Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.

AZ91 합금 주물 내 연행 결함에 대한 캐리어 가스의 영향

Effect of carrier gases on the entrainment defects within AZ91 alloy castings

Tian Liab J.M.T.Daviesa Xiangzhen Zhuc
aUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom
bGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United Kingdom
cBrunel Centre for Advanced Solidification Technology, Brunel University London, Kingston Ln, London, Uxbridge UB8 3PH, United Kingdom

Abstract

An entrainment defect (also known as a double oxide film defect or bifilm) acts a void containing an entrapped gas when submerged into a light-alloy melt, thus reducing the quality and reproducibility of the final castings. Previous publications, carried out with Al-alloy castings, reported that this trapped gas could be subsequently consumed by the reaction with the surrounding melt, thus reducing the void volume and negative effect of entrainment defects. Compared with Al-alloys, the entrapped gas within Mg-alloy might be more efficiently consumed due to the relatively high reactivity of magnesium. However, research into the entrainment defects within Mg alloys has been significantly limited. In the present work, AZ91 alloy castings were produced under different carrier gas atmospheres (i.e., SF6/CO2, SF6/air). The evolution processes of the entrainment defects contained in AZ91 alloy were suggested according to the microstructure inspections and thermodynamic calculations. The defects formed in the different atmospheres have a similar sandwich-like structure, but their oxide films contained different combinations of compounds. The use of carrier gases, which were associated with different entrained-gas consumption rates, affected the reproducibility of AZ91 castings.

Keywords

Magnesium alloyCastingOxide film, Bifilm, Entrainment defect, Reproducibility

연행 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)은 경합금 용융물에 잠길 때 갇힌 가스를 포함하는 공극으로 작용하여 최종 주물의 품질과 재현성을 저하시킵니다. Al-합금 주조로 수행된 이전 간행물에서는 이 갇힌 가스가 주변 용융물과의 반응에 의해 후속적으로 소모되어 공극 부피와 연행 결함의 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 보고했습니다. Al-합금에 비해 마그네슘의 상대적으로 높은 반응성으로 인해 Mg-합금 내에 포집된 가스가 더 효율적으로 소모될 수 있습니다. 그러나 Mg 합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적이었습니다. 현재 작업에서 AZ91 합금 주물은 다양한 캐리어 가스 분위기(즉, SF 6 /CO2 , SF 6 / 공기). AZ91 합금에 포함된 엔트레인먼트 결함의 진화 과정은 미세조직 검사 및 열역학적 계산에 따라 제안되었습니다. 서로 다른 분위기에서 형성된 결함은 유사한 샌드위치 구조를 갖지만 산화막에는 서로 다른 화합물 조합이 포함되어 있습니다. 다른 동반 가스 소비율과 관련된 운반 가스의 사용은 AZ91 주물의 재현성에 영향을 미쳤습니다.

키워드

마그네슘 합금주조Oxide film, Bifilm, Entrainment 불량, 재현성

1 . 소개

지구상에서 가장 가벼운 구조용 금속인 마그네슘은 지난 수십 년 동안 가장 매력적인 경금속 중 하나가 되었습니다. 결과적으로 마그네슘 산업은 지난 20년 동안 급속한 발전을 경험했으며 [1 , 2] , 이는 전 세계적으로 Mg 합금에 대한 수요가 크게 증가했음을 나타냅니다. 오늘날 Mg 합금의 사용은 자동차, 항공 우주, 전자 등의 분야에서 볼 수 있습니다. [3 , 4] . Mg 금속의 전 세계 소비는 특히 자동차 산업에서 앞으로 더욱 증가할 것으로 예측되었습니다. 기존 자동차와 전기 자동차 모두의 에너지 효율성 요구 사항이 설계를 경량화하도록 더욱 밀어붙이기 때문입니다 [3 , 56] .

Mg 합금에 대한 수요의 지속적인 성장은 Mg 합금 주조의 품질 및 기계적 특성 개선에 대한 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. Mg 합금 주조 공정 동안 용융물의 표면 난류는 소량의 주변 대기를 포함하는 이중 표면 필름의 포획으로 이어질 수 있으므로 동반 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)을 형성합니다. ) [7] , [8] , [9] , [10] . 무작위 크기, 수량, 방향 및 연행 결함의 배치는 주조 특성의 변화와 관련된 중요한 요인으로 널리 받아들여지고 있습니다 [7] . 또한 Peng et al. [11]AZ91 합금 용융물에 동반된 산화물 필름이 Al 8 Mn 5 입자에 대한 필터 역할을 하여 침전될 때 가두는 것을 발견했습니다 . Mackie et al. [12]는 또한 동반된 산화막이 금속간 입자를 트롤(trawl)하는 작용을 하여 입자가 클러스터링되어 매우 큰 결함을 형성할 수 있다고 제안했습니다. 금속간 화합물의 클러스터링은 비말동반 결함을 주조 특성에 더 해롭게 만들었습니다.

연행 결함에 관한 이전 연구의 대부분은 Al-합금에 대해 수행되었으며 [7 , [13] , [14] , [15] , [16] , [17] , [18] 몇 가지 잠재적인 방법이 제안되었습니다. 알루미늄 합금 주물의 품질에 대한 부정적인 영향을 줄이기 위해. Nyahumwa et al., [16] 은 연행 결함 내의 공극 체적이 열간 등방압 압축(HIP) 공정에 의해 감소될 수 있음을 보여줍니다. Campbell [7] 은 결함 내부의 동반된 가스가 주변 용융물과의 반응으로 인해 소모될 수 있다고 제안했으며, 이는 Raiszedeh와 Griffiths [19]에 의해 추가로 확인되었습니다 ..혼입 가스 소비가 Al-합금 주물의 기계적 특성에 미치는 영향은 [8 , 9]에 의해 조사되었으며 , 이는 혼입 가스의 소비가 주조 재현성의 개선을 촉진함을 시사합니다.

Al-합금 내 결함에 대한 조사와 비교하여 Mg-합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적입니다. 연행 결함의 존재는 Mg 합금 주물 [20 , 21] 에서 입증 되었지만 그 거동, 진화 및 연행 가스 소비는 여전히 명확하지 않습니다.

Mg 합금 주조 공정에서 용융물은 일반적으로 마그네슘 점화를 피하기 위해 커버 가스로 보호됩니다. 따라서 모래 또는 매몰 몰드의 공동은 용융물을 붓기 전에 커버 가스로 세척해야 합니다 [22] . 따라서, Mg 합금 주물 내의 연행 가스는 공기만이 아니라 주조 공정에 사용되는 커버 가스를 포함해야 하며, 이는 구조 및 해당 연행 결함의 전개를 복잡하게 만들 수 있습니다.

