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Metal flow in laser additive manufacturing using x-ray imaging and machine learning

Descrizione del progetto

Rivelare la dinamica della mancanza di deposizione nella stampa 3D in metallo

La laser metal deposition (LMD), o deposizione diretta di metallo con l’ausilio di un fascio laser, è un processo di stampa 3D che offre un’enorme libertà geometrica durante la riparazione di parti metalliche danneggiate. Il processo utilizza un fascio laser per fondere la polvere di metallo in un flusso continuo allo scopo di costruire una parte. La promessa della LMD di rivoluzionare la lavorazione del metallo è limitata da un problema diffuso: la creazione di minuscole sacche di gas (mancanza di deposizione) nella fase finale, che possono comportare ridotte proprietà meccaniche. Il progetto MFILAMUXIAML, finanziato dall’UE, combinerà le tecniche di imaging a raggi X con l’apprendimento automatico per esaminare meglio le dinamiche del fenomeno della mancanza di deposizione. I risultati della ricerca potrebbero fungere da guida per ottimizzare i parametri di processo e migliorare la qualità delle parti stampate in 3D.

Obiettivo

Additive Manufacturing (AM) has been a hot topic for many years. A fundamental understanding of the metal flows in the molten pool is critical to improving the quality of the sample produced by AM. Laser metal deposition (LMD) is one of the most widely used AM methods, which has a high production efficiency, and a special application in repairing the damaged parts with large size and high price. During the LMD process, a powdery filler is injected from the nozzle onto the surface of the base metal, and a laser beam is used to melt the powders and surface of a specimen. Dynamics of the keyhole and molten pool will determine the temperature distribution and the profile of the molten pool, thus affecting the microstructure of the printed bead. It is difficult to observe the dynamics of the molten pool in AM directly with a camera because the molten pool is surrounded by the solid metal. The objectives of this proposal are to reveal the dynamic characteristics of the keyhole and molten pool in LMD and provide a guide for choosing the proper production parameters for defect-free AM. To achieve the objectives, the X-ray imaging system in the host institute will be used to observe the dynamics of the keyhole and molten pool. With the high-melting-point tungsten particles as the tracers mixed with the metal powders, the flow of the liquid metal in the molten pool could be observed. The machine learning technique is then used to track the flow of the tungsten particles, which makes the quick determination of the flow routes and velocities of the liquid metal possible. The novelty of this proposal is that the x-ray imaging method combined with the machine learning technique is first used to visualize the dynamics of the keyhole and molten pool in LMD. This research could provide a guide for optimizing the process parameters and improving the AM quality, and the achievement of this research could contribute to the development of LMD in the industry.

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019

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Coordinatore

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Contributo netto dell'UE
€ 212 933,76
Indirizzo
GOWER STREET
WC1E 6BT London
Regno Unito
Regione
London Inner London — West Camden and City of London
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 212 933,76