マルチセンシングと相関分析を用いたレーザー粉末床融合のin situメルトプール測定

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13716 (2022) この記事を引用

3220 アクセス

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

レーザー粉末床溶融は、局所的な堆積と微細構造制御のための有望な技術ですが、溶融プールの動力学の理解が不足しているため、層間剥離や多孔性などの欠陥が発生します。 メルトプールの基本的な挙動を研究するには、高い空間的および時間的分解能を備えた幾何学的センシングと熱センシングの両方が必要です。 この研究では、シンクロトロン X 線イメージング、高速 IR カメラ、高空間分解能 IR カメラという 3 つの高度なセンシング技術を適用および統合して、Ti の溶融プールの形状、キーホール、蒸気プルーム、および熱の進化の進化を特徴づけます。 -6Al-4V および 410 ステンレス鋼のスポットメルトケース。 この論文では、センシング機能を紹介することに加えて、溶融プールの形状を正確に識別するための高速 X 線イメージング データ用の効果的なアルゴリズムを開発します。 IR データに対して前処理方法も実装され、放射率値を推定し、飽和ピクセルを外挿します。 境界速度、溶融プールの寸法、温度勾配、および冷却速度の定量化が実行され、将来の包括的な溶融プールのダイナミクスおよび微細構造解析が可能になります。 この研究では、熱データと X 線データの間に強い相関関係があることが発見され、現在は高価なシンクロトロン X 線イメージングを使用することでしか捕捉できない特徴を、比較的安価な IR カメラを使用して予測することが可能であることが実証されました。 このような相関関係は、将来の熱ベースの溶融プール制御やモデル検証に使用できます。

レーザーパウダーベッドフュージョン（L-PBF）は、一般的な金属積層造形（AM）法（金属 3D プリンティングとも呼ばれます）1、2、3、4 です。 レーザービームを使用して、基板表面に薄い粉末を繰り返し溶かして部品を形成します。 L-PBF は、その層ごとの位置固有の堆積方法により、従来の製造方法では不可能な複雑な形状を作成できます。 さらに、L-PBF では、サイト固有の印刷パラメータを割り当てることで、サイト固有の材料特性制御を実現できます5。 上記の利点を考慮して、L-PBF はすでに医療、航空宇宙、防衛などの多くの産業で使用されています 6,7。

しかし、L-PBF は依然として大きな残留応力、変形、層間剥離、気孔率に悩まされています 8、9、10。 非平衡条件下での溶融と凝固のプロセスについての理解が不足していることが、高品質の成膜を達成する上での主な障壁となっています 11,12。 局所的な微細構造の制御を可能にし、欠陥の形成を最小限に抑えるには、メルトプールとキーホールの進化をよく研究する必要があります13。 具体的には、熱勾配や固液境界速度の測定が必要となります。

溶融プールは、可動性の固液境界によって境界付けられた液相材料です。 3D プリント部品の材料特性は、凝固プロセス中の熱勾配と液体から固体への境界速度から生じる微細構造によって決まります14。 キーホールは、過熱、蒸発、およびその結果として生じる蒸気の反動圧力によって引き起こされる、溶融プールの中心にある蒸気低下ゾーンです。 キーホールの深刻度は、溶融および凝固プロセス中に閉じ込められたガスの多孔性レベルに大きく関係しています15、16。 溶融の欠如と高温亀裂によりさらに多孔性が生じる可能性があることに注意してください。ただし、これらの問題ははるかに大きな規模であり、通常は許容できないと考えられています。 したがって、この文書ではそれらについては説明しません。

この作業は主に単一スポットの溶融と凝固に焦点を当てています。 この方法は従来のライン スキャンへの適用には制限がありますが、ランダム スポット溶融と同様の溶融プール条件を提供します。 スポットメルト戦略がこの論文で選択されているのは、最近の (引用度の高い) 文献 17、18、19、20、21 で証明されているように、金属 AM でますます人気が高まっている新しい方法であるためです。 さらに、単一スポットの融解を包括的に理解することは、モデリング作業を検証するためのプラットフォームを構築するために不可欠であり、その後、より複雑な問題に拡張することができます。 Dehoff et al.17 による実験研究では、スポットメルト戦略を使用すると、円柱状から等軸状まで微細構造形態を効果的に操作できることが実証されました。

さらに、Raghavan ら 18 は、溶融プール シミュレーションと実験計画法アプローチを使用して、スポット溶融によって製造される AM 部品の等軸結晶粒率に対する重要なプロセス パラメーターの影響を定量化しました。 その後、Raghavan ら 22 は、前述のプロセスと構造の関係を使用して、ビルド微細構造の部位固有の制御を提供するスポットメルト戦略を設計しました。 Kamith et al.23 による最近の研究では、スポットメルト戦略の方がラスターメルトよりも均一な微細構造 (結晶組織および相分率) を生成できることが示されました。 さらに、Nandwana と Lee19 は、プロセス条件によっては、スポット溶融戦略の方がラスター溶融戦略よりも大きな溶融プールを生成する可能性がある (その結果、AM 部分の再溶融と結合が向上する) と指摘しました。

さまざまな材料の相変態は融接で研究されています 24,25,26 が、スポット溶融中の溶融池のサイズが小さい (100 ～ 300 μm) および急速な液固相変化 (m/s オーダーの大きさ) により、 L-PBF7 でのその場測定には大きな課題があります。 これらの L-PBF 溶融プールの特性には、高い空間分解能 (< 10 µm/pix) と時間分解能 (> 10 kHz) の両方を備えた測定が必要です。

この研究の目的は次のとおりです。 (1) 同期した高度なセンシング手法 (つまり、高速 X 線イメージング、高速 IR イメージング、および高空間 IR イメージング) を使用して、幾何学的および幾何学的および両面から溶融プールを観察する実現可能性を探る。熱的な観点。 (2) 低コントラスト、高ノイズ、飽和ピクセルなどの生データの望ましくないものを処理する効果的なデータ前処理方法を開発します。 (3) さまざまな加工条件下での溶融プールの重要な物理的特性を抽出します。 (4) 単一センサーベースの品質管理を可能にするために、熱データと X 線データの間の定量的な相関関係を確立します。

このセクションでは、まず金属 AM の品質センシング方法について概要を説明します。 次に、メルトプール監視関連の作業を速度と空間分解能の観点から詳細に検討します。 その後、感知信号と印刷品質の相関研究が検討されます。 最後に、研究のギャップが要約され、これらの制限に対処するアプローチが紹介されます。

研究者らは、金属 AM プロセスの基礎物理学を研究するために、有限要素解析や数値流体力学などのシミュレーションを実行してきました。 ただし、L-PBF プロセスは複雑であるため、信頼性の高い測定による研究が必要です 27、28、29、30、31、32、33。 したがって、さまざまなセンサーを使用して L-PBF の品質を保証するために多くの研究が行われてきました 34。 AM プロセスでの測定には、現場外の方法と現場での方法が含まれます。 Ex-situ センサーはセンサーのサイズに制約されず、AM で一般的に使用されるセンサーには、光学 (光学) 顕微鏡 (OM)35、透過型電子顕微鏡 (TEM)35、電子後方散乱回折 (EBSD)36 があります。 製造後に構築されたサンプルの微細構造を測定できます。 シンクロトロン 27 と中性子回折 28 は、材料の化学組成と厚さ方向の残留応力をテストするために利用できます。 空隙率の測定は CT および X 線スキャンによって行うことができ 37、38、表面トポロジーは 3D スキャンおよび干渉法によって取得できます 39、40、41。

In-situ センサーは、プロセス内の品質監視を実現し、プロセス制御を可能にします。 これらには、熱センサー（例、熱電対、赤外線カメラ、赤外線高温計42、43、44）、光学センサー（例：CCDおよびCMOSカメラ、溶接カメラ45、高速カメラ43）、放射線センサー（例：高速Xカメラ）が含まれます。線イメージング 46)、および音響/振動センサー (例: マイクロホンおよびファイバー ブラッグ グレーティング センサー 47)。 McCann et al. のレビュー論文 48 では、さらに多くの現場および現場外のセンシング方法が提供されていますが、固液融液プール境界速度の監視を実現できるのは限られた方法だけです。 現場外の方法は、品質管理と微細構造の特性評価に多くの利点をもたらしますが、欠陥生成メカニズムについての洞察は限られています。 すべてのセンシング方法の中で、シンクロトロン X 線イメージングは​​、その場イメージング中に高い空間的および時間的解像度を達成するための最も強力なツールです。

研究者らは、L-PBF のキーホール形成を研究するためにシンクロトロン X 線イメージングを利用しました。 例えば、Martin et al.46 は、溶融プールのモニタリングにシンクロトロン X 線イメージングを使用しました。 彼らは、キーホールの急速な形成と窪みが、凝固した部品内に閉じ込められたシールドガスと蒸気金属による多孔性の主な原因であることを発見しました。 Zhao ら 7、Parab ら 49、Guo ら 50 は、アルゴンヌ国立研究所の Advanced Photo Source (APS) Beam 32-ID-B で入手可能な高速 X 線画像装置を使用しました。空間解像度は 2 µm、フレーム レートは 70 kHz です。 蒸気降下、メルトプールのダイナミクス、粉末スパッタの噴出など、さまざまな重要な現象が捕捉されました。 Ioannidou et al.51 は、世界のシンクロトロン X 線イメージング L-PBF 試験サイトをまとめました。 APS の場所は、5 か所すべての場所の中で最も高い空間的および時間的解像度を持っています。

