美國陸軍研究預測3D打印金屬零件失效時間，提前更換零件

2020年5月29日，南極熊從外媒獲悉，美國陸軍CCDC研究實驗室（ARL）發(fā)現(xiàn)了一種預測3D打印零件性能的方法，并且可以了解到任何可能影響其性能的缺陷。

在一項新的研究中詳細介紹，ARL將通過傳感器測量來檢測和監(jiān)測3D打印的馬氏體鋼的磨損情況。這樣的測量可以幫助軍方預測零件何時會退化或失效，需要更換，從而使其保持戰(zhàn)備狀態(tài)。

美國陸軍CCDC陸軍研究實驗室車輛技術(shù)局主任Jaret C. Riddick博士解釋說："3D打印的零件顯示出某些屬性，由于制造過程本身的原因，如果不加以檢查，可能會導致這些零件以傳統(tǒng)機械加工零件中沒有觀察到的方式退化。"

CCDC陸軍研究實驗室用粉末打印金屬零件，圖片來源：Dave McNally/美國陸軍

對3D打印零件的實時監(jiān)控

這項研究近日發(fā)表在《International Journal of Advanced Manufacturing Technology》上，由來自美國國家標準與技術(shù)研究所、美國國家標準與技術(shù)研究所航空與導彈中心和約翰-霍普金斯大學的研究人員組成的研究小組領導。

它詳細介紹了使用激光粉末床熔融(LPBF)3D打印工藝生產(chǎn)的馬氏體鋼梁，實時疲勞行為評估實驗驗證組的使用情況。馬氏體鋼是一種無碳鐵鎳合金，以具有優(yōu)異的強度和韌性而不失去延展性而聞名。

使用X射線計算機斷層掃描（CT）、納米壓痕和原子力顯微鏡對金屬零件進行了評估。使用準靜態(tài)測試過程來評估打印后的狀態(tài)。

確保3D打印零件的質(zhì)量和性能是大多數(shù)制造商的關(guān)鍵要求。例如，英國工程公司Renishaw開發(fā)了一個新的軟件和硬件包，通過聲學測量來提高LPBF構(gòu)建的質(zhì)量。Sigma Labs公司還提供了其PrintRite3D的過程中質(zhì)量保證（IPQA）軟件包，用于金屬快速成型制造過程中的實時監(jiān)控。

Digital Twins被西門子等公司用于為其開發(fā)和機器過程提供完整的虛擬化，實現(xiàn)了對生產(chǎn)性能的實時監(jiān)控。

一個3D打印的金屬零件，照片由美國陸軍/David McNally提供

確保陸軍用3D打印技術(shù)為部署做好準備

Riddick博士解釋說，ARL的研究可以確保在需要立即更換零件的環(huán)境中，將零件準備就緒。而不要要等待很長時間再將需要更換零件從很遠的地方寄送過來。

實驗室的機械工程師Todd C. Henry博士是這項研究的共同作者，他表示："應變或渦流傳感器會提供一個測量值，讓你知道該零件需要更換。" Henry博士還希望開發(fā)一種工具來測量每個3D打印零件的獨特性能，承認每個3D打印零件都是通過傳感器測量的不同。

Henry博士補充道："如果我拿了一批回形針，開始來回彎曲它們，它們會根據(jù)與鋼材相關(guān)的內(nèi)部缺陷，以不同的時間間隔因疲勞損傷而斷裂，""每個現(xiàn)實世界中的材料和結(jié)構(gòu)都有不完善的地方，這些不完善的地方會使它的性能獨一無二，所以如果這批回形針需要21-30個循環(huán)才能斷裂，為了安全起見，我們今天要做的就是在15個循環(huán)之后把這批回形針扔掉。"

Henry博士繼續(xù)說，3D打印零件的不完美是由計算機模型和打印件之間的空隙和幾何差異造成的。在ARL開發(fā)的傳感器技術(shù)提供了一種方法來跟蹤單個零件，預測故障點，并在斷裂前幾個周期內(nèi)更換。

Henry說，陸軍研究人員正在將這些發(fā)現(xiàn)應用到3D打印不銹鋼零件的新研究中，并使用機器學習技術(shù)，而不是傳感器，來表征零件的壽命。

他說："3D打印技術(shù)在成本和時間上都有好處，也許無論如何都值得使用它。想象一下，你總是選擇最堅固的材料，但有另一種材料更便宜，更容易得到，無論如何你需要證明這種材料是可以依賴的。"

Henry博士的論文 “In-Situ Fatigue Monitoring Investigation of Additively Manufactured Maraging Steel” 的共同作者是CCDCC陸軍研究實驗室的Francis Phillips博士和Dan Cole博士；國家標準與技術(shù)研究所的Ed Garboczi博士；作戰(zhàn)能力發(fā)展指揮部航空和導彈中心的Robert Haynes博士和約翰霍普金斯大學的Terrence Johnson博士。

編譯自： 3dprintingindustry