SF 6 은 Mg 합금 주조 공정에 널리 사용되는 대표적인 커버 가스입니다 [23] , [24] , [25] . 이 커버 가스는 유럽의 마그네슘 합금 주조 공장에서 사용하도록 제한되었지만 상업 보고서에 따르면 이 커버는 전 세계 마그네슘 합금 산업, 특히 다음과 같은 글로벌 마그네슘 합금 생산을 지배한 국가에서 여전히 인기가 있습니다. 중국, 브라질, 인도 등 [26] . 또한, 최근 학술지 조사에서도 이 커버가스가 최근 마그네슘 합금 연구에서 널리 사용된 것으로 나타났다 [27] . SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, 액체 Mg 합금과 SF 6 사이의 반응Cover gas)에 대한 연구는 여러 선행연구자들에 의해 이루어졌으나 표면 산화막의 형성과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 일부 발표된 결과들도 상충되고 있다. 1970년대 초 Fruehling [28] 은 SF 6 아래에 형성된 표면 피막이 주로 미량의 불화물과 함께 MgO 임을 발견 하고 SF 6 이 Mg 합금 표면 피막에 흡수 된다고 제안했습니다 . Couling [29] 은 흡수된 SF 6 이 Mg 합금 용융물과 반응하여 MgF 2 를 형성함을 추가로 확인했습니다 . 지난 20년 동안 아래에 자세히 설명된 것처럼 Mg 합금 표면 필름의 다양한 구조가 보고되었습니다.(1)

단층 필름 . Cashion [30 , 31] 은 X선 광전자 분광법(XPS)과 오제 분광법(AES)을 사용하여 표면 필름을 MgO 및 MgF 2 로 식별했습니다 . 그는 또한 필름의 구성이 두께와 전체 실험 유지 시간에 걸쳐 일정하다는 것을 발견했습니다. Cashion이 관찰한 필름은 10분에서 100분의 유지 시간으로 생성된 단층 구조를 가졌다.(2)

이중층 필름 . Aarstad et. al [32] 은 2003년에 이중층 표면 산화막을 보고했습니다. 그들은 예비 MgO 막에 부착된 잘 분포된 여러 MgF 2 입자를 관찰 하고 전체 표면적의 25-50%를 덮을 때까지 성장했습니다. 외부 MgO 필름을 통한 F의 내부 확산은 진화 과정의 원동력이었습니다. 이 이중층 구조는 Xiong의 그룹 [25 , 33] 과 Shih et al. 도 지지했습니다 . [34] .(삼)

트리플 레이어 필름 . 3층 필름과 그 진화 과정은 Pettersen [35]에 의해 2002년에 보고되었습니다 . Pettersen은 초기 표면 필름이 MgO 상이었고 F의 내부 확산에 의해 점차적으로 안정적인 MgF 2 상 으로 진화한다는 것을 발견했습니다 . 두꺼운 상부 및 하부 MgF 2 층.(4)

산화물 필름은 개별 입자로 구성 됩니다. Wang et al [36] 은 Mg-alloy 표면 필름을 SF 6 커버 가스 하에서 용융물에 교반 한 다음 응고 후 동반된 표면 필름을 검사했습니다. 그들은 동반된 표면 필름이 다른 연구자들이 보고한 보호 표면 필름처럼 계속되지 않고 개별 입자로 구성된다는 것을 발견했습니다. 젊은 산화막은 MgO 나노 크기의 산화물 입자로 구성되어 있는 반면, 오래된 산화막은 한쪽 면에 불화물과 질화물이 포함된 거친 입자(평균 크기 약 1μm)로 구성되어 있습니다.

Mg 합금 용융 표면의 산화막 또는 동반 가스는 모두 액체 Mg 합금과 커버 가스 사이의 반응으로 인해 형성되므로 Mg 합금 표면막에 대한 위에서 언급한 연구는 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연행 결함. 따라서 SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, Mg-합금 표면 필름의 형성)은 해당 동반 결함의 잠재적인 복잡한 진화 과정을 나타냅니다.

그러나 Mg 합금 용융물에 표면 필름을 형성하는 것은 용융물에 잠긴 동반된 가스의 소비와 다른 상황에 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 앞서 언급한 연구에서 표면 성막 동안 충분한 양의 커버 가스가 담지되어 커버 가스의 고갈을 억제했습니다. 대조적으로, Mg 합금 용융물 내의 동반된 가스의 양은 유한하며, 동반된 가스는 완전히 고갈될 수 있습니다. Mirak [37] 은 3.5% SF 6 /기포를 특별히 설계된 영구 금형에서 응고되는 순수한 Mg 합금 용융물에 도입했습니다. 기포가 완전히 소모되었으며, 해당 산화막은 MgO와 MgF 2 의 혼합물임을 알 수 있었다.. 그러나 Aarstad [32] 및 Xiong [25 , 33]에 의해 관찰된 MgF 2 스팟 과 같은 핵 생성 사이트 는 관찰되지 않았습니다. Mirak은 또한 조성 분석을 기반으로 산화막에서 MgO 이전에 MgF 2 가 형성 되었다고 추측했는데 , 이는 이전 문헌에서 보고된 표면 필름 형성 과정(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)과 반대 입니다. Mirak의 연구는 동반된 가스의 산화막 형성이 표면막의 산화막 형성과 상당히 다를 수 있음을 나타내었지만 산화막의 구조와 진화에 대해서는 밝히지 않았습니다.

또한 커버 가스에 캐리어 가스를 사용하는 것도 커버 가스와 액체 Mg 합금 사이의 반응에 영향을 미쳤습니다. SF 6 /air 는 용융 마그네슘의 점화를 피하기 위해 SF 6 /CO 2 운반 가스 [38] 보다 더 높은 함량의 SF 6을 필요로 하여 다른 가스 소비율을 나타냅니다. Liang et.al [39] 은 CO 2 가 캐리어 가스로 사용될 때 표면 필름에 탄소가 형성된다고 제안했는데 , 이는 SF 6 /air 에서 형성된 필름과 다릅니다 . Mg 연소 [40]에 대한 조사 에서 Mg 2 C 3 검출이 보고되었습니다.CO 2 연소 후 Mg 합금 샘플 에서 이는 Liang의 결과를 뒷받침할 뿐만 아니라 이중 산화막 결함에서 Mg 탄화물의 잠재적 형성을 나타냅니다.

여기에 보고된 작업은 다양한 커버 가스(즉, SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 )로 보호되는 AZ91 Mg 합금 주물에서 형성된 연행 결함의 거동과 진화에 대한 조사 입니다. 이러한 캐리어 가스는 액체 Mg 합금에 대해 다른 보호성을 가지며, 따라서 상응하는 동반 가스의 다른 소비율 및 발생 프로세스와 관련될 수 있습니다. AZ91 주물의 재현성에 대한 동반 가스 소비의 영향도 연구되었습니다.

2 . 실험

2.1 . 용융 및 주조

3kg의 AZ91 합금을 700 ± 5 °C의 연강 도가니에서 녹였습니다. AZ91 합금의 조성은 표 1 에 나타내었다 . 가열하기 전에 잉곳 표면의 모든 산화물 스케일을 기계가공으로 제거했습니다. 사용 된 커버 가스는 0.5 %이었다 SF 6 / 공기 또는 0.5 % SF 6 / CO 2 (부피. %) 다른 주물 6L / 분의 유량. 용융물은 15분 동안 0.3L/min의 유속으로 아르곤으로 가스를 제거한 다음 [41 , 42] , 모래 주형에 부었습니다. 붓기 전에 샌드 몰드 캐비티를 20분 동안 커버 가스로 플러싱했습니다 [22] . 잔류 용융물(약 1kg)이 도가니에서 응고되었습니다.

표 1 . 본 연구에 사용된 AZ91 합금의 조성(wt%).

아연미네소타마그네슘
9.40.610.150.020.0050.0017잔여

그림 1 (a)는 러너가 있는 주물의 치수를 보여줍니다. 탑 필링 시스템은 최종 주물에서 연행 결함을 생성하기 위해 의도적으로 사용되었습니다. Green과 Campbell [7 , 43] 은 탑 필링 시스템이 바텀 필링 시스템에 비해 주조 과정에서 더 많은 연행 현상(즉, 이중 필름)을 유발한다고 제안했습니다. 이 금형의 용융 흐름 시뮬레이션(Flow-3D 소프트웨어)은 연행 현상에 관한 Reilly의 모델 [44] 을 사용하여 최종 주조에 많은 양의 이중막이 포함될 것이라고 예측했습니다( 그림 1 에서 검은색 입자로 표시됨) . NS).