ただし、冷却速度や温度勾配などの熱情報も重要であるため、溶融プールの挙動を完全に理解するには、X 線画像に依存するだけでは十分ではありません。 Kurz et al.52 は、物理モデルに基づいて、処理パラメータが熱勾配と固体/液体境界速度に大きく影響することを発見しました。 Collins et al.52 は、熱入力の変化が、印刷パラメーターの変化によって残留応力、不連続性、および好ましくない粒子サイズとテクスチャーを引き起こす可能性があることを発見しました。 Bayle et al.53 は、高速赤外線 (IR) と高温計を組み合わせて、溶融プールのモニタリングで 100 μm/pix の空間分解能を達成しました。 同様に、Chivel et al.54 も同様のセットアップを使用し、50 μm/pix の空間解像度を達成しました。 Heigel et al.55 は、実機のビューポートを介した IR イメージングで 36 ～ 52 μm/pix の空間解像度 (カメラは傾斜しています) を達成しました。 Hooper56 は、空間分解能 20 μm/pix の 2 台の高速同軸カメラを使用して、溶融プール表面の冷却速度と境界速度を測定しました。 Qu ら 57 は、メルトプールを観察するためのハイパースペクトルイメージング法を開発し、温度依存の放射率を推定しました。 熱モニタリングにおけるこれらの取り組みは素晴らしい試みですが、そのどれもが次元的な溶融プール情報を欠いています。

Wakai ら 58 は、その場 X 線イメージングと高温計を組み合わせて、L-PBF 中の Ti-6Al-4V の溶融プールを監視しました。 しかし、デバイスの空間的および時間的解像度 (X 線: 500 Hz フレームレートで 45 μm/ピクセル、高温計: 50 Hz フレームレートで 13.3 μm/ピクセル) は、急速な熱変化や形状変化を観察するには十分高くありませんでした。 Gould et al.59 は、L-PBF プロセスをリアルタイムで研究するために、高速 X 線イメージングと高速 IR イメージングを同期させました。 彼らは、蒸気プラムやスパッタなどの溶融および凝固プロセス中の現象を観察し、熱履歴と冷却速度を定量化し、同期した高速 X 線および IR イメージングを使用して L-PBF の溶融プールを監視するという概念を実証しました。 。 しかし、彼らの研究では、さまざまな印刷条件 (レーザー出力と滞留時間) の影響は調査されておらず、IR 空間解像度も限られていました。

この論文で達成された研究には別の動機があります。 現在、その場溶融プールの形状は高速 X 線イメージングによってのみ取得できます。 しかし、品質管理のために放射光 X 線源を実際のプリンターに実装することは不可能です。 したがって、サーマルイメージングなどの、よりアクセスしやすくコスト効率の高い手段によって印刷品質情報を取得する必要がある。 Forien et al.60 は、現場外の X 線測定と相関付けるために現場高温計を使用しました。 彼らは、高温計のデータが空隙率の予測に大きな可能性を秘めていることを発見しました。 Mohr et al.61 は、現場外マイクロ CT によって発見された融合ボイドの欠如を予測するために、IR カメラと NIR 高速カメラを組み合わせました。 これら 2 つの研究により、非常に有用な情報が構築されました。 ただし、品質対策は現場外で行われるため、依然として限界があります。

Seede et al.62 は、気孔形成と微細偏析を予測するプロセス パラメーター マップを作成しました。 この作品は純粋に現場外での作業であり、処理マップの解像度は低いです。 Mondal ら 63 は、機械学習支援モデリングを使用して溶融プールの形状を予測し、実験によってモデルを校正しました。 ただし、機械学習アルゴリズムの計算コストが高いため、現在の技術ではこの方法でリアルタイム計算を実現するのは困難です。 同様に、Liu ら 64,65 は、機械学習ベースの方法を使用して、画像データに基づいて表面品質を予測しました。 それでも、この方法は比較的遅く、層ごとの予測のみを対象としています。

要約すると、L-PBF プロセスでは、基本的な物理現象をよりよく理解するために、その場プロセスのモニタリングが必要です。 L-PBF プロセスの独特の特性 (小型メルトプールと急速な熱サイクル) により、高度な空間的および時間的な幾何学的および熱的モニタリングが必要ですが、文献ではほとんど報告されていません。 さらに、高速のその場幾何学的情報は、高コストの放射光 X 線イメージングによってのみ実現できるため、それらを予測するには比較的安価なセンシング方法 (熱イメージングなど) が必要です。 この論文で報告された研究では、高速現場 X 線カメラと高速 IR カメラを同期させて 10 kHz を超える時間分解能の要件を満たし、カスタマイズされた現場高空間 IR カメラを追加して < 10 µm の解像度を満たしました。空間解像度の要件。 この研究では、Ti-6Al-4V と 410 ステンレス鋼の異なる印刷条件で観察された高速 X 線データと熱画像データの間の強い相関関係を発見しました。

同期された高度なモニタリング技術、すなわち、(1) 高速 X 線イメージングと (2) IR 熱イメージング (高速および高空間の両方) に基づいてメルト プールのダイナミクスを研究するには、先進研究所の既存の試験プラットフォームを使用します。 Photon Source (APS) が使用され、「テスト プラットフォームのセットアップ」セクションで紹介されました。 試験サンプルの準備と各実験の印刷条件については、「サンプルの準備と実験条件」セクションで説明します。 X 線データと IR データを前処理する方法は、それぞれ「X 線データの前処理と寸法計算方法」と「熱カメラの校正、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで説明されています。

この研究の実験は、アルゴンヌ国立研究所の APS の 32-ID-B ビームラインで実施されました66、67、68、69。 APS シンクロトロン施設は、電子をほぼ光の速度まで加速します。 磁場によって偏向されたエネルギービームを利用して、高速X線撮影などの実験を行います。 ビームライン 32-ID-B は、L-PBF 研究に特化した APS の試験サイトの 1 つです。 テストプラットフォームの詳細な概略図を図 1a に示します。 L-PBF プロセスを調査するために、イッテルビウム ファイバー レーザー (IPG YLR-500-AC、米国) (波長 1070 nm、ガウス ビーム プロファイル、測定 M2 = 1.304、最大出力 520 W、連続波) を使用して、サンプル上の溶融プール（図 1a ～ c​​ を参照）。 このレーザーは、チャンバーの上部から検流計 (IPG FLC 30、USA) によって方向を変えられました。 サンプルの表面はレーザー焦点の 3 mm 上に配置され、ビーム サイズ 95 µm (1/e2 直径) が生成されました。 24.4 keV の第一高調波エネルギーと 0.508 Å の対応する波長を持つ X 線ビームがシンクロトロンからそらされて実験室に入りました。 この X 線ビームは、露光時間 (この研究では 500 ns) を制御することで画像システムを保護するために使用される高速シャッターを通過しました。 次に、X 線は真空のテストチャンバーに入り、サンプルの側面を通過し、メルトプールを捕捉して、放射線検出器 (厚さ 100 μm の LuAG: Ce シンチレーター) を照射しました。 このような照明は 45° ミラーで反射され、70 kHz のフレーム レートで空間解像度 2 μm の高速カメラ (Photron FastCam SA-Z、米国) で撮影されました。

(a) アルゴンヌ国立研究所のビームライン 32-ID-B、APS の機器配置。 (b) この研究で使用されるセンサーを強調する、アルゴンヌ国立研究所のビームライン 32-ID-B、APS の試験室のレイアウト。 (c) 高速X線、高速赤外、高空間赤外の視野角のイメージ図。 アスペクト比を拡大しました。

図 1a、b に示すように、高速 X 線イメージングに加えて、溶融プールは 2 台の IR カメラによって監視されました。高速 IR カメラ (Telops M3K、カナダ) とカスタマイズされた高空間 IR です。カメラ (Micro-epsilon M1、ドイツ)。 高速 IR カメラには、30 µm の空間解像度と 1680 × 2160 µm の視野 (FOV) を実現する倍率 1 倍のレンズが装備されており、メーカーによって黒体テスト (放射率校正) を通じて 2500 °C に校正されています。および測定の不確かさについては、それぞれ「熱カメラの校正、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」および「不確かさ」のセクションで説明します)。 この高速赤外線カメラの感度スペクトルは 1.5 ～ 5.4 μm、検出速度は 20 kHz でした。 サイズが大きいため、高速 IR カメラはチャンバーの外側に配置されました。 フッ化カルシウム IR 通過窓 (Lesker CF Flanged Exotic Lens Viewports、米国) を通してチャンバーを監視しました。 そのウィンドウの透過スペクトルは付録 A1 に記載されています。 図1bに示すように、高速IRカメラが溶融プール表面をほぼ垂直に見ることができるように、約銀でコーティングされたミラーがサンプルの上面をIRカメラに反射するように適合されています。

カスタマイズされた高空間 IR カメラがレーザー ダクト内に配置され、より詳細な溶融プール表面情報が明らかになりました。 高空間 IR カメラには、3.6 μm の空間解像度と 260 × 195 μm の FOV を実現するカスタマイズされた 3X テレセントリック レンズが装備されていました。 メーカーによって黒体テストを通じて 1800 °C に校正されています (放射率校正と測定の不確かさについては、「サーマル カメラの校正、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで説明します)。 溶融プールの表面を 1 kHz のフレーム レートで監視しました。 これまでのところ、このカスタマイズされたセットアップは、他のセットアップの中で最も高い空間解像度を持っています。 レーザー波長 (1070 nm) が高空間 IR の高感度スペクトル (850 ～ 1100 nm) と重なっていたため、1064 nm のブロッキング ノッチ フィルター (Edmund Optics、米国) (直径 12.5 mm、OD 6.0) がテレセントリックの内側に追加されました。レンズを保護してカメラのセンサーを保護します。 ノッチ フィルターの透過図は付録 A2 に記載されています。 2 台の IR カメラ、X 線イメージング、およびレーザーは、すべてのデータ収集が同時に開始されるように、信号発生器から送信されるアナログ トリガーによって同期されました。

