ORNL推进3D打印质量控制研究
当您3D打印某物时，您希望在计算机屏幕上看到的图像能够在3D打印机上完美再现。但情况并非总是如此，尤其是涉及到更复杂的工业金属打印时。完全控制3D打印物体的材料属性是很困难的。“我们错误地认为你打印的内容与设计内容相同，”田纳西州大学先进制造业主管兼橡树岭国家实验室（ORNL）的Suresh Babu说。“由于多重加热、熔化和冷却都是相互关联并且本质上相互依赖，因此打印材料涉及非常复杂的温度曲线。”
复杂的3D打印过程会导致诸如孔隙度、缺陷结构和不均匀微观结构等问题，所有这些都是影响零件最终性能的重要因素。如果有什么事情导致设备关闭，那么该部分的表现就不如它设计出来的那样好。当涉及航空应用中使用的关键部件时，性能必须完美，因此必须对每个部件进行全面的测试和检查。这增加了生产成本并限制了3D打印的实际应用。有人提出可以在实施过程中来验证3D打印零件，但是过程很长且昂贵，并且如果零件的几何形状发生变化，则整个过程必须重新开始以重新创建新的几何体。
“为了将3D打印技术广泛应用于工业应用，我们必须彻底改变我们对认证过程的看法，”ORNL制造演示设施的成像科学家和数据分析主管Vincent Paquit说。“我们需要到我们可以证明过程的地方，而不是个别部分。”
“增材制造业的另一个主要挑战是残余应力和变形，”ORNL沉积科学与技术小组负责人Ryan Dehoff说。“加工过程中的这些复杂的热循环会产生大量内部残余应力，并且可能在一个零件内部发生很大变化，最终会导致零件变形。”ORNL高通量同位素反应堆和散裂中子源的中子分析是检测残余应力和缺陷的有效方法。该过程可以显示大部件内的翘曲和多孔性，而不必将该部件分开。
“中子的优点是它们可以很容易地穿过金属。您可以在增材制造样品中看到内部结构和特征，”ORNL中子科学家Hassina Bilheux说。“现在，如果你想用X射线做这件事，这是非常困难的。你需要调整X射线的能量，这样做会失去分辨率。”为了充分利用中子分析提供的信息，研究人员需要全面监测零件生产的条件。红外线照相机记录光束击中金属粉末时的确切温度，其他仪器监测打印室内的压力、打印表面的粗糙度以及电源的变化等信息。
“我们首先收集尽可能多的数据以建立流程意图和最终结果之间的联系。每一个额外的传感器都会为这个难题增加价值，”Paquit说。ORNL创建了一系列开源软件工具，以帮助用户更好地理解增材制造流程的细微差别。这些工具可用于证明机器按预期运行并生产出高质量的零件。跨学科研究团队还将材料科学、制造、数据分析、传感、建模、高性能计算和中子科学方面的专业知识结合起来，将物理现象和过程结果联系起来，从而对数据分析结果进行背景化。
“目标是检查编制的数据并找出会导致某种缺陷、微观结构或特性的事件集合，”Paquit说。“在一天结束时，我们想要做的就是开发一种机器学习技术，该技术将自动捕获这些信息并将其作为质量指标输出。”这个过程可以让3D打印零件在关键应用中使用，从而可以深入分析每个可直接投入使用的3D打印零件，也称为“合格的零件”。
“我可以清楚地预见飞机上的关键部件，组织要求您每隔一段时间记录打印室内发生的所有事情。航空业将验证3D打印机出来的每一个物体，”Paquit说。“他们不会飞行任何未经100％认证的最终使用的部件。质量控制绝对不会消失。”
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