그림 1

수축 결함은 또한 주물의 기계적 특성과 재현성에 영향을 미칩니다. 이 연구는 주조 품질에 대한 이중 필름의 영향에 초점을 맞추었기 때문에 수축 결함이 발생하지 않도록 금형을 의도적으로 설계했습니다. ProCAST 소프트웨어를 사용한 응고 시뮬레이션은 그림 1c 와 같이 최종 주조에 수축 결함이 포함되지 않음을 보여주었습니다 . 캐스팅 건전함도 테스트바 가공 전 실시간 X-ray를 통해 확인했다.

모래 주형은 1wt를 함유한 수지 결합된 규사로 만들어졌습니다. % PEPSET 5230 수지 및 1wt. % PEPSET 5112 촉매. 모래는 또한 억제제로 작용하기 위해 2중량%의 Na 2 SiF 6 을 함유했습니다 .. 주입 온도는 700 ± 5 °C였습니다. 응고 후 러너바의 단면을 Sci-Lab Analytical Ltd로 보내 H 함량 분석(LECO 분석)을 하였고, 모든 H 함량 측정은 주조 공정 후 5일째에 실시하였다. 각각의 주물은 인장 강도 시험을 위해 클립 신장계가 있는 Zwick 1484 인장 시험기를 사용하여 40개의 시험 막대로 가공되었습니다. 파손된 시험봉의 파단면을 주사전자현미경(SEM, Philips JEOL7000)을 이용하여 가속전압 5~15kV로 조사하였다. 파손된 시험 막대, 도가니에서 응고된 잔류 Mg 합금 및 주조 러너를 동일한 SEM을 사용하여 단면화하고 연마하고 검사했습니다. CFEI Quanta 3D FEG FIB-SEM을 사용하여 FIB(집속 이온 빔 밀링 기술)에 의해 테스트 막대 파괴 표면에서 발견된 산화막의 단면을 노출했습니다. 분석에 필요한 산화막은 백금층으로 코팅하였다. 그런 다음 30kV로 가속된 갈륨 이온 빔이 산화막의 단면을 노출시키기 위해 백금 코팅 영역을 둘러싼 재료 기판을 밀링했습니다. 산화막 단면의 EDS 분석은 30kV의 가속 전압에서 FIB 장비를 사용하여 수행되었습니다.

2.2 . 산화 세포

전술 한 바와 같이, 몇몇 최근 연구자들은 마그네슘 합금의 용탕 표면에 형성된 보호막 조사 [38 , 39 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] , [52 ] . 이 실험 동안 사용된 커버 가스의 양이 충분하여 커버 가스에서 불화물의 고갈을 억제했습니다. 이 섹션에서 설명하는 실험은 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화를 연구하기 위해 커버 가스의 공급을 제한하는 밀봉된 산화 셀을 사용했습니다. 산화 셀에 포함된 커버 가스는 큰 크기의 “동반된 기포”로 간주되었습니다.

도 2에 도시된 바와 같이 , 산화셀의 본체는 내부 길이가 400mm, 내경이 32mm인 폐쇄형 연강관이었다. 수냉식 동관을 전지의 상부에 감았습니다. 튜브가 가열될 때 냉각 시스템은 상부와 하부 사이에 온도 차이를 만들어 내부 가스가 튜브 내에서 대류하도록 했습니다. 온도는 도가니 상단에 위치한 K형 열전대로 모니터링했습니다. Nieet al. [53] 은 Mg 합금 용융물의 표면 피막을 조사할 때 SF 6 커버 가스가 유지로의 강철 벽과 반응할 것이라고 제안했습니다 . 이 반응을 피하기 위해 강철 산화 전지의 내부 표면(그림 2 참조)) 및 열전대의 상반부는 질화붕소로 코팅되었습니다(Mg 합금은 질화붕소와 ​​접촉하지 않았습니다).

그림 2

실험 중에 고체 AZ91 합금 블록을 산화 셀 바닥에 위치한 마그네시아 도가니에 넣었습니다. 전지는 1L/min의 가스 유속으로 전기 저항로에서 100℃로 가열되었다. 원래의 갇힌 대기(즉, 공기)를 대체하기 위해 셀을 이 온도에서 20분 동안 유지했습니다. 그런 다음, 산화 셀을 700°C로 더 가열하여 AZ91 샘플을 녹였습니다. 그런 다음 가스 입구 및 출구 밸브가 닫혀 제한된 커버 가스 공급 하에서 산화를 위한 밀폐된 환경이 생성되었습니다. 그런 다음 산화 전지를 5분 간격으로 5분에서 30분 동안 700 ± 10°C에서 유지했습니다. 각 유지 시간이 끝날 때 세포를 물로 켄칭했습니다. 실온으로 냉각한 후 산화된 샘플을 절단하고 연마한 다음 SEM으로 검사했습니다.

3 . 결과

3.1 . SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함의 구조 및 구성

0.5 % SF의 커버 가스 하에서 AZ91 주물에 형성된 유입 결함의 구조 및 조성 6 / 공기는 SEM 및 EDS에 의해 관찰되었다. 결과는 그림 3에 스케치된 엔트레인먼트 결함의 두 가지 유형이 있음을 나타냅니다 . (1) 산화막이 전통적인 단층 구조를 갖는 유형 A 결함 및 (2) 산화막이 2개 층을 갖는 유형 B 결함. 이러한 결함의 세부 사항은 다음에 소개되었습니다. 여기에서 비말동반 결함은 생물막 또는 이중 산화막으로도 알려져 있기 때문에 B형 결함의 산화막은 본 연구에서 “다층 산화막” 또는 “다층 구조”로 언급되었습니다. “이중 산화막 결함의 이중층 산화막”과 같은 혼란스러운 설명을 피하기 위해.

그림 3

그림 4 (ab)는 약 0.4μm 두께의 조밀한 단일층 산화막을 갖는 Type A 결함을 보여줍니다. 이 필름에서 산소, 불소, 마그네슘 및 알루미늄이 검출되었습니다( 그림 4c). 산화막은 마그네슘과 알루미늄의 산화물과 불화물의 혼합물로 추측됩니다. 불소의 검출은 동반된 커버 가스가 이 결함의 형성에 포함되어 있음을 보여주었습니다. 즉, Fig. 4 (a)에 나타난 기공 은 수축결함이나 수소기공도가 아니라 연행결함이었다. 알루미늄의 검출은 Xiong과 Wang의 이전 연구 [47 , 48] 와 다르며 , SF 6으로 보호된 AZ91 용융물의 표면 필름에 알루미늄이 포함되어 있지 않음을 보여주었습니다.커버 가스. 유황은 원소 맵에서 명확하게 인식할 수 없었지만 해당 ESD 스펙트럼에서 S-피크가 있었습니다.

그림 4

도 5 (ab)는 다층 산화막을 갖는 Type B 엔트레인먼트 결함을 나타낸다. 산화막의 조밀한 외부 층은 불소와 산소가 풍부하지만( 그림 5c) 상대적으로 다공성인 내부 층은 산소만 풍부하고(즉, 불소가 부족) 부분적으로 함께 성장하여 샌드위치 모양을 형성합니다. 구조. 따라서 외층은 불화물과 산화물의 혼합물이며 내층은 주로 산화물로 추정된다. 황은 EDX 스펙트럼에서만 인식될 수 있었고 요소 맵에서 명확하게 식별할 수 없었습니다. 이는 커버 가스의 작은 S 함량(즉, SF 6 의 0.5% 부피 함량 때문일 수 있음)커버 가스). 이 산화막에서는 이 산화막의 외층에 알루미늄이 포함되어 있지만 내층에서는 명확하게 검출할 수 없었다. 또한 Al의 분포가 고르지 않은 것으로 보입니다. 결함의 우측에는 필름에 알루미늄이 존재하지만 그 농도는 매트릭스보다 높은 것으로 식별할 수 없음을 알 수 있다. 그러나 결함의 왼쪽에는 알루미늄 농도가 훨씬 높은 작은 영역이 있습니다. 이러한 알루미늄의 불균일한 분포는 다른 결함(아래 참조)에서도 관찰되었으며, 이는 필름 내부 또는 아래에 일부 산화물 입자가 형성된 결과입니다.