この作業で使用したサンプルは、それぞれ Ti-6Al-4V と 410 ステンレス鋼 (410 SS) で作られました。 これら 2 つの材料は、幅広い用途を持つ汎用合金であるため選択されました。 Ti-6Al-4V サンプルは、TMS Titanium から購入した厚さ 3.175 mm の鍛造 Ti-6Al-4V シート (グレード 5) から作成されました。 メーカーが提供する合金の組成は付録 A3 に記載されています。 シートは、ワイヤ放電加工 (WEDM) を使用して、寸法 3 mm (H) × 50 mm (L) × 0.7 mm (T) の薄い長方形のシートに切断されました。 次いで、長方形のシートを、最終公称厚さ（Ｔ）５００μｍ（０．５ｍｍ）まで研磨し、６００グリットのサンドペーパーに相当する表面仕上げを施した。

410 個の SS サンプルは、オークリッジ国立研究所の製造デモンストレーション施設 (MDF) でワイヤー給電レーザー直接エネルギー堆積を使用して製造されました。 原料の化学組成は付録 A4 に記載されています。 EDM を使用して、ビルドを 3 mm (H) × 50 mm (L) × 0.5 mm (T) の寸法の長方形のシートに切断しました。 次いで、長方形のシートを、600 グリットのサンドペーパーに相当する表面仕上げで、おおよその最終厚さ (T) 300 μm (0.3 mm) まで研磨しました。

この論文で紹介された実験には粉末は含まれていませんでした。 実際、パウダーオンプレート研究は、パウダーベッド融合プロセスを最もよく模倣します。 ただし、粉末実験の複雑さ（粉末サイズ、充填、酸化などの変化）により、比較的低い不確実性で有意義なデータを取得するには、多くの繰り返しが必要です。 この研究の範囲は、比較的広範囲の処理条件に関する結果を報告し、将来のパウダーオンプレート研究のベースラインを得ることでした。 そこでベアプレートを使用した。 解析は溶融プールのみを含む小さな領域で実行されるため、スパッタリングはこの論文の結果に大きな影響を与えないことに注意してください (詳細については、「熱カメラのキャリブレーション、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションを参照)。

チャンバーを最初に 2.7 Pa まで真空にし、次に周囲圧力をわずかに超えるまでアルゴンガスを再充填しました。 詳細な実験条件を表 1 に示します。410 SS トライアルには、伝導から強力なキーホールまでのさまざまな溶融プール条件をカバーする 5 つの印刷条件があります。 各条件を 2 回繰り返し、1 回目は低温 IR フィルターを使用し、もう 1 回目は高温 IR フィルターを使用しました (フィルター情報は「熱カメラのキャリブレーション、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで提供されます)。 Ti-6Al-4V のトライアルには、高温 IR フィルターを使用した 10 種類の異なる印刷条件が含まれていました。 試験 #11 ～ 15 は同じエネルギー入力 (電力と滞留時間の定積の観点から) を持ち、伝導からキーホールまでの溶融プール モードをカバーしました。 試験 #16 ～ 20 は、異なるエネルギー入力で処理条件を拡張するために実施されました。

固体領域と液体領域の密度が異なるため、X 線イメージングではメルトプールを捉えることができます。 ただし、この違いは非常にわずかであるため、画像のコントラストが低くなります。 また、高速X線画像は露光時間が短い（500ns）ため、画像の明るさが低くなります。 これら 2 つの問題により、溶融プールを生の X 線画像で観察することが困難になります (図 2a を参照)。 したがって、画像のコントラストを高めるための前処理技術が開発されました。 境界を強調して背景を除去するために、i 番目の X 線画像の各ピクセル値が (ij) 番目のフレームの対応するピクセル値によって減算されます。ここで、j は 2 つの減算フレーム間の遅延であり、決定できます。さまざまな値を試してみてください。 この方法では、移動する固体と液体の境界も細い線でマークされますが、これは基本的に j フレームのタイムラプスで変化した溶融プールの領域です。 選択される j の値は、溶融プール境界の透明度とバックグラウンド除去効果の間のトレードオフです。 この作業では、j = 4 が最適な結果を提供しました。 その後、画像のコントラストは、3% の飽和ピクセルによるヒストグラム均等化法によって強化されます70。 図 2b は、処理された溶融プールが図 2a の未処理の溶融プールよりも明白であることを示しています。

410 SS 溶融プールの (a) 未処理および (b) 処理済みの高速 X 線イメージング。 加工したものは背景がすべて除去されており、メルトプールの境界が明確になっています。 (c) 溶融プールの寸法用語の定義。 (d) t = 0.4 ms で処理された同期高速 X 線画像 (トライアル #12) (最初の 1.1 ms はレーザー遅延時間)。 (e) 同じタイムスタンプにおけるメルトプールの高速 IR 画像 (ε = 0.12)。 白い破線の領域は、平均固液境界温度の計算に使用されるピクセルを表し、灰色の領域は、製造時の校正温度を超えた温度による無効な読み取り値を表します。 (f) 同じタイムスタンプにおけるメルトプールの修正された高速 IR 画像 (ε = 0.12)。 欠損値の問題が解決されたことに注目してください。 (g) 異なる放射率値間の温度変換。 (図 2d ～ g については、「サーマル カメラのキャリブレーション、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで説明します。図 2e と f の温度はすべて °C 単位です)。

溶融プールの境界が強調された後、その形状は深さ (D)、幅 (W) (この作業では溶融プールの直径とも呼ばれます)、深さの 3 分の 1 の幅 (W1) という寸法用語によって特徴付けられます。 ）、深さの 3 分の 2 の幅（W2）を図 2c に示します。 Zhao et al.7 も、溶融プールの特性を評価するために D と W を使用しました。 私たちの研究では、追加の幅項 W1 と W2 を使用して、より正確な溶融プール形状の定量化を実現します。 溶融プールの寸法は、溶融プールをピクセル単位で直接測定し、X 線の 2 μm の空間分解能でスケーリングすることによって決定されました。 私たちの研究では、寸法比 (深さ (D) に対するすべての幅の項の比) を使用して、溶融プールの形状をさらに詳しく説明しています。 W/D、W1/D、W2/D です。 溶融プールの深さと幅が変化する速度は、それぞれ VD と VW で示されます。 これら 2 つの値は、最大 D および W/2 (溶融プールの両側から幅が縮小するため、2 で割ったもの) を冷却時間 tc で割って計算されます。

「試験プラットフォームのセットアップ」セクションで説明したように、溶融プールの表面を監視するために、高速 IR と高空間 IR の 2 台の IR カメラが使用されます。 すべてのモニタリング結果と抽出された値は、表面の温度を指します。 高速 IR カメラに関しては、実験では 2 つの異なるフィルターが使用されました。 低温フィルターの測定範囲は0～217℃（蒸気の観察に使用）、高温フィルターの測定範囲は628～2500℃（メルトプールの観察に使用）です。 どちらもメーカーによって黒体テストによって校正されています。 ただし、材料、表面仕上げ、測定温度範囲、IR ビューポートからの遮蔽の違いにより、放射率 (ε) を決定する必要があります。 Ti-6Al-4V を例として、校正手順を以下に示します。

大規模な溶融プールを含む、同期された X 線および IR データ セットを見つけます。 次に、溶融プールが円形の場合、X 線 (図 2d) と IR (図 2e) データの両方でタイムスタンプを見つけます。 溶融プールの表面は変動する可能性があるため、円形の溶融プールの方がより正確な放射率校正が可能であることに注意してください。

「X 線データの前処理と寸法計算方法」の項で示した方法により、溶融池の直径 (W) を推定します。 次に、IR データの固体と液体の境界上の対応するピクセル (図 2e の白い点線のピクセル) を特定し、平均温度を計算します。

放射率を調整して、境界ピクセルの平均温度 (図 2e の白い破線) が固相線温度と一致するようにします。

この例では、トライアル #12 が使用されました。 ε = 0.12 では、平均境界温度は 1640 °C であり、これは文献で報告されている Ti-6Al-4V 液相線温度 (フレームは凝固ではなく溶融中であるため、液相線温度が使用されました) の温度 1655 °C とほぼ一致しています16。 。 この放射率は、Gould et al.の研究で提示された放射率と正確に一致しました59。 この方法に基づいて、410 SS の放射率は ε = 0.13 と推定されます。 校正に使用した 410 SS の液相線温度は 1450 °C です71。 指定された放射率値での IR カメラの最小読み取り値は、Ti-6Al-4V と 410 SS でそれぞれ 1486 °C と 1430 °C です。 これらは両方とも、これら 2 つの材料の融点よりも低いです。

図2eに示すように、放射率をε = 0.12に調整した後、溶融プールの中心に無効なピクセル（灰色で表示）があります。 この問題は、温度がメーカーの校正範囲を超える鍵穴の存在が原因です。 気体と液体の放射率の差も影響する可能性があります。 これらのピクセルの値は、より高い放射率値を持つ同じピクセルの値によって推定できます。 外挿曲線を確立するために、ε = 0.12およびε = 0.13の不良ピクセルを除くすべてのピクセルの読み取り値を、ε = 0.2のサンプルピクセルでの読み取り値とペアにして、図2gにプロットしました。 ほぼ完全な線形相関が観察されたため、それらを使用して欠落データを外挿しました。 図 2e の処理されたバージョンが図 2f に示されており、不良ピクセルはありません。 放射率はどの場所でも一定であると想定されており、実際には温度と位相に応じて変化するため、外挿されたデータは実際の値を正確に反映していない可能性があります。 ただし、非常に高い温度 (1727 °C 以上) での放射率を正確に測定する方法はありません。 私たちの知る限り、Ti-6Al-4V および 410-SS の液体および気体の放射率の直接測定は依然として不明です72。 理論式を使用して放射率を外挿することも正確ではありません。これは、材料の表面粗さが変化しないと仮定しているためであり、固体が液体に変化する場合には適用できません。 この論文で提案されている校正および解釈方法は、推定のベースラインを提供するものであり、現場での制御目的には十分です。

