[논문 리뷰] Predictive modeling of solidification during additive manufacturing of metals: Recent developments, future directions

Supriyo Ghosh|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 28.

Additive Manufacturing Materials and Processes인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 금속 적층 제조에서 응고의 다스케일 예측 모델링 분야의 최근 발전을 검토하며, 열전도, 유체 흐름, 질량 확산 등의 다물리현상과 여러 체계의 길이 및 시간 척도에서의 미세구조 변화를 연계하는 데 중점을 둔다. 주요 기여는 후처리에 의존도를 줄이기 위한 합금 성분-공정-미세구조-성능 관계를 이해하기 위한 프레임워크를 제공하는 것이다.

ABSTRACT

Additive manufacturing (AM) processes produce parts with improved physical, chemical, and mechanical properties compared to conventional manufacturing processes. In AM processes, intricate part geometries are produced from multicomponent alloy powder, in a layer-by-layer fashion with multipass laser melting, solidification, and solid-state phase transformations, in a shorter manufacturing time, with minimal surface finishing, and at a reasonable cost. However, there is an increasing need for post-processing of the manufactured parts via, for example, stress relieving heat treatment and hot isostatic pressing to achieve homogeneous microstructure and properties at all times. Solidification in an AM process controls the size, shape, and distribution of the grains, the growth morphology, the elemental segregation and precipitation, the subsequent solid-state phase changes, and ultimately the material properties. The critical issues in this process are linked with multiphysics (such as fluid flow and diffusion of heat and mass) and multiscale (lengths, times and temperature ranges) challenges that arise due to localized rapid heating and cooling during AM processing. The alloy chemistry-process-microstructure-property-performance correlation in this process will be increasingly better understood through multiscale modeling and simulation.

연구 동기 및 목표

• 적층 제조 금속 부품에서의 미세구조 비균일성과 성능 변동성 문제를 해결하기 위해.
• 적층 제조에서 급격한 가열 및 냉각 조건 하에서 응고 과정을 모델링하는 데 있어 핵심적인 격차를 규명하기 위해.
• 공정 파ameters와 미세구조 및 최종 부품 성능을 연결하는 예측 모델링의 기초를 마련하기 위해.
• 응력 완화 및 고압이소스틱 압축과 같은 후처리 기법에 대한 의존도를 개선된 공정 시뮬레이션을 통해 줄이기 위해.
• 레이저 용융 공정 중 열, 질량, 유체역학의 복잡한 상호작용을 포괄하는 다스케일 모델링을 발전시키기 위해.

제안 방법

• 금속 AM에서 다양한 길이, 시간, 온도 척도에서 응고를 시뮬레이션하기 위해 다스케일 모델링을 활용한다.
• 레이저 용융 중 열전도, 유체 흐름, 용질 확산를 고려한 다물리 모델을 통합한다.
• 계산 프레임워크를 사용하여 응고 중 결정립 형상, 원소 분포 불균일성, 상변화를 예측한다.
• 레이저 출력, 스캔 속도 등의 공정 파ameters를 물리기반 시뮬레이션을 통해 미세구조 결과와 연계한다.
• 상전이 및 유한요소 방법을 사용하여 응고 전면의 역학과 미세구조 변화를 모델링한다.
• 모의된 미세구조와 도출된 기계적 성능 간의 상관관계를 설정하여 공정 최적화를 안내한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 레이저 용융 중 급격한 열 사이클이 적층 제조 금속의 결정립 구조와 형상에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 응고 과정에서 용질 재분포는 원소 분포 불균일성과 침전 형성에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 적층 제조에서 일반적인 극한의 온도 기울기 조건 하에서 다스케일 모델링이 미세구조 변화를 정확히 예측할 수 있는가?
• RQ4 예측 모델링은 어떻게 적층 제조 부품의 후처리 필요성을 줄일 수 있는가?
• RQ5 레이저 출력 및 스캔 속도 등의 공정 파ameters는 응고 역학과 최종 미세구조에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 다스케일 모델링은 금속 AM에서의 응고 과정 중 결정립 크기, 형태, 분포를 정확히 예측할 수 있다.
• 열전도, 유체 흐름, 질량 확산 모델을 연계함으로써 미세구조 비균일성과 분포 불균형에 대한 이해가 향상된다.
• 응고 과정의 예측 시뮬레이션은 고압이소스틱 압축과 같은 후처리 기법에 대한 의존도를 감소시킨다.
• 공정 파am터와 미세구조 변화의 통합은 최종 부품 성능에 대한 더 나은 제어를 가능하게 한다.
• 응고 이후의 고체상 상변화 모델링은 AM 부품의 성능 예측 정확도를 향상시킨다.
• 계산 모델링의 발전은 AM에서의 합금 성분-공정-미세구조-성능 관계를 깊이 이해하는 데 기여하고 있다.