그림 5

무화과 도 4 및 5 는 SF 6 /air 의 커버 가스 하에 주조된 AZ91 합금 샘플에서 형성된 연행 결함의 횡단면 관찰을 나타낸다 . 2차원 단면에서 관찰된 수치만으로 연행 결함을 특성화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 이해를 돕기 위해 테스트 바의 파단면을 관찰하여 엔트레인먼트 결함(즉, 산화막)의 표면을 더 연구했습니다.

Fig. 6 (a)는 SF 6 /air 에서 생산된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면을 보여준다 . 파단면의 양쪽에서 대칭적인 어두운 영역을 볼 수 있습니다. 그림 6 (b)는 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 경계를 보여줍니다. 밝은 영역은 들쭉날쭉하고 부서진 특징으로 구성되어 있는 반면, 어두운 영역의 표면은 비교적 매끄럽고 평평했습니다. 또한 EDS 결과( Fig. 6 c-d 및 Table 2) 불소, 산소, 황 및 질소는 어두운 영역에서만 검출되었으며, 이는 어두운 영역이 용융물에 동반된 표면 보호 필름임을 나타냅니다. 따라서 어두운 영역은 대칭적인 특성을 고려할 때 연행 결함이라고 제안할 수 있습니다. Al-합금 주조물의 파단면에서 유사한 결함이 이전에 보고되었습니다 [7] . 질화물은 테스트 바 파단면의 산화막에서만 발견되었지만 그림 1과 그림 4에 표시된 단면 샘플에서는 검출되지 않았습니다 4 및 5 . 근본적인 이유는 이러한 샘플에 포함된 질화물이 샘플 연마 과정에서 가수분해되었을 수 있기 때문입니다 [54] .

그림 6

표 2 . EDS 결과(wt.%)는 그림 6에 표시된 영역에 해당합니다 (커버 가스: SF 6 /공기).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 6 (b)의 어두운 영역3.481.3279.130.4713.630.570.080.73
그림 6 (b)의 밝은 영역3.5884.4811.250.68

도 1 및 도 2에 도시된 결함의 단면 관찰과 함께 도 4 및 도 5 를 참조하면, 인장 시험봉에 포함된 연행 결함의 구조를 도 6 (e) 와 같이 스케치하였다 . 결함에는 산화막으로 둘러싸인 동반된 가스가 포함되어 있어 테스트 바 내부에 보이드 섹션이 생성되었습니다. 파괴 과정에서 결함에 인장력이 가해지면 균열이 가장 약한 경로를 따라 전파되기 때문에 보이드 섹션에서 균열이 시작되어 연행 결함을 따라 전파됩니다 [55] . 따라서 최종적으로 시험봉이 파단되었을 때 Fig. 6 (a) 와 같이 시험봉의 양 파단면에 연행결함의 산화피막이 나타났다 .

3.2 . SF 6 /CO 2 에 형성된 연행 결함의 구조 및 조성

SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함과 유사하게, 0.5% SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 형성된 결함 도 두 가지 유형의 산화막(즉, 단층 및 다층 유형)을 가졌다. 도 7 (a)는 다층 산화막을 포함하는 엔트레인먼트 결함의 예를 도시한다. 결함에 대한 확대 관찰( 그림 7b )은 산화막의 내부 층이 함께 성장하여 SF 6 /air 의 분위기에서 형성된 결함과 유사한 샌드위치 같은 구조를 나타냄을 보여줍니다 ( 그림 7b). 5 나 ). EDS 스펙트럼( 그림 7c) 이 샌드위치형 구조의 접합부(내층)는 주로 산화마그네슘을 함유하고 있음을 보여주었다. 이 EDS 스펙트럼에서는 불소, 황, 알루미늄의 피크가 확인되었으나 그 양은 상대적으로 적었다. 대조적으로, 산화막의 외부 층은 조밀하고 불화물과 산화물의 혼합물로 구성되어 있습니다( 그림 7d-e).

그림 7

Fig. 8 (a)는 0.5%SF 6 /CO 2 분위기에서 제작된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면의 연행결함을 보여준다 . 상응하는 EDS 결과(표 3)는 산화막이 불화물과 산화물을 함유함을 보여주었다. 황과 질소는 검출되지 않았습니다. 게다가, 확대 관찰(  8b)은 산화막 표면에 반점을 나타내었다. 반점의 직경은 수백 나노미터에서 수 마이크론 미터까지 다양했습니다.

그림 8

산화막의 구조와 조성을 보다 명확하게 나타내기 위해 테스트 바 파단면의 산화막 단면을 FIB 기법을 사용하여 현장에서 노출시켰다( 그림 9 ). 도 9a에 도시된 바와 같이 , 백금 코팅층과 Mg-Al 합금 기재 사이에 연속적인 산화피막이 발견되었다. 그림 9 (bc)는 다층 구조( 그림 9c 에서 빨간색 상자로 표시)를 나타내는 산화막에 대한 확대 관찰을 보여줍니다 . 바닥층은 불소와 산소가 풍부하고 불소와 산화물의 혼합물이어야 합니다 . 5 와 7, 유일한 산소가 풍부한 최상층은 도 1 및 도 2에 도시 된 “내층”과 유사하였다 5 및 7 .

그림 9

연속 필름을 제외하고 도 9 에 도시된 바와 같이 연속 필름 내부 또는 하부에서도 일부 개별 입자가 관찰되었다 . 그림 9( b) 의 산화막 좌측에서 Al이 풍부한 입자가 검출되었으며, 마그네슘과 산소 원소도 풍부하게 함유하고 있어 스피넬 Mg 2 AlO 4 로 추측할 수 있다 . 이러한 Mg 2 AlO 4 입자의 존재는 Fig. 5 와 같이 관찰된 필름의 작은 영역에 높은 알루미늄 농도와 알루미늄의 불균일한 분포의 원인이 된다 .(씨). 여기서 강조되어야 할 것은 연속 산화막의 바닥층의 다른 부분이 이 Al이 풍부한 입자보다 적은 양의 알루미늄을 함유하고 있지만, 그림 9c는 이 바닥층의 알루미늄 양이 여전히 무시할 수 없는 수준임을 나타냅니다 . , 특히 필름의 외층과 비교할 때. 도 9b에 도시된 산화막의 우측 아래에서 입자가 검출되어 Mg와 O가 풍부하여 MgO인 것으로 추측되었다. Wang의 결과에 따르면 [56], Mg 용융물과 Mg 증기의 산화에 의해 Mg 용융물의 표면에 많은 이산 MgO 입자가 형성될 수 있다. 우리의 현재 연구에서 관찰된 MgO 입자는 같은 이유로 인해 형성될 수 있습니다. 실험 조건의 차이로 인해 더 적은 Mg 용융물이 기화되거나 O2와 반응할 수 있으므로 우리 작업에서 형성되는 MgO 입자는 소수에 불과합니다. 또한 필름에서 풍부한 탄소가 발견되어 CO 2 가 용융물과 반응하여 탄소 또는 탄화물을 형성할 수 있음을 보여줍니다 . 이 탄소 농도는 표 3에 나타낸 산화막의 상대적으로 높은 탄소 함량 (즉, 어두운 영역) 과 일치하였다 . 산화막 옆 영역.

표 3 . 도 8에 도시된 영역에 상응하는 EDS 결과(wt.%) (커버 가스: SF 6 / CO 2 ).