高空間 IR カメラのキャリブレーションに関しては、同じ方法を適用して放射率値を決定しました。 カメラに追加されたカスタマイズされた 1070 nm ノッチ フィルターにより、各金属の放射率は高速 IR で使用される放射率よりも小さくなります。 Ti-6Al-4V では ε = 0.04、410 SS では ε = 0.02 です。 無効ピクセルの問題は、高空間 IR カメラでも 1800 °C までしか校正されていないため、このカメラでも発生します。 欠損値の外挿にも同じ方法が使用されました。

生データが修正された後、特徴抽出が実行されます。 特に指定のない限り、すべての熱特性 (MPTEI や Tmax など) は、高温校正による高速 IR 観察に基づいています。 MPTEI (溶融プール熱エネルギー指数) は、この論文で定義された用語であり、溶融プールの幾何学的情報を予測する強力な機能を備えています (これについては、「相関分析と IR ベースの溶融プール情報の予測機能」セクションで説明します)。 名前が示すように、この用語はレーザーによる溶融プールからの熱放射の量を反映します。 これを計算するには、すべてのピクセルの値から最小読み取り値 (1486 °C) を減算し、加算します。 この方法は、レーザーの影響を受けないピクセルの影響を効果的に排除します。

また、各フレームの最高温度をＴｍａｘ、各フレームにおける溶融池表面の平均温度をＴａｖｇとする。 通常、レーザーがオフになる直前のフレームは、そのトライアルの最高温度になります。 そのフレームの Tmax は MaxTmax として示されます。 表面平均冷却速度 (Cavg として示される) は、レーザーの遮断後の Tavg によって計算され、1 フレームの時間経過 (0.05 ミリ秒) で割られます。 同様に、Cmax で示される最大表面冷却速度は、レーザーがオフになった直後の Tmax 変化によって計算され、0.05 ms で除算されます。 表面温度勾配 G は、表面の固液境界における平均温度勾配として定義されます。 図2fに示すように、固体と液体の境界にあるピクセル（赤い破線上のピクセル）の平均温度と、溶融プールの中心に向かう次のリングの平均温度（ピクセル）の差によって計算されます。白いダッシュ上の）を高速IR空間解像度（30μm）で割ります。

高速X線、高温・低温フィルターを用いた高速赤外観測、高空間赤外観測により得られたデータ例を紹介します。 これらの結果の考察と解釈は、それぞれ「高速 X 線観測」、「高速赤外低温観測」、「高速赤外高温観測」のセクションで説明されます。 境界速度や冷却速度など、各試験の重要な特徴は、「高空間赤外観測」セクションで報告されています。 さらに、すべての測定値および抽出された値の不確実性については、「不確実性」セクションで説明します。

高速 X 線イメージング データにより、溶融プールのダイナミクスを明らかにすることができます。 図 3a ～ l は、高速 X 線イメージングのトライアル例 (トライアル #20) を示しています。 「X線データの前処理と寸法計算方法」で示した方法を用いて、溶融池の形状を取得し、寸法を抽出します。 図 3m、n は、時間に沿ったすべての寸法と寸法比率をプロットします。 プロセス全体は t = 1.1 ミリ秒から始まります。 これは、初期加熱、伝導溶融、キーホール溶融、冷却の 4 つの区間に分けることができ、それぞれ i、ii、iii、iv で表されます。 初期加熱間隔は t = 1.10 ～ 1.30 ミリ秒です (図 3a、b)。 通常、初期加熱間隔には 0.2 ミリ秒かかります。 この間隔が発生するのは、酸化チタンの 1064 nm レーザーの吸収率がTi-6Al-4V は 0.1 未満ですが、Ti-6Al-4V は 60% を超えています73,74。

(a – l) 試験 #20 の溶融プールの選択された高速 X 線画像。 X線観察では鍵穴や気泡などの現象が見られます。 (m) 溶融プールの寸法は時間の経過とともに変化します。青い四角形、オレンジ色の円、灰色の三角形、黄色のひし形は、それぞれ W、D、W1、W2 のサイズを表します。 間隔 i、ii、iii、iv はそれぞれ初期加熱、伝導溶解、キーホール溶解、冷却を表します。 (n) 溶融プールの寸法比は時間の経過とともに変化します。青い円、オレンジ色の四角、灰色の三角形はそれぞれ W/D、W1/D、W2/D を表します。 W と D は、冷却プロセス中に一定の変化率を持つことに注意してください。 抽出された寸法値の不確かさは±4μmです。

伝導融解期間中（t = 1.30〜2.35ミリ秒）（図3b〜f）、溶融プール表面の小さな凹みゾーンを除いてキーホールは観察されません。 この間隔では、寸法比が大きく、広くて浅い溶融プールを表します。 t = 2.35 ms（図3f）から、キーホールが形成され始め、照射吸収率の増加により溶融プール全体がより速く成長します。 この増加は、鍵穴内でのレーザーの多重反射によるものです75。 図 3m に示すように、溶融プールの深さは t = 2.35 ms で成長速度の変化を示します。 この変化は伝導からキーホール溶融への移行に対応するため、寸法比は急速に低下します（図3nを参照）。 この瞬間は変曲点とも呼ばれます76。 キーホールによる成長速度の変化は幅よりも深さの方が大きくなります。

従来、現場でのモニタリング技術が不足しているため、伝導からキーホール溶融への移行はアスペクト比 (W/D) によって定義されてきました。 Goncal の研究 77 は、広い溶融プールに深い窪みゾーンが含まれる場合があるため、これが正確な方法ではないことを示しました (図 3f を参照)。 Cunningham et al.76 は、高速 X 線の恩恵を受けて、入力エネルギー密度による遷移を定義しました。 この方法は、メルトプールの発達が考慮されていないため、まだ十分に完成していません (図 3a ～ l は、キーホールの発達に 1 ミリ秒もかかる可能性があることを示しています)。 本研究では、上記のシナリオを考慮して、キーホール深さが溶融プール深さの 50% を超えるときを閾値と定義しています。

キーホールが形成されると、窪みゾーンは瞬時に溶融プールの底に到達します。 この現象は、キーホール間隔中の溶融プールの深さがキーホールの深さと同じであることを意味します。 冷却間隔は、レーザーが t = 3.1 ms で停止したときに開始します (図 3i)。 すべての寸法が縮小し始めます。 図 3j、k はこの過程での気泡の動きを捉えており、多孔性の可能性が高いことを示しています。 次元発展のこれら 4 つの間隔は区分的に線形であると考えることができ、そのような一定の境界速度はすべての試行で観察されます。

伝導間隔とキーホール間隔は、同じ試行で常に発生するとは限りません。 トライアル #11、14、15、17、および 18 には、レーザー出力が低いか、または溶解時間が短いため、伝導溶解間隔があります。 トライアル #12、13、16、および 19 には明確な伝導溶解間隔がなく、高いレーザー出力によりキーホール溶解間隔に直接入ります。 トライアル #16 には、レーザー出力が高いため、視野の制限を超える特大の溶融プールがあるフレームがいくつかあることに注意してください。 それらのフレームは分析のために省略されました。

高速赤外線による低温観測により、水蒸気プルームの動きや強度を明らかにすることができます。 図 4a は、410 SS の蒸気プルームの発生の例を示しています (試験 #9)。 対応する X 線画像が右上隅に表示され、熱画像と同じスケールになっています。 画像内の白い矢印は、蒸気プルームの噴出方向を表します。 視野角がわずかに傾いているため、IR 画像では蒸気が負の x 方向にドリフトしていることに注意してください。

(a) トライアル #9 (410 SS、416 W 1 ms) の蒸気プルーム ダイナミクスを示す低温フィルターを備えた選択された高速 IR。蒸気プルームのダイナミクスを観察できます。 右上隅の対応する X 線画像は、IR 画像と同じスケールを共有しています。 (b) 高温フィルターを使用した選択された高速 IR。トライアル #12 (Ti-6Al-4V、416 W、0.5 ms) の溶融プール温度ダイナミクスを示します。 (c) トライアル #19 の高空間 IR 観察 (Ti-6Al-4V、260 W、0.8 ミリ秒)。 カメラ センサーが上から下に 1 行ずつ読み取るため、垂直方向には空間情報と時間情報の両方が含まれます。 (d) t = 1.90 ms の同じ位置での高空間および高速 IR 読み取り値。 (e) t = 1.95 ミリ秒の同じ位置での高空間および高速 IR 読み取り値。 (温度はすべて°C)。

X 線データと蒸気プルームを比較することにより、強度の一貫性が観察されました。 この部分については、「キーホール予測」セクションでさらに詳しく説明します。 この比較により、メルトプールの表面変動が蒸気プルームの噴出方向を決定することも明らかになりました。 具体的には、溶融プールが比較的小さく安定している場合、蒸気強度は穏やかであり、噴出方向も安定しています。 対照的に、キーホールが形成され始めると、水蒸気プルームの強度が急激に増加し、噴出方向が不安定になります。 これは、キーホールレベルが高いほど表面の変動が激しくなるためです。 鍵穴の上部は、表面の液体の形状と組み合わせることで、蒸気プルームの軌道を方向付けることができます。

図 4a は、t = 1.25 ms ではキーホールが浅く、蒸気プルームの軌道が狭いことを示しています。 t = 1.4 ms から表面の液体が変動し始め、蒸気プルームが不安定になります。 t = 1.65 ms では、液体が一方の側に押し出され、蒸気プルームが反対側に向けられます。 次の 5 つのフレームは、蒸気プルームが反対方向に移動することを示しています。 t = 2.1 ミリ秒で、プルームは後方に振動します。 t = 2.10 ms 後、レーザーがオフになるため、蒸気は徐々に停止します。

