削镍基合金时磨损的主要原因是由温度和,虽然化学磨损或扩散磨损持续削弱切削刀具材料,但是由于在切削刃上堆积而引起的磨损是不可预测的,并且会出现突然增加。
由于加工温度高(见图2),以及高温超合金的韧性高,即使在高温下(例如Inconel®718,750℃时Rm = 880 N/mm²,)。
刀具上会有大量积屑,这些积屑可熔化到切削材料的表面上,并且在移除时,使陶瓷部分被削掉,刀具上的积屑瘤详见图3,即使加工HRSA所产生的高温对刀具寿命有负面影响,但这是必需的,这是降低材料硬度并提高加工效率的唯一方法。
图文说明:尽管积屑瘤和切屑量较大,但陶瓷铣刀在加工五张叶片后,仍然可以使用,粘附在刀具上切屑变色表明加工温度很高,(图文说明:比较结果表明,与硬质合金铣刀相比,采用陶瓷铣刀切削速度高很多。
金属去除率更高,金属去除总量更多,),瓦尔特的产品包括两个系列的陶瓷铣刀:具有通用槽形的,MC075为高进给铣刀,两种产品系列(见图1)均可提供8~25毫米的切削直,直径为8~12毫米的刀具可作为整体铣刀使用,而直径为12~25毫米的刀具可作为ConeFit铣。
在这两种情况下,只有刀具的头部由陶瓷制成,该刀头钎焊在硬质合金接柄或碳化物ConeFit基体,原则上,整个铣刀可以由陶瓷制成,但是硬质合金接柄增加了刀具的强度和阻尼。
与整体式陶瓷刀具相比,其悬伸长度更长,材料去除率更高,图5:测量点的分布,切削参数由切削刀具材料和需要加工的材料确定。
脆而耐热的切削刀具材料可在高温下使用,但是低冲击强度要求0.02~0.05毫米的每齿低进,全开槽工序ap = 5%Dc的小吃刀量和最大切削刃,其例外情况是,具有高进给槽形的MC075,其中ap≤apf时。
fz = 0.15毫米,两种产品的切削速度均在400~1000米/分,具有硬质合金切削刃的铣刀与具有陶瓷切削刃的铣刀的结,图3所示的磨损照片显示了陶瓷铣刀仅用于粗加工的原因,磨损迹象(例如切削刃上的切屑和宽度超过0.5毫米的,并不是停止使用陶瓷切削刀具的理由。
通过对切削参数进行比较,也可清楚地看出两类刀具材料之间的差异,例如,对Inconel®718全开槽所用的直径为10毫米,但是使用陶瓷的进给率大得多,这种优势是无可比拟的,在这种情况下,使用陶瓷切削刃的金属去除率在56%以上。
此外,使用陶瓷铣刀去除的金属总量比硬质合金铣刀高180%,就金属去除率和每个刀具寿命中去除的金属总量参数而言,陶瓷比碳化物具有明显优势,使用相同的机床,加工时间更短,加工批量更大。
用户可以选择配置其现有机床,从而可使用更少的加工中心,总加工量大,刀具成本低,(图文说明:具有通用槽形的MC275陶瓷铣刀和具有,),陶瓷切削刀具材料可定制用于铣削应用,与晶须增强陶瓷相比。
SiAlON陶瓷更耐温度波动,正因如此,它们成为铣削加工工序的理想选择,断续切削导致切削刃上的温度变化,并且冷却介质的使用可以进一步增加温差。
从而产生热冲击效应,因此,瓦尔特建议在使用陶瓷铣刀加工高温超合金时,采用干式加工,用户得到的另一个好处是,由于不适用冷却润滑剂,加工作业环保,经济实惠。
虽然陶瓷刀具提供了极好的加工机会,但是值得考虑的是,陶瓷铣刀达到的高加工温度是否会导致材料的损坏,由于陶瓷刀具仅用于粗加工,所以唯一需要保证的是,材料损坏的深度小于精加工的偏差,与位于德国亚琛的Fraunhofer IPT公司通,我们测量了硬化的深度和范围 - 针对具有不同磨损水。
Inconel®718的全开槽工序,在陶瓷刀具铣削具有中等磨损的13或14个槽或磨损严,我们分别对其进行了硬度测量,为了确定并评估最大热负荷,槽上选择的测量点如下文所示(见图4),为确保收集的数据正确,我们进行了如图5所示的测量。
材料的基本硬度为446HV,结果:在100微米的深度内检测到高达640 Hv的,无论刀具的磨损或测量方向如何,如果深度大于200微米,都检测不到硬化。
由于通常适用的粗加工偏移量在3/10~5/10,所以不希望使用陶瓷工具进行的粗加工在精加工过程后,会导致任何其它损坏,图文说明:显微照片显示了硬度测量的测量点的分布,不允许有超出精加工余量的任何硬化。
图3:MC075的磨损模式(vc = 600 m,ap = 0.4 mm,fz = 0.15,图文说明:瓦尔特航空工业零件经理Stefan Be,图7:硬质合金与陶瓷的比较,镍基合金部件加工的经典案例是飞机发动机的整体式涡轮。
此旋转整体部件是一个具有大量叶片的盘,使用硬质合金铣刀,通过粗加工,可铣出叶片之间的空间,加工时间约30分钟,具有高进给槽形的MC075陶瓷铣刀可在10分钟内切。
对于这种应用,它在硬度为44HRC、抗拉强度为1400 N/mm,这些进给速率值通常用于加工铝,而不是镍基合金,图1:陶瓷铣刀和ConeFit陶瓷铣刀,航空工业的大量订单给发动机制造商及其供应商的能力带。
因此,减少零件加工时间将受益匪浅,对于高温合金,硬质合金铣刀的切削速度约为50米/分,陶瓷铣刀提供了一种不同的方法:其切削速度可达1,000米/分。
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