영형마그네슘NS아연NSNS
그림 8 (a)의 어두운 영역7.253.6469.823.827.030.86
그림 8 (a)의 밝은 영역2.100.4482.8313.261.36

테스트 바 파단면( 도 9 ) 에서 산화막의 이 단면 관찰은 도 6 (e)에 도시된 엔트레인먼트 결함의 개략도를 추가로 확인했다 . SF 6 /CO 2 와 SF 6 /air 의 서로 다른 분위기에서 형성된 엔트레인먼트 결함 은 유사한 구조를 가졌지만 그 조성은 달랐다.

3.3 . 산화 전지에서 산화막의 진화

섹션 3.1 및 3.2 의 결과 는 SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 AZ91 주조에서 형성된 연행 결함의 구조 및 구성을 보여줍니다 . 산화 반응의 다른 단계는 연행 결함의 다른 구조와 조성으로 이어질 수 있습니다. Campbell은 동반된 가스가 주변 용융물과 반응할 수 있다고 추측했지만 Mg 합금 용융물과 포획된 커버 가스 사이에 반응이 발생했다는 보고는 거의 없습니다. 이전 연구자들은 일반적으로 개방된 환경에서 Mg 합금 용융물과 커버 가스 사이의 반응에 초점을 맞췄습니다 [38 , 39 , [46] , [47][48] , [49] , [50] , [51] , [52] , 이는 용융물에 갇힌 커버 가스의 상황과 다릅니다. AZ91 합금에서 엔트레인먼트 결함의 형성을 더 이해하기 위해 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화 과정을 산화 셀을 사용하여 추가로 연구했습니다.

.도 10 (a 및 d) 0.5 % 방송 SF 보호 산화 셀에서 5 분 동안 유지 된 표면 막 (6) / 공기. 불화물과 산화물(MgF 2 와 MgO) 로 이루어진 단 하나의 층이 있었습니다 . 이 표면 필름에서. 황은 EDS 스펙트럼에서 검출되었지만 그 양이 너무 적어 원소 맵에서 인식되지 않았습니다. 이 산화막의 구조 및 조성은 도 4 에 나타낸 엔트레인먼트 결함의 단층막과 유사하였다 .

그림 10

10분의 유지 시간 후, 얇은 (O,S)가 풍부한 상부층(약 700nm)이 예비 F-농축 필름에 나타나 그림 10 (b 및 e) 에서와 같이 다층 구조를 형성했습니다 . ). (O, S)가 풍부한 최상층의 두께는 유지 시간이 증가함에 따라 증가했습니다. Fig. 10 (c, f) 에서 보는 바와 같이 30분간 유지한 산화막도 다층구조를 가지고 있으나 (O,S)가 풍부한 최상층(약 2.5μm)의 두께가 10분 산화막의 그것. 도 10 (bc) 에 도시 된 다층 산화막 은 도 5에 도시된 샌드위치형 결함의 막과 유사한 외관을 나타냈다 .

도 10에 도시된 산화막의 상이한 구조는 커버 가스의 불화물이 AZ91 합금 용융물과의 반응으로 인해 우선적으로 소모될 것임을 나타내었다. 불화물이 고갈된 후, 잔류 커버 가스는 액체 AZ91 합금과 추가로 반응하여 산화막에 상부 (O, S)가 풍부한 층을 형성했습니다. 따라서 도 1 및 도 3에 도시된 연행 결함의 상이한 구조 및 조성 4 와 5 는 용융물과 갇힌 커버 가스 사이의 진행 중인 산화 반응 때문일 수 있습니다.

이 다층 구조는 Mg 합금 용융물에 형성된 보호 표면 필름에 관한 이전 간행물 [38 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] 에서 보고되지 않았습니다 . . 이는 이전 연구원들이 무제한의 커버 가스로 실험을 수행했기 때문에 커버 가스의 불화물이 고갈되지 않는 상황을 만들었기 때문일 수 있습니다. 따라서 엔트레인먼트 결함의 산화피막은 도 10에 도시된 산화피막과 유사한 거동특성을 가지나 [38 ,[46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] .

SF 유지 산화막와 마찬가지로 6 / 공기, SF에 형성된 산화물 막 (6) / CO 2는 또한 세포 산화 다른 유지 시간과 다른 구조를 가지고 있었다. .도 11 (a)는 AZ91 개최 산화막, 0.5 %의 커버 가스 하에서 SF 표면 용융 도시 6 / CO 2, 5 분. 이 필름은 MgF 2 로 이루어진 단층 구조를 가졌다 . 이 영화에서는 MgO의 존재를 확인할 수 없었다. 30분의 유지 시간 후, 필름은 다층 구조를 가졌다; 내부 층은 조밀하고 균일한 외관을 가지며 MgF 2 로 구성 되고 외부 층은 MgF 2 혼합물및 MgO. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 표면막과 다른 이 막에서는 황이 검출되지 않았다 . 따라서, 0.5%SF 6 /CO 2 의 커버 가스 내의 불화물 도 막 성장 과정의 초기 단계에서 우선적으로 소모되었다. SF 6 /air 에서 형성된 막과 비교하여 SF 6 /CO 2 에서 형성된 막에서 MgO 는 나중에 나타났고 황화물은 30분 이내에 나타나지 않았다. 이는 SF 6 /air 에서 필름의 형성과 진화 가 SF 6 /CO 2 보다 빠르다 는 것을 의미할 수 있습니다 . CO 2 후속적으로 용융물과 반응하여 MgO를 형성하는 반면, 황 함유 화합물은 커버 가스에 축적되어 반응하여 매우 늦은 단계에서 황화물을 형성할 수 있습니다(산화 셀에서 30분 후).

그림 11

4 . 논의

4.1 . SF 6 /air 에서 형성된 연행 결함의 진화

Outokumpu HSC Chemistry for Windows( http://www.hsc-chemistry.net/ )의 HSC 소프트웨어를 사용하여 갇힌 기체와 액체 AZ91 합금 사이에서 발생할 수 있는 반응을 탐색하는 데 필요한 열역학 계산을 수행했습니다. 계산에 대한 솔루션은 소량의 커버 가스(즉, 갇힌 기포 내의 양)와 AZ91 합금 용융물 사이의 반응 과정에서 어떤 생성물이 가장 형성될 가능성이 있는지 제안합니다.

실험에서 압력은 1기압으로, 온도는 700°C로 설정했습니다. 커버 가스의 사용량은 7 × 10으로 가정 하였다 -7  약 0.57 cm의 양으로 kg 3 (3.14 × 10 -6  0.5 % SF위한 kmol) 6 / 공기, 0.35 cm (3) (3.12 × 10 – 8  kmol) 0.5%SF 6 /CO 2 . 포획된 가스와 접촉하는 AZ91 합금 용융물의 양은 모든 반응을 완료하기에 충분한 것으로 가정되었습니다. SF 6 의 분해 생성물 은 SF 5 , SF 4 , SF 3 , SF 2 , F 2 , S(g), S 2(g) 및 F(g) [57] , [58] , [59] , [60] .

그림 12 는 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /air 사이의 반응에 대한 열역학적 계산의 평형 다이어그램을 보여줍니다 . 다이어그램에서 10 -15  kmol 미만의 반응물 및 생성물은 표시되지 않았습니다. 이는 존재 하는 SF 6 의 양 (≈ 1.57 × 10 -10  kmol) 보다 5배 적 으므로 영향을 미치지 않습니다. 실제적인 방법으로 과정을 관찰했습니다.

그림 12

이 반응 과정은 3단계로 나눌 수 있다.

1단계 : 불화물의 형성. AZ91 용융물은 SF 6 및 그 분해 생성물과 우선적으로 반응하여 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 생성 합니다. 그러나 ZnF 2 의 양 이 너무 적어서 실제적으로 검출되지  않았을 수 있습니다(  MgF 2 의 3 × 10 -10 kmol에 비해 ZnF 2 1.25 × 10 -12 kmol ). 섹션 3.1 – 3.3에 표시된 모든 산화막 . 한편, 잔류 가스에 황이 SO 2 로 축적되었다 .