高温フィルターを備えた高速 IR は、溶融プールの変化する温度分布を捕捉できます。 このような観測結果は、「熱カメラのキャリブレーション、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで紹介されている熱項の計算に使用できます。 図 4b は、そのような動的温度観測の例を示しています (トライアル #12)。 t = 1.15 ～ 1.60 ms では、溶融プールの成長が観察できます。 この期間では、最も熱い領域が動き回っています。これは、揮発性の鍵穴を示しています。 強力な鍵穴が観察され、溶融プールの表面も移動しているため、同期 X 線イメージングによってこの洞察が検証されました。 図 4b の最後のフレームは、冷却中の温度分布を記録しています。 図4bの最後の2つのフレームを比較することにより、「熱カメラのキャリブレーション、欠損データの解釈、および熱項の計算方法」セクションで説明した方法に基づいてCavgとCmaxが計算されました。 MaxTmax、G、Cmax、Cavg、VD、および VW を含むすべての溶融プール特性が表 2 に報告されています。これらは、微細構造の推定に役立つ重要な特徴です。 410 SS 試験は主にキーホール関連の試験に焦点を当てているため、この表には Ti-6Al-4V 試験のみが含まれています。 測定された最大冷却速度の範囲は 6.5 ～ 56 °C/μs であり、Hooper の研究で報告された値 (1 ～ 40 ℃/μs) と非常に一致しています。 この研究で示されている温度勾配の範囲は 1.6 ～ 8.7 °C/µm であり、これは Hooper の研究でも提示されている数値 (5 ～ 20 °C/µm) と同じ大きさです 56。 微細構造推定のためのマグニチュード精度のレベルは、通常は十分であることに注意してください78。

高空間 IR カメラは、高速 IR カメラに追加の空間情報を提供できます。 ただし、結果を相互運用する場合は、ローリング シャッター効果 (センサー信号を上から下に 1 行ずつ読み取る) を考慮する必要があります 79。 さらに詳しく説明するために、高空間 IR 測定の例 (トライアル #19) を図 4c に示します。 フレーム t = 0.53 ～ 1.52 ms の白い線は、意味のある読み取り値を持つデータの最初の行であるため、レーザーの開始を表します。 それ以降、空間的な増分に加えて、各画像には垂直方向に 55 ピクセルがあり、合計スパンが 1 ミリ秒であるため、下方向への各行の時間増分は 1/55 ミリ秒になります。 フレーム t = 1.53–2.52 ms の最初の行は、t = 1.90 ms (レーザーのオフ時間) を表します。 2 行目は t = 1.95 ミリ秒を表します。 これら 2 本の線の温度プロファイルをそれぞれ図 4d、e にプロットします。 さらに、同じ場所の温度プロファイルと高速 IR からのタイムスタンプもこれら 2 つの図にプロットされています。 2 台の IR カメラからの温度測定値は高い一貫性を示し、高空間カメラではより詳細な情報が得られます。 レーザーはガウス プロファイルを備えているため、スポット溶融の溶融プールは一般に放射対称になります (強いキーホール モードでは変動がある可能性がありますが、このシナリオは生産では避けるべきです)。 したがって、より高い検出周波数が達成される可能性があるため、将来の研究では、溶融プールの中心を横切る単一ラインのスキャンが良い選択となる可能性があります。

このセクションは、測定自体と特徴抽出プロセスからの不確実性を定量化することを目的としています。 X 線関連の幾何学的データに関しては、この研究では溶融プールのすべての固体と液体の境界が手動でラベル付けされており、ノイズの多い画像により不確実性が生じる可能性があります。 図 3i の拡大画像は、境界の幅が約 5 ピクセルであることを示しています。 境界測定の位置は、± 4 μm の不確実性を表す、± 2 ピクセルの最小精度が必要です。 2 µm/pix の空間解像度には、焦点やセンサー チップの製造プロセスによる不確実性も含まれる可能性があります。 ただし、この種の不確かさは ± 4 μm より大幅に小さいため、無視されてきました。 境界速度 (VD および VW) の不確実性は、次元と時間という 2 つの側面から生じます。 ここでの寸法不確かさは上記と同じ（±4μm）です。 タイミングの不確実性は冷却時間よりも大幅に小さいため、無視されています。 控えめに言っても、エネルギー密度が最も小さく、冷却時間も短い (0.2714 ms) ため、境界速度の不確かさの推定にはトライアル # 17 (Ti-6Al-4V、130 W、0.6 ms) が使用されます。 溶融プールの寸法の不確実性を冷却時間で割ると、対応する境界速度の不確実性は ± 0.015 m/s になります。

IR 測定 (Tavg、Tmax、および温度プロファイル) の不確実性は、周囲条件、放射率、センサーの応答という 3 つの観点から生じます。 このソフトウェアには周囲温度を補正する機能が統合されており、環境からの反射は温度が溶融プールよりも大幅に低いため無視できます。 放射率校正は正確に設定できないため、最も重大な不確実性をもたらします (最小増分は 1%)。 したがって、温度の不確かさの ± 2.6% に相当する、この部分の ± 0.5% を考慮する必要があります。 「X線データの前処理と寸法計算方法」で紹介した放射率校正方法は、放射率を定数と仮定しているため、比較的簡単な方法です。 これは溶融プールの境界領域に当てはまり、この研究で示された数値は文献の数値と正確に一致しました 57,59。

鍵穴などのより高温の領域に関しては、Qu ら 80 は、放射率が 0.04 程度に低くなり、その結果、より高い温度測定値が得られる可能性があると報告しています。 ただし、鍵穴の温度データを正確に解釈することは、この文書の範囲ではありません。 測定された Tmax の温度が実際よりも低い場合でも、さまざまな処理条件内およびさまざまな処理条件間の傾向は維持されます。 これは、データの関連付けや将来の制御の目的に使用される可能性があります。 放射率関連の不確実性に加えて、高速 IR カメラと高空間 IR カメラの両方にセンサー応答の不確実性 (異なる温度を区別する機能) があります。 高空間および高速 IR カメラの場合は 0.05 °C および 0.005 °C です。 Ti-6Al-4V や SS 410 の溶融温度に比べてスケールが比較的小さいため、これらは無視されました。 温度勾配 G および冷却速度 (Cavg および Cmax) の不確実性は、温度傾向を反映しており、前述の無視できるセンサー応答の不確実性によってのみ影響されるため、無視できます。 さらに、平均化によるこれらの不確実性の伝播により、不確実性はさらに低減されます。

上記の原因に加えて、溶融プール表面の変動も温度測定に影響を与える可能性があります。 しかし、この現象は非常に高度な現象であるため、本稿で報告した実験データや解析では定量化することができませんでした。 それについては今後の研究で検討していきます。 結果として、このセクションで示される不確実性分析は、実際の不確実性の下限となります。

X線データとIRデータの相関解析を行います。 「鍵穴の予測」セクションでは、まず、IR 観測に基づいた鍵穴の予測を示します。 次に、「溶融池の形状予測」セクションでは、溶融池の寸法と高速 IR 読み取り値の間の相関関係を推定します。これは、IR 観測が溶融池の形状予測に使用できることを示しています。 「熱勾配と固液境界速度の予測」セクションでは、将来の微細構造制御を可能にする重要な熱勾配と境界速度の予測について説明します。

レーザーがオフになる直前の IR フレームをさまざまな試験での X 線イメージングと比較することにより (図 5)、両方の IR カメラで鍵穴の発生とレベルを特定することができました。これは空隙率と相関することが知られています。 。 低温フィルターを備えた高速 IR の場合、大きな紫色の領域は強力な蒸気プルームを表し、効果的なキーホール インジケーターです (図 5d、e と 5a ～ c​​ との比較)。 時間分解能が比較的低いため、高空間 IR では、鍵穴が形成されるときに画像内に興味深い縞模様が表示されます (図 5i、j、r、s、t)。 縞模様はローリング シャッター効果 79 によって生じます。これは、高速で移動する物体が、比較的遅いローリング シャッター カメラ (すべてのピクセルを一度に読み取るのではなく、ラインごとに読み取るセンサーを備えたカメラ) によって歪むことを意味します。 キーホールが発生すると、溶融プールの表面が振動し、波紋が遮られなかったレーザースペクトルを IR カメラに反射する可能性があります。 これらの要因により、高空間 IR に縞模様が表示されます。 この現象は、410 SS 試験と Ti-6Al-4V 試験の両方における鍵穴指標です。 高速カメラを同軸位置に取り付けて、産業用セットアップでレーザー トレースを実現できます。

(a–e) レーザーが停止する直前のフレームでのさまざまな加工条件の高速 IR 観察。 最後の 2 つ (d と e) には、鍵穴を示す強い蒸気プルームがあります。 (f–j および p–t) レーザーが停止する直前のフレームでのさまざまな加工条件の高空間 IR 観察。i、j、r、s、t には鍵穴を示す縞模様が見られます。 (k–o および u–y) レーザーが停止する直前の対応する X 線画像。黄色の破線は固体と液体の境界を示し、赤い破線は液体と気体の境界を示します。 (温度はすべて°C)。

図 5 に示す熱画像を比較すると、キーホールのレベルはエネルギー入力よりもレーザー出力そのものに関係していることがわかります。 たとえば、トライアル #5 と #8 は同じレーザー エネルギー入力 (レーザー パワーと滞留時間の積) を持っていますが、トライアル #8 はレーザー パワーが高いため、より深刻なキーホールが発生します。 同様に、トライアル #19 のエネルギー入力はトライアル #20 よりもさらに低くなります。 ただし、図5nの幅広の縞模様は、より高い出力設定によりキーホールがより強力であることを示しています。 この発見は、ランダム スポット スキャン戦略を使用した L-PBF 印刷では、滞留時間を短縮し、エネルギー密度を補償する出力を増加しても無限に高速化できないことを示しています。 これは、強力なキーホールが発生し、顕著な気孔が発生するためです。