2단계 : 산화물의 형성. 액체 AZ91 합금이 포획된 가스에서 사용 가능한 모든 불화물을 고갈시킨 후, Mg와의 반응으로 인해 AlF 3 및 ZnF 2 의 양이 빠르게 감소했습니다. O 2 (g) 및 SO 2 는 AZ91 용융물과 반응하여 MgO, Al 2 O 3 , MgAl 2 O 4 , ZnO, ZnSO 4 및 MgSO 4 를 형성 합니다. 그러나 ZnO 및 ZnSO 4 의 양은 EDS에 의해 실제로 발견되기에는 너무 적었을 것입니다(예: 9.5 × 10 -12  kmol의 ZnO, 1.38 × 10 -14  kmol의 ZnSO 4 , 대조적으로 4.68 × 10−10  kmol의 MgF 2 , X 축의 AZ91 양 이 2.5 × 10 -9  kmol일 때). 실험 사례에서 커버 가스의 F 농도는 매우 낮고 전체 농도 f O는 훨씬 높습니다. 따라서 1단계와 2단계, 즉 불화물과 산화물의 형성은 반응 초기에 동시에 일어나 그림 1과 2와 같이 불화물과 산화물의 가수층 혼합물이 형성될 수 있다 . 4 및 10 (a). 내부 층은 산화물로 구성되어 있지만 불화물은 커버 가스에서 F 원소가 완전히 고갈된 후에 형성될 수 있습니다.

단계 1-2는 도 10 에 도시 된 다층 구조의 형성 과정을 이론적으로 검증하였다 .

산화막 내의 MgAl 2 O 4 및 Al 2 O 3 의 양은 도 4에 도시된 산화막과 일치하는 검출하기에 충분한 양이었다 . 그러나, 도 10 에 도시된 바와 같이, 산화셀에서 성장된 산화막에서는 알루미늄의 존재를 인식할 수 없었다 . 이러한 Al의 부재는 표면 필름과 AZ91 합금 용융물 사이의 다음 반응으로 인한 것일 수 있습니다.(1)

Al 2 O 3  + 3Mg + = 3MgO + 2Al, △G(700°C) = -119.82 kJ/mol(2)

Mg + MgAl 2 O 4  = MgO + Al, △G(700°C) = -106.34 kJ/mol이는 반응물이 서로 완전히 접촉한다는 가정 하에 열역학적 계산이 수행되었기 때문에 HSC 소프트웨어로 시뮬레이션할 수 없었습니다. 그러나 실제 공정에서 AZ91 용융물과 커버 가스는 보호 표면 필름의 존재로 인해 서로 완전히 접촉할 수 없습니다.

3단계 : 황화물과 질화물의 형성. 30분의 유지 시간 후, 산화 셀의 기상 불화물 및 산화물이 고갈되어 잔류 가스와 용융 반응을 허용하여 초기 F-농축 또는 (F, O )이 풍부한 표면 필름, 따라서 그림 10 (b 및 c)에 표시된 관찰된 다층 구조를 생성합니다 . 게다가, 질소는 모든 반응이 완료될 때까지 AZ91 용융물과 반응했습니다. 도 6 에 도시 된 산화막 은 질화물 함량으로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있다. 그러나, 그 결과는 도 1 및 도 5에 도시 된 연마된 샘플에서 질화물이 검출되지 않음을 보여준다. 4 와 5, 그러나 테스트 바 파단면에서만 발견됩니다. 질화물은 다음과 같이 샘플 준비 과정에서 가수분해될 수 있습니다 [54] .(삼)

Mg 3 N 2  + 6H 2 O = 3Mg(OH) 2  + 2NH 3 ↑(4)

AlN+ 3H 2 O = Al(OH) 3  + NH 3 ↑

또한 Schmidt et al. [61] 은 Mg 3 N 2 와 AlN이 반응하여 3원 질화물(Mg 3 Al n N n+2, n=1, 2, 3…) 을 형성할 수 있음을 발견했습니다 . HSC 소프트웨어에는 삼원 질화물 데이터베이스가 포함되어 있지 않아 계산에 추가할 수 없습니다. 이 단계의 산화막은 또한 삼원 질화물을 포함할 수 있습니다.

4.2 . SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화

도 13 은 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /CO 2 사이의 열역학적 계산 결과를 보여준다 . 이 반응 과정도 세 단계로 나눌 수 있습니다.

그림 13

1단계 : 불화물의 형성. SF 6 및 그 분해 생성물은 AZ91 용융물에 의해 소비되어 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 형성했습니다 . 0.5% SF 6 /air 에서 AZ91의 반응에서와 같이 ZnF 2 의 양 이 너무 작아서 실제적으로 감지되지  않았습니다( 2.67 x 10 -10  kmol의 MgF 2 에 비해 ZnF 2 1.51 x 10 -13 kmol ). S와 같은 잔류 가스 트랩에 축적 유황 2 (g) 및 (S)의 일부분 (2) (g)가 CO와 반응하여 2 SO 형성하는 2및 CO. 이 반응 단계의 생성물은 도 11 (a)에 도시된 필름과 일치하며 , 이는 불화물만을 함유하는 단일 층 구조를 갖는다.

2단계 : 산화물의 형성. ALF 3 및 ZnF 2 MgF로 형성 용융 AZ91 마그네슘의 반응 2 , Al 및 Zn으로한다. SO 2 는 소모되기 시작하여 표면 필름에 산화물을 생성 하고 커버 가스에 S 2 (g)를 생성했습니다. 한편, CO 2 는 AZ91 용융물과 직접 반응하여 CO, MgO, ZnO 및 Al 2 O 3 를 형성 합니다. 도 1에 도시 된 산화막 9 및 11 (b)는 산소가 풍부한 층과 다층 구조로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있습니다.

커버 가스의 CO는 AZ91 용융물과 추가로 반응하여 C를 생성할 수 있습니다. 이 탄소는 온도가 감소할 때(응고 기간 동안) Mg와 추가로 반응하여 Mg 탄화물을 형성할 수 있습니다 [62] . 이것은 도 4에 도시된 산화막의 탄소 함량이 높은 이유일 수 있다 8 – 9 . Liang et al. [39] 또한 SO 2 /CO 2 로 보호된 AZ91 합금 표면 필름에서 탄소 검출을 보고했습니다 . 생성된 Al 2 O 3 는 MgO와 더 결합하여 MgAl 2 O [63]를 형성할 수 있습니다 . 섹션 4.1 에서 논의된 바와 같이, 알루미나 및 스피넬은 도 11 에 도시된 바와 같이 표면 필름에 알루미늄 부재를 야기하는 Mg와 반응할 수 있다 .

3단계 : 황화물의 형성. AZ91은 용융물 S 소비하기 시작 2 인 ZnS와 MGS 형성 갇힌 잔류 가스 (g)를. 이러한 반응은 반응 과정의 마지막 단계까지 일어나지 않았으며, 이는 Fig. 7 (c)에 나타난 결함의 S-함량 이 적은 이유일 수 있다 .

요약하면, 열역학적 계산은 AZ91 용융물이 커버 가스와 반응하여 먼저 불화물을 형성한 다음 마지막에 산화물과 황화물을 형성할 것임을 나타냅니다. 다른 반응 단계에서 산화막은 다른 구조와 조성을 가질 것입니다.

4.3 . 운반 가스가 동반 가스 소비 및 AZ91 주물의 재현성에 미치는 영향

SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화 과정은 4.1절 과 4.2  에서 제안되었습니다 . 이론적인 계산은 실제 샘플에서 발견되는 해당 산화막과 관련하여 검증되었습니다. 연행 결함 내의 대기는 Al-합금 시스템과 다른 시나리오에서 액체 Mg-합금과의 반응으로 인해 효율적으로 소모될 수 있습니다(즉, 연행된 기포의 질소가 Al-합금 용융물과 효율적으로 반응하지 않을 것입니다 [64 , 65] 그러나 일반적으로 “질소 연소”라고 하는 액체 Mg 합금에서 질소가 더 쉽게 소모될 것입니다 [66] ).

동반된 가스와 주변 액체 Mg-합금 사이의 반응은 동반된 가스를 산화막 내에서 고체 화합물(예: MgO)로 전환하여 동반 결함의 공극 부피를 감소시켜 결함(예: 공기의 동반된 가스가 주변의 액체 Mg 합금에 의해 고갈되면 용융 온도가 700 °C이고 액체 Mg 합금의 깊이가 10 cm라고 가정할 때 최종 고체 제품의 총 부피는 0.044가 됩니다. 갇힌 공기가 취한 초기 부피의 %).

연행 결함의 보이드 부피 감소와 해당 주조 특성 사이의 관계는 알루미늄 합금 주조에서 널리 연구되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 은 HIP(Hot Isostatic Pressing) 공정이 Al-합금 주물의 연행 결함이 붕괴되고 산화물 표면이 접촉하게 되었다고 보고했습니다. 주물의 피로 수명은 HIP 이후 개선되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 도 서로 접촉하고 있는 이중 산화막의 잠재적인 결합을 제안했지만 이를 뒷받침하는 직접적인 증거는 없었습니다. 이 결합 현상은 Aryafar et.al에 의해 추가로 조사되었습니다. [8], 그는 강철 튜브에서 산화물 스킨이 있는 두 개의 Al-합금 막대를 다시 녹인 다음 응고된 샘플에 대해 인장 강도 테스트를 수행했습니다. 그들은 Al-합금 봉의 산화물 스킨이 서로 강하게 결합되어 용융 유지 시간이 연장됨에 따라 더욱 강해짐을 발견했으며, 이는 이중 산화막 내 동반된 가스의 소비로 인한 잠재적인 “치유” 현상을 나타냅니다. 구조. 또한 Raidszadeh와 Griffiths [9 , 19] 는 연행 가스가 반응하는 데 더 긴 시간을 갖도록 함으로써 응고 전 용융 유지 시간을 연장함으로써 Al-합금 주물의 재현성에 대한 연행 결함의 부정적인 영향을 성공적으로 줄였습니다. 주변이 녹습니다.

앞서 언급한 연구를 고려할 때, Mg 합금 주물에서 혼입 가스의 소비는 다음 두 가지 방식으로 혼입 결함의 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.

(1) 이중 산화막의 결합 현상 . 도 5 및 도 7 에 도시 된 샌드위치형 구조 는 이중 산화막 구조의 잠재적인 결합을 나타내었다. 그러나 산화막의 결합으로 인한 강도 증가를 정량화하기 위해서는 더 많은 증거가 필요합니다.

(2) 연행 결함의 보이드 체적 감소 . 주조품의 품질에 대한 보이드 부피 감소의 긍정적인 효과는 HIP 프로세스 [67]에 의해 널리 입증되었습니다 . 섹션 4.1 – 4.2 에서 논의된 진화 과정과 같이 , 동반된 가스와 주변 AZ91 합금 용융물 사이의 지속적인 반응으로 인해 동반 결함의 산화막이 함께 성장할 수 있습니다. 최종 고체 생성물의 부피는 동반된 기체에 비해 상당히 작았다(즉, 이전에 언급된 바와 같이 0.044%).

따라서, 혼입 가스의 소모율(즉, 산화막의 성장 속도)은 AZ91 합금 주물의 품질을 향상시키는 중요한 매개변수가 될 수 있습니다. 이에 따라 산화 셀의 산화막 성장 속도를 추가로 조사했습니다.

도 14 는 상이한 커버 가스(즉, 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 ) 에서의 표면 필름 성장 속도의 비교를 보여준다 . 필름 두께 측정을 위해 각 샘플의 15개의 임의 지점을 선택했습니다. 95% 신뢰구간(95%CI)은 막두께의 변화가 가우시안 분포를 따른다는 가정하에 계산하였다. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 모든 표면막이 0.5%SF 6 /CO 2 에서 형성된 것보다 빠르게 성장함을 알 수 있다 . 다른 성장률은 0.5%SF 6 /air 의 연행 가스 소비율 이 0.5%SF 6 /CO 2 보다 더 높음 을 시사했습니다., 이는 동반된 가스의 소비에 더 유리했습니다.

그림 14

산화 셀에서 액체 AZ91 합금과 커버 가스의 접촉 면적(즉, 도가니의 크기)은 많은 양의 용융물과 가스를 고려할 때 상대적으로 작았다는 점에 유의해야 합니다. 결과적으로, 산화 셀 내에서 산화막 성장을 위한 유지 시간은 비교적 길었다(즉, 5-30분). 하지만, 실제 주조에 함유 된 혼입 결함은 (상대적으로 매우 적은, 즉, 수 미크론의 크기에 도시 된 바와 같이 ,도 3. – 6 및 [7]), 동반된 가스는 주변 용융물로 완전히 둘러싸여 상대적으로 큰 접촉 영역을 생성합니다. 따라서 커버 가스와 AZ91 합금 용융물의 반응 시간은 비교적 짧을 수 있습니다. 또한 실제 Mg 합금 모래 주조의 응고 시간은 몇 분일 수 있습니다(예: Guo [68] 은 직경 60mm의 Mg 합금 모래 주조가 응고되는 데 4분이 필요하다고 보고했습니다). 따라서 Mg-합금 용융주조 과정에서 포획된 동반된 가스는 특히 응고 시간이 긴 모래 주물 및 대형 주물의 경우 주변 용융물에 의해 쉽게 소모될 것으로 예상할 수 있습니다.

따라서, 동반 가스의 다른 소비율과 관련된 다른 커버 가스(0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 )가 최종 주물의 재현성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가정을 검증하기 위해 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 에서 생산된 AZ91 주물 을 기계적 평가를 위해 테스트 막대로 가공했습니다. Weibull 분석은 선형 최소 자승(LLS) 방법과 비선형 최소 자승(비 LLS) 방법을 모두 사용하여 수행되었습니다 [69] .

그림 15 (ab)는 LLS 방법으로 얻은 UTS 및 AZ91 합금 주물의 연신율의 전통적인 2-p 선형 Weibull 플롯을 보여줍니다. 사용된 추정기는 P= (i-0.5)/N이며, 이는 모든 인기 있는 추정기 중 가장 낮은 편향을 유발하는 것으로 제안되었습니다 [69 , 70] . SF 6 /air 에서 생산된 주물 은 UTS Weibull 계수가 16.9이고 연신율 Weibull 계수가 5.0입니다. 대조적으로, SF 6 /CO 2 에서 생산된 주물의 UTS 및 연신 Weibull 계수는 각각 7.7과 2.7로, SF 6 /CO 2 에 의해 보호된 주물의 재현성이 SF 6 /air 에서 생산된 것보다 훨씬 낮음을 시사합니다. .