図 5 で 410 SS の場合と Ti-6Al-4V の場合を比較すると、410 SS は 1070 nm レーザーによって溶解しにくいことがわかります。 これは、Ti-6Al-4V が鋼（30%）と比較して 1070 nm での吸収率（60%）が高いためです74,81。 具体的には、トライアル #5 (410 SS、130 W、2 ms) のレーザー出力はトライアル #17 (Ti-6Al-4V、130 W、0.6 ms) と同じです。 試験 #5 は溶融時間が 3 倍長いにもかかわらず、溶融プールのサイズは小さくなっています。 試験 #8 と #19、および試験 #9 と #16 を比較すると、同様の観察結果が得られました。 410 SS のより高い熱伝導率 (7 W/m K と比較して 15 W/m K) もこれに寄与している可能性があります 72。 図 5 の X 線画像は、410 SS 試験の溶融池寸法比 (W/D) が一般に Ti-6Al-4V よりも小さいことを示しています。 これは、溶融プールの内部循環方向を定義するマランゴニ効果によるものである可能性があります82。 寸法比の違いから、Ti-6Al-4V と同じ層厚で溶解する場合、410 SS 印刷のハッチ間隔は小さくなるはずであると推測できます。 また、410 SS ケースはキーホールが狭いため、気泡が溜まりやすく気孔が形成されます。 したがって、印刷速度を向上させるために、より厚い層高 (100 μm 以上) で 410 SS を印刷することはお勧めできません。

高速 IR から得られた MPTEI に対してメルトプール寸法 (「X 線データの前処理と寸法計算方法」セクションで説明した計算方法) をプロットすると、強い相関関係が見られました。 MPTEI に対する溶融プールの寸法プロットと寸法比プロットの例を図 6a ～ d (試験 #18) に示します。 溶融プロセス中、溶融プールの寸法 (W、D、W1、および W2) は通常、MPTEI の線形傾向に従います。 近似された方程式がプロットに示されており、R2 および R2 予測値が高いことは、それらが適切に近似されており、新しい観測値を予測する強力な機能を備えていることを示しています。 すべてのケースで同様の相関関係が観察されました。 すべての Ti-6Al-4V 試験のプロットを付録 B に示します。フィッティング データには、プロセスの定常溶融部分またはキーホール溶融部分のみが含まれていることに注意してください。これらは溶融池が実際に発達しているときであるためです。

(a – d) 溶融プールの寸法と MPTEI の関係 (試験 #18、Ti – 6Al – 4V、156 W、0.8 ms 滞留時間)。 (e) 試行 #18 の t = 1.9 ms での当てはめ方程式に基づく予測された溶融プール境界。 (f) MPTEI に基づく溶融池深さの予測。 キーホール モードでは、メルト プールの深さがキーホールの深さと同じであることに注意してください。 このプロットには、Ti-6Al-4V のすべてのケースが含まれています。 （g）伝導モード中のすべてのTi-6Al-4Vの場合のW、W1、およびW2とMPTEIの間の相関。 （h）キーホールモード中のすべてのTi-6Al-4VケースのW、W1、およびW2とMPTEIの間の相関。 (i) すべての Ti-6Al-4V の場合の熱勾配と MaxTmax の相関関係。 （ j ）すべてのTi-6Al-4Vの場合の水平固液境界速度（VW）とMaxTmaxの間の相関。 (k) すべての Ti-6Al-4V の場合の垂直固液境界速度 (VD) と MaxTmax・レーザーパワーの相関関係。

付録 B9 のトライアル #20 (Ti-6Al-4V、156 W、2 ミリ秒) は、伝導モードとキーホール モードの間の遷移を示しています。 この遷移は、MPTEI が約 6000 のときに発生し、対応する Tmax 値は約 2015 °C になります。 6000 をしきい値として使用すると、付録 B の残りの試験を 2 つのグループに分けることができます。 トライアル #11、14、15、17、および 18 は、レーザー出力が比較的低いため、溶融全体にわたって伝導モードのままであり、最大 MPTEI はすべて 6000 未満です。対照的に、トライアル #12、13、16、および 19 は、キーホール モードを迅速に実行し、高い MPTEI レベル (6000 以上) を維持します。 溶融プール温度が最低測定温度を下回っている場合、高速 IR カメラは意味のあるデータを取得できないため、付録 B9 では冷却間隔は省略されています。

溶融プールの形状の変化は、高価なソリューションである高速 X 線イメージングによってのみ観察できます。 このセクションに示す相関関係により、高速 IR カメラ データ (MPTEI) に基づいてメルト プールの寸法を予測できます。 図 6e は、図 6a ～ 図 6d に表示された近似方程式に基づいて予測された溶融プールを示しています。 これは、MPTEI の読み取り値に基づいて予測 W、W1、W2、および D を計算し、それらをプロットし、溶融プール境界として 2 次曲線を当てはめることによって実現されます。 図6eに示すように、予測された溶融プールはX線観察とよく一致しました。 この適合されたメルト プールは t = 1.9 ms のものであり、相関フィッティングでは考慮されていません。 予測される溶融プールは 2 次多項式曲線に従い、R2 も図に示されています。 予測精度は、Dice 係数と Intersection Over Union (IOU) という 2 つの一般的に使用されるマスク予測品質測定値によって定量化されます83。 これら 2 つのスコアは 1 に非常に近く、これは強い相関関係を示しています。両方とも図 6e に示されています。

すべてのトライアルの次元項 (D、W、W1、および W2) を MPTEI に対してプロットすると、強い線形相関も観察されました。 図 6f は、加工条件に関係なく、MPTEI によって溶融プールの深さ (D) を適切に予測できることを示しています。 このセクションの最初の段落で説明したように、6000 MPTEI しきい値を使用して、データ ポイントを伝導モードとキーホール モードに分離できます。 伝導中のデータ ポイントは線形傾向に厳密に従い、溶融プールの安定性により傾向からのばらつきはほとんどありません。 対照的に、キーホール モードでは溶融プールが揮発性であるため、データ ポイントがより散在的になります。 この図で展開された相関関係は、キーホール モード中のキーホールの深さは一般に溶融プールの深さと同じであるため、高時間分解能のキーホール深さの予測が達成できることも示しています。 付録 B9 に示されているように、W、W1、および W2 は、伝導モードおよびキーホール モード中に同じ線形傾向に従いません。 したがって、それらは別々に分析されます。

図 6g は、すべての場合の MPTEI に対する伝導モード中の W、W1、および W2 データをプロットしています。 3 次元項については良好な線形相関が発見されました。 同様に、図6hはキーホールモードW、W1、およびW2の観測を示しています。 このプロットでは、MPTEI を直接使用する代わりに、MPTEI/レーザー パワー 2 を使用して、高いレーザー パワーの影響を補正しています。 これは、レーザー出力が高くなるほど幅と深さの比が小さくなり、表面熱放射が高い場合には W、W1、W2 が比較的小さくなるからです。 伝導モードとキーホールモードの間で R2 と R2 予測値を比較すると (図 6g、h を参照)、キーホールモード中に 3 つの溶融プール幅の項を正確に予測するのは困難です。 ただし、強いキーホールは閉じ込められたガスの多孔性を残す傾向があるため、L-PBF プロセス中は一般に避けるべきです。

「はじめに」セクションで紹介したように、熱勾配と固液境界速度は、微細構造と強い相関があることがわかっており、L-PBF の基本を理解するための 2 つの重要な情報です。 抽出された用語 MaxTmax は、それらを予測する強力な機能を備えています。 熱勾配とMaxTmaxの相関プロットを図6iに示します。 正の線形相関は、レーザー出力が高い場合には温度勾配が大きくなることを意味します。 図 6j は、VW と MaxTmax の関係をプロットしています。 負の傾向は、レーザー出力が低い場合、冷却中に溶融プールがより高速で収縮することを示しています。 これは、レーザー出力が低い場合、溶融プールの形状が平坦になるためです。 VD と熱データの関係も調査されています。 MaxTmax を直接使用する代わりに、この熱特性はレーザー出力によって調整されています。これは、レーザー出力が高いと、溶融プールが狭くて深くなり、より速く収縮するためです。 VDとMaxTmax・レーザーパワーの相関関係を図6kに示します。 プラスの傾向は、レーザー出力が高い場合に、より高い VD が期待されることを裏付けています。

この研究では、複数の同期センサーを使用して L-PBF の溶融プールのダイナミクスを観察する実現可能性を調査します。 具体的には、高速 X 線により、溶融プールの幾何学的情報が明らかになります。 溶融プールの寸法、固液境界速度、キーホール情報を抽出できます。 高温フィルターを装備すると、高速 IR サーマル カメラは溶融プールの動的な熱プロファイルを提供できます。 最高温度、温度勾配、冷却速度などの熱用語を定量化できます。 高速赤外線カメラは、低温フィルターを使用して蒸気プルームの動態を観察できます。 これは、印刷中の蒸気の温度とダイナミクスを理解するのに役立ちます。 この研究でカスタマイズされた高空間 IR カメラは、現時点で文献の中で最高の空間解像度 (3.6 μm) を持っています。 追加の空間情報を高速 IR カメラに提供します。 データを分析することで、両方の IR カメラは鍵穴の発生とレベルを予測できます。 X 線データと高速 IR データの間には強い相関関係が見られます。 高速 IR 読み取りにより、それらの相関関係に基づいて溶融プールの形状と鍵穴の情報を推測できます。 この発見は、現在高価な高速 X 線でしか取得できないデータを、より安価なソリューションである高速 IR で測定できる可能性があることを意味します。 高空間 IR はキーホールの深刻度も明らかにできるため、L-PBF のプロセス監視や品質管理に使用できる可能性が大きくあります。 さらに、解析では、高速 IR データを熱勾配と固液境界速度の推定に使用できるため、印刷中の将来の微細構造制御が可能になることが示されました。

これらの発見を再現するために必要な生/処理されたデータは、技術的または時間的な制限により、現時点では共有できません。 これらは、最終的に受理され出版される前に利用可能になります。 この声明に対する今後の対応の連絡先: Zhenyu Kong ([email protected])。

ビシュト、M.ら。 選択的レーザー溶融-溶融池イベントとレーザー粉体層溶融法で処理されたTi-6Al-4V ELIの引張特性との相関。 追記。 メーカー 22、302–306 (2018)。

CAS Google スカラー

ガン、Z.ら。 インコネル 625 の選択的レーザー溶解における熱挙動、表面トポグラフィー、および樹枝状微細構造のベンチマーク研究。 メーター。 メーカーイノヴ。 8(2)、178–193 (2019)。

記事 Google Scholar

リヒター、B.ら。 選択的レーザー溶融Co-Cr合金の連続波レーザー再溶解中の溶融ダイナミクスの高速X線調査。 CIRPアン。 68(1)、229–232 (2019)。

記事 Google Scholar

Thijs、L.ら。 プレアロイされたAlSi10Mg粉末の選択的レーザー溶解による、制御可能なテクスチャーを備えた微細構造のアルミニウム製品。 アクタ・メーター。 61(5)、1809–1819 (2013)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Oliveira, JP、LaLonde, A. & Ma, J. レーザー粉末床溶融金属積層造形における加工パラメータ。 メーター。 デス。 193、108762 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

キャンベル、I.ら。 Wohlers Report 2018: 3D プリンティングと積層造形業界の現状: 世界規模の年次進捗報告書。 ウォーラーズ アソシエイツ (2018)。

Zhao, C. et al. 高速 X 線イメージングと回折を使用したレーザー粉末床融合プロセスのリアルタイム監視。 科学。 議員 7(1)、1–11 (2017)。

ADS CAS Google Scholar

リー、C.ら。 選択的レーザー溶解における残留応力と歪みを予測するシミュレーションのスケーラビリティについて。 Ｊ．マニュフ． 科学。 工学 https://doi.org/10.1115/1.4038893 (2018)。

記事 Google Scholar

Vrancken, B. et al. 選択的レーザー溶解によって製造されたコンパクトな引張試験片における等高線法による残留応力。 Scr. メーター。 87、29–32 (2014)。

記事 CAS Google Scholar

パリー、L.ら。 選択的レーザー溶融における残留応力の調査 Vol. 627 (トランステック出版、2015)。

Google スカラー

Leung、CLA et al. レーザー積層造形における欠陥と溶融池のダイナミクスのその場 X 線イメージング。 ナット。 共通。 9(1)、1–9 (2018)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Malekipour, E. & El-Mounayri, H. 粉末ベースの積層造形におけるオンライン監視および制御のための欠陥、プロセス パラメーターおよびシグネチャ。 積層造形と先端製造の力学 Vol. 9 (Wang, J. 他編) 83–90 (Springer、2018)。

Google スカラー

デブロイ、T. 他金属コンポーネントの積層造形 - プロセス、構造、特性。 プログレ。 メーターサイエンス。 92、112–224 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

Olakanmi, EO、Cochrane, R. & Dalgarno, K. アルミニウム合金粉末の選択的レーザー焼結/溶解 (SLS/SLM) に関するレビュー: 加工、微細構造、および特性。 プログレ。 メーターサイエンス。 74、401–477 (2015)。

記事 CAS Google Scholar

ニューハンプシャー州ポールソンら。 レーザー粉末床溶融における熱履歴とキーホール空隙率の相関関係。 追記。 メーカー 34、101213 (2020)。

CAS Google スカラー

バヤット、M.ら。 Ti6Al4V のレーザーベース粉末床融合 (L-PBF) におけるキーホール誘起気孔率: 高忠実度モデリングと実験的検証。 追記。 メーカー 30、100835 (2019)。

CAS Google スカラー

デホフ、RR 他。 電子ビーム積層造形による結晶粒配向の部位固有の制御。 メーター。 科学。 テクノロジー。 31(8)、931–938 (2015)。

記事 CAS Google Scholar

Raghavan, N. et al. 電子ビーム積層造形における IN718 の粒子形態の調整における熱伝達とプロセス パラメーターの影響の数値モデリング。 アクタ・メーター。 112、303–314 (2016)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Nandwana, P. & Lee, Y. 電子ビーム粉末床融合によって製造された Ti-6Al-4V の多孔性と微細構造に対するスキャン戦略の影響。 メーター。 今日はコミュ。 24、100962 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

スティーブンソン、P. et al. 積層造形された Ti-6Al-4V におけるバリアント選択に対するスキャン戦略の影響。 追記。 メーカー 36、101581 (2020)。

CAS Google スカラー

Guaglione、F. et al. 生分解性亜鉛合金格子構造の製造のための単一点露光 LPBF。 追記。 メーカー 48、102426 (2021)。

CAS Google スカラー

Raghavan, N. et al. 電子ビーム積層造形における粒径と一次デンドライトアーム間隔のサイト固有の制御のための局所的メルトスキャン戦略。 アクタ・メーター。 140、375–387 (2017)。

記事 ADS CAS Google Scholar

カマス、RR 他。 スポットメルト電子ビーム粉末床溶融処理された Ti-6Al-4V における凝固組織、バリアントの選択、および相分率。 追記。 メーカー 46、102136 (2021)。

CAS Google スカラー

エルマー、J.ら。 Ti-6Al-4V の溶接中の相変態ダイナミクス。 Ｊ．Ａｐｐｌ． 物理学。 95(12)、8327–8339 (2004)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Shi、R.ら。 積層造形 Ti-6Al-4V の統合シミュレーション フレームワーク: 溶融プールのダイナミクス、微細構造、固体相変態、微小弾性応答。 JOM 71(10)、3640–3655 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Lingenfelter、A. インコネル合金 718 の溶接: 歴史的概要。 超合金 718、673–683 (1989)。

記事 Google Scholar

Foroozmehr、A. et al. 粉体層におけるレーザーの光侵入深さを考慮した選択的レーザー溶解プロセスの有限要素シミュレーション。 メーター。 デス。 89、255–263 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

Fu, C. & Guo, Y. 選択的レーザー溶解 Ti-6Al-4V 合金の 3 次元有限要素モデリング。 第 25 回国際固体自由形状製造シンポジウム (2014) で受賞。

フセイン、A.ら。 選択的レーザー溶融のサポートなしで構築された単一層の温度および応力場の有限要素シミュレーション。 メーター。 デス。 (1980–2015) 52、638–647 (2013)。

記事 CAS Google Scholar

Liu、B.ら。 選択的レーザー溶解 (SLM) のメソスケール CFD シミュレーション用の新しいレイ トレーシング熱源モデル。 応用数学。 モデル。 79、506–520 (2020)。

記事 MathSciNet MATH Google Scholar

Shu, Y. 他金属基板上のレーザー誘起溶融プールの周囲の温度場の予測に関する批判的な考察。 科学。 議員 11(1)、1–11 (2021)。

記事 ADS CAS Google Scholar

ジョンソン、L.ら。 金属合金の積層造形における印刷適性マップの評価。 アクタ・メーター。 176、199–210 (2019)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Lee, Y. & Zhang, W. レーザー粉体層融合によって製造されたニッケル基超合金の熱伝達、流体の流れ、凝固微細構造のモデリング。 追記。 メーカー 12、178–188 (2016)。

CAS Google スカラー

Spears、TG & Gold、SA 選択的レーザー溶解 (SLM) 積層造形におけるインプロセス センシング。 統合します。 メーター。 メーカーイノヴ。 5(1)、16–40 (2016)。

記事 Google Scholar

マー、LEら。 積層造形による金属および合金コンポーネントの製造: 3D 材料科学の例。 J.マーケット。 解像度 1(1)、42–54 (2012)。

CAS Google スカラー

Wang, Q. et al. レーザー積層造形によって製造された傾斜鋼の微細構造の進化と EBSD 解析。 真空 141、68–81 (2017)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Karme、A. et al. レーザー積層造形における解析手法としてのCTスキャンの可能性。 物理学。 プロセディア 78、347–356 (2015)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Liu、J.ら。 積層造形における多孔性の層ごとの空間モデリング。 IISEトランス。 51(2)、109–123 (2019)。

記事 Google Scholar

ワイアント、JC 白色光干渉計。 ホログラフィー：ユーリ・デニシュクとエメット・リースへのトリビュート。 国際光学およびフォトニクス協会 (2002)。

リュー、C.ら。 ディープラーニングを使用した積層造形におけるリアルタイム 3D 表面測定。 ソリッド フリーフォーム ファブリケーション 2019: 第 30 回国際ソリッド フリーフォーム ファブリケーション シンポジウム — 積層造形カンファレンス (2019) の議事録。

Wang, R. et al. 高空間解像度を備えた構造化光 3D スキャナーの開発と積層造形品質保証へのその応用 (2021)。

Keller, N. & Ploshikhin, V. AM 部品の残留応力と歪みを迅速に予測するための新しい方法。 固体自由形状製作シンポジウム (2014) にて。

古本 哲 ほか 2色高温計と高速度ビデオカメラによる金属粉末のレーザー固化過程の調査。 CIRPアン。 62(1)、223–226 (2013)。

記事 Google Scholar

Pavlov, M.、Doubenskaia, M.、Smurov, I. SLM テクノロジーにおける熱プロセスの高温分析。 物理学。 プロセディア 5、523–531 (2010)。

記事 ADS Google Scholar

オカロ、IA et al。 半教師あり機械学習を使用したレーザー粉末床核融合の自動故障検出。 追記。 メーカー 27、42–53 (2019)。

Google スカラー

マーティン、AA 他レーザー粉末床融合積層造形中の細孔形成のダイナミクス。 ナット。 共通。 10(1)、1–10 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

シェフチク、SA et al. スペクトル畳み込みニューラル ネットワークを使用した積層造形におけるその場品質モニタリングのための音響放射。 追記。 メーカー 21、598–604 (2018)。

Google スカラー

マッキャン、R. et al. レーザー粉末床融合におけるその場センシング、プロセス監視、および機械制御: レビュー。 追記。 メーカー 45、102058 (2021)。

Google スカラー

パラブ、ND et al. レーザー金属積層造形プロセスの超高速 X 線イメージング。 J.シンクロトロン放射。 25(5)、1467–1477 (2018)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Guo、Q.ら。 レーザー粉末床溶融積層造形プロセスにおける粉末スパッタリングの過渡ダイナミクスが、その場高速高エネルギー X 線イメージングによって明らかになりました。 アクタ・メーター。 151、169–180 (2018)。

記事 ADS CAS Google Scholar

イオアニドゥ、C. et al. 金属積層造形のその場シンクロトロン X 線分析: 現状、機会、課題。 メーター。 デス。 219、110790 (2022)。

記事 CAS Google Scholar

コリンズ、P.ら。 積層造形金属材料の微細構造制御。 アンヌ。 メーター牧師。 解像度 46、63–91 (2016)。

記事 ADS CAS Google Scholar

Bayle, F. & Doubenskaia, M. 高速赤外線カメラと高温計による選択的レーザー溶融プロセス監視。 レーザー支援マイクロおよびナノテクノロジーの基礎の博士号を取得しました。 国際光学およびフォトニクス学会 (2008)。

Chivel, Y. & Smurov, I. 選択的レーザー焼結/溶融におけるオンライン温度モニタリング。 物理学。 プロセディア 5、515–521 (2010)。

記事 ADS Google Scholar

Heigel, JC & Lane, BM 商用レーザー粉末床溶融プロセスにおける単一スキャン トラック中の溶融プールの長さの測定。 Ｊ．マニュフ． 科学。 工学 https://doi.org/10.1115/1.4037571 (2018)。

記事 Google Scholar

ペンシルベニア州フーパー レーザー粉末床融合における溶融プールの温度と冷却速度。 追記。 メーカー 22、548–559 (2018)。

CAS Google スカラー

Qu、D.-X. 他。 ハイパースペクトルイメージングを使用した、レーザー照射された金属の温度測定。 物理学。 Rev.Appl. 14(1)、014031 (2020)。

記事 ADS CAS Google Scholar

若井 裕也 ほかレーザー粉末床融合における溶融挙動は、その場X線と熱画像によって明らかになりました。 内部。 J.Adv. メーカーテクノロジー。 110(3)、1047–1059 (2020)。

記事 Google Scholar

グールド、B.ら。 同時高速赤外線イメージングと X 線イメージングを使用したレーザー粉末床融合のその場分析。 JOM。 73(1)、201–211 (2021)。

記事 ADS Google Scholar

フォーリアン、J.-B. 他。 レーザー粉末床溶融中の鍵穴細孔欠陥の検出とプロセスの兆候の監視: in situ 高温測定と ex situ X 線ラジオグラフィーの相関関係。 追記。 メーカー 35、101336 (2020)。

CAS Google スカラー

Mohr, G. et al. サーモグラフィーと光トモグラフィーを使用したレーザー粉末床融合におけるその場欠陥検出 - コンピューター断層撮影法との比較。 金属 10(1)、103 (2020)。

記事 MathSciNet CAS Google Scholar

Seede、R. et al. レーザー粉体層溶融における印刷適性と微細構造に対する組成と状態図の特徴の影響: 合金系全体の加工マップの開発と比較。 追記。 メーカー 47、102258 (2021)。

CAS Google スカラー

モンダル、S.ら。 ハイブリッド モデリングを使用した積層造形におけるメルト プールの形状制御の研究。 金属 10(5)、683 (2020)。

記事 Google Scholar

リュー、C.ら。 深層学習ベースのアプローチを使用した積層造形におけるオンラインの層ごとの表面形態測定に向けて。 Ｊ．インテル． メーカー https://doi.org/10.1007/s10845-022-01933-0 (2022)。

記事 Google Scholar

リュー、C.ら。 高次元データ特徴抽出のための統合されたマニホールド学習アプローチと、積層造形のオンライン プロセス監視へのその応用。 IISEトランス。 53(11)、1215–1230 (2021)。

Google スカラー

ハドスペス、M.ら。 高速荷重時の材料変形メカニズムを調査するための、X 線回折と位相コントラスト イメージングの同時撮影。 J.シンクロトロン放射。 22(1)、49–58 (2015)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

ファン、D.ら。 高ひずみ速度負荷下での同時イメージングを伴う過渡 X 線回折。 科学牧師。 インストラム。 85(11)、113902 (2014)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Sun, T. & Fezzaa, K. HiSPoD: 多結晶サンプルの高速多色 X 線回折実験とデータ分析のためのプログラム。 J.シンクロトロン放射。 23(4)、1046–1053 (2016)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fezzaa, K. & Wang, Y. 2 つの水滴の初期合体段階の超高速 X 線位相コントラスト イメージング。 物理学。 レット牧師。 100(10)、104501 (2008)。

論文 ADS PubMed CAS Google Scholar

Gonzalez、RC & Woods、RE Digital Image Processing 518–560 (Addison-Wesley Publishing Company Inc.、1992)。

Google スカラー

Wang, L. & Felicelli, S. 多層 SS410 鋼のレーザー蒸着におけるプロセス モデリング (2007)。

モール、M.ら。 国際宇宙ステーションに搭載された液体 Ti-6Al-4V (Ti64) 合金の熱物性の正確な測定。 上級工学メーター。 22(7)、2000169 (2020)。

記事 CAS Google Scholar

チェン、Ｘら。 黒色水素化二酸化チタンナノクリスタルによる光触媒作用のための太陽光吸収量の増加。 サイエンス 331(6018)、746–750 (2011)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Alsaddah、M. et al. Ti6Al4V の粉末床溶融中に効率的にエネルギーを吸収するための 450 ～ 808 nm ダイオード レーザーの使用。 内部。 J.Adv. メーカーテクノロジー。 113(9)、2461–2480 (2021)。

記事 Google Scholar

Ki、H.、Mohanty、PS、Mazumder、J. 多重反射と鍵穴の進化に対するその影響。 レーザーと電気光学の応用に関する国際会議で受賞。 アメリカレーザー協会 (2001)。

カニンガム、R. et al. 超高速X線イメージングによって明らかになったレーザー溶融におけるキーホールの閾値と形態。 サイエンス 363(6429)、849–852 (2019)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Goncalves Assuncao、E. キーホール モード遷移への伝導の調査 (2012)。

ゴース、S. et al. 金属の積層造形: 鋼、Ti-6Al-4V、および高エントロピー合金の特徴的な微細構造と特性の簡単なレビュー。 科学。 テクノロジー。 上級メーター。 18(1)、584–610 (2017)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liang、C.-K.、Chang、L.-W. & Chen、HH ローリング シャッター効果の分析と補正。 IEEEトランス。 画像処理。 17(8)、1323–1330 (2008)。

記事 ADS MathSciNet PubMed Google Scholar

Churchill, SW & Chu, HH 水平円筒からの層流および乱流自由対流の相関方程式。 内部。 J. 熱物質移動 18(9)、1049–1053 (1975)。

記事 ADS Google Scholar

Bajard、A.ら。 加熱アプローチによるスキャンを使用した金属鏡面の 3D デジタル化。 3 次元イメージング、インタラクション、および測定の分野。 国際光学およびフォトニクス学会 (2011)。

Antony, K. & Arivazhagan, N. レーザー溶解プロセス中のエネルギー浸透とマランゴニ効果に関する研究。 J.Eng. 科学。 テクノロジー。 10(4)、509–525 (2015)。

Google スカラー

Rahman, MA & Wang, Y. 画像セグメンテーションのためのディープ ニューラル ネットワークにおける和集合上の交差の最適化。 ビジュアルコンピューティングに関する国際シンポジウムで。 スプリンガー (2016)。

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この出版物で報告された研究は、賞番号 N00014-18-1-2794 で海軍研究局によって支援されました。 ビームライン実験を支援してくれた APS の Alex Deriy に感謝します。 SS-410 サンプルの調製にはオークリッジ国立研究所の Thomas Feldhausen 氏。 バージニア工科大学の Scott Lancaster と Randall Waldron は、高空間 IR フィクスチャの製造を支援してくれました。

Grado 産業システム工学部、バージニア工科大学、ブラックスバーグ、バージニア州、24061、米国

Rongxuan Wang、David Garcia、Chaoran Dou、Xiaohan Ma、Bo Shen、Hang Z. Yu、Zhenyu (James) Kong

テネシー大学材料科学工学部、ノックスビル、テネシー州、37996、米国

ラケシュ・R・カマス＆ハーン・チュー

X 線科学部門、高度光子源、アルゴンヌ国立研究所、イリノイ州ルモント、60439、米国

キャメルフェッツァ

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RW、DG、HY、ZJK がこの研究を考案し、設計しました。 RW.、DG、RK、KF が実験に参加しました。 RW、DG、BS、CD、XM がデータ分析を実行しました。 RW、DG、ZJK が論文の本文を執筆しました。 著者全員が結果について議論し、最終原稿の執筆に貢献しました。

Zhenyu (James) Kong への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Wang、R.、Garcia、D.、Kamath、RR 他。 マルチセンシングと相関解析を使用したレーザー粉体層融合のその場溶融プール測定。 Sci Rep 12、13716 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-18096-w

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受信日: 2022 年 4 月 21 日

受理日: 2022 年 8 月 5 日

公開日: 2022 年 8 月 12 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18096-w

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