그림 15

또한 저자의 이전 출판물 [69] 은 선형화된 Weibull 플롯의 단점을 보여주었으며, 이는 Weibull 추정 의 더 높은 편향과 잘못된 2 중단을 유발할 수 있습니다 . 따라서 그림 15 (cd) 와 같이 Non-LLS Weibull 추정이 수행되었습니다 . SF 6 /공기주조물 의 UTS Weibull 계수 는 20.8인 반면, SF 6 /CO 2 하에서 생산된 주조물의 UTS Weibull 계수는 11.4로 낮아 재현성에서 분명한 차이를 보였다. 또한 SF 6 /air elongation(El%) 데이터 세트는 SF 6 /CO 2 의 elongation 데이터 세트보다 더 높은 Weibull 계수(모양 = 5.8)를 가졌습니다.(모양 = 3.1). 따라서 LLS 및 Non-LLS 추정 모두 SF 6 /공기 주조가 SF 6 /CO 2 주조 보다 더 높은 재현성을 갖는다고 제안했습니다 . CO 2 대신 공기를 사용 하면 혼입된 가스의 더 빠른 소비에 기여하여 결함 내의 공극 부피를 줄일 수 있다는 방법을 지원합니다 . 따라서 0.5%SF 6 /CO 2 대신 0.5%SF 6 /air를 사용 하면(동반된 가스의 소비율이 증가함) AZ91 주물의 재현성이 향상되었습니다.

그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 현재 작업에서 사용되는 주조 공정을 따랐던 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. Mg의 합금 용탕 본 작업은 탈기에 따라서, 동반 가스의 소비에 수소의 영향을 감소 (즉, 수소 잠재적 동반 가스의 고갈 억제, 동반 된 기체로 확산 될 수있다 [7 , 71 , 72] ). 대조적으로, 마그네슘 합금 주조 공장에서는 마그네슘을 주조할 때 ‘가스 문제’가 없고 따라서 인장 특성에 큰 변화가 없다고 널리 믿어지기 때문에 마그네슘 합금 용융물은 일반적으로 탈기되지 않습니다 [73] . 연구에 따르면 Mg 합금 주물의 기계적 특성에 대한 수소의 부정적인 영향 [41 ,42 , 73] , 탈기 공정은 마그네슘 합금 주조 공장에서 여전히 인기가 없습니다.

또한 현재 작업에서 모래 주형 공동은 붓기 전에 SF 6 커버 가스 로 플러싱되었습니다 [22] . 그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 이러한 방식으로 금형 캐비티를 플러싱한 것은 아닙니다. 예를 들어, Stone Foundry Ltd(영국)는 커버 가스 플러싱 대신 유황 분말을 사용했습니다. 그들의 주물 내의 동반된 가스 는 보호 가스라기 보다는 SO 2 /공기일 수 있습니다 .

따라서 본 연구의 결과는 CO 2 대신 공기를 사용 하는 것이 최종 주조의 재현성을 향상시키는 것으로 나타났지만 다른 산업용 Mg 합금 주조 공정과 관련하여 캐리어 가스의 영향을 확인하기 위해서는 여전히 추가 조사가 필요합니다.

7 . 결론

1.

AZ91 합금에 형성된 연행 결함이 관찰되었습니다. 그들의 산화막은 단층과 다층의 두 가지 유형의 구조를 가지고 있습니다. 다층 산화막은 함께 성장하여 최종 주조에서 샌드위치 같은 구조를 형성할 수 있습니다.2.

실험 결과와 이론적인 열역학적 계산은 모두 갇힌 가스의 불화물이 황을 소비하기 전에 고갈되었음을 보여주었습니다. 이중 산화막 결함의 3단계 진화 과정이 제안되었습니다. 산화막은 진화 단계에 따라 다양한 화합물 조합을 포함했습니다. SF 6 /air 에서 형성된 결함 은 SF 6 /CO 2 에서 형성된 것과 유사한 구조를 갖지만 산화막의 조성은 달랐다. 엔트레인먼트 결함의 산화막 형성 및 진화 과정은 이전에 보고된 Mg 합금 표면막(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)의 것과 달랐다 .삼.

산화막의 성장 속도는 SF하에 큰 것으로 입증되었다 (6) / SF보다 공기 6 / CO 2 손상 봉입 가스의 빠른 소비에 기여한다. AZ91 합금 주물의 재현성은 SF 6 /CO 2 대신 SF 6 /air를 사용할 때 향상되었습니다 .

감사의 말

저자는 EPSRC LiME 보조금 EP/H026177/1의 자금 지원 과 WD Griffiths 박사와 Adrian Carden(버밍엄 대학교)의 도움을 인정합니다. 주조 작업은 University of Birmingham에서 수행되었습니다.

참조
[1]
MK McNutt , SALAZAR K.
마그네슘, 화합물 및 금속, 미국 지질 조사국 및 미국 내무부
레 스톤 , 버지니아 ( 2013 )
Google 학술검색
[2]
마그네슘
화합물 및 금속, 미국 지질 조사국 및 미국 내무부
( 1996 )
Google 학술검색
[삼]
I. Ostrovsky , Y. Henn
ASTEC’07 International Conference-New Challenges in Aeronautics , Moscow ( 2007 ) , pp. 1 – 5
8월 19-22일
Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색
[4]
Y. Wan , B. Tang , Y. Gao , L. Tang , G. Sha , B. Zhang , N. Liang , C. Liu , S. Jiang , Z. Chen , X. Guo , Y. Zhao
액타 메이터. , 200 ( 2020 ) , 274 – 286 페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[5]
JTJ Burd , EA Moore , H. Ezzat , R. Kirchain , R. Roth
적용 에너지 , 283 ( 2021 ) , 제 116269 조
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[6]
AM 루이스 , JC 켈리 , 조지아주 Keoleian
적용 에너지 , 126 ( 2014 ) , pp. 13 – 20
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[7]
J. 캠벨
주물
버터워스-하이네만 , 옥스퍼드 ( 2004 )
Google 학술검색
[8]
M. Aryafar , R. Raiszadeh , A. Shalbafzadeh
J. 메이터. 과학. , 45 ( 2010 년 ) , PP. (3041) – 3051
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[9]
R. 라이자데 , WD 그리피스
메탈. 메이터. 트랜스. B-프로세스 메탈. 메이터. 프로세스. 과학. , 42 ( 2011 ) , 133 ~ 143페이지
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[10]
R. 라이자데 , WD 그리피스
J. 합금. Compd. , 491 ( 2010 ) , 575 ~ 580 쪽
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[11]
L. Peng , G. Zeng , TC Su , H. Yasuda , K. Nogita , CM Gourlay
JOM , 71 ( 2019 ) , pp. 2235 – 2244
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[12]
S. Ganguly , AK Mondal , S. Sarkar , A. Basu , S. Kumar , C. Blawert
코로스. 과학. , 166 ( 2020 )
[13]
GE Bozchaloei , N. Varahram , P. Davami , SK 김
메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 548 ( 2012 ) , 99 ~ 105페이지
Scopus에서 레코드 보기
[14]
S. 폭스 , J. 캠벨
Scr. 메이터. , 43 ( 2000 ) , PP. 881 – 886
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[15]
M. 콕스 , RA 하딩 , J. 캠벨
메이터. 과학. 기술. , 19 ( 2003 ) , 613 ~ 625페이지
Scopus에서 레코드 보기
[16]
C. Nyahumwa , NR Green , J. Campbell
메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 32 ( 2001 ) , 349 ~ 358 쪽
Scopus에서 레코드 보기
[17]
A. Ardekhani , R. Raiszadeh
J. 메이터. 영어 공연하다. , 21 ( 2012 ) , pp. 1352 – 1362
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[18]
X. Dai , X. Yang , J. Campbell , J. Wood
메이터. 과학. 기술. , 20 ( 2004 ) , 505 ~ 513 쪽
Scopus에서 레코드 보기
[19]
EM 엘갈라드 , MF 이브라힘 , HW 도티 , FH 사무엘
필로스. 잡지. , 98 ( 2018 ) , PP. 1337 – 1359
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[20]
WD 그리피스 , NW 라이
메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 38A ( 2007 ) , PP. 190 – 196
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[21]
AR Mirak , M. Divandari , SMA Boutorabi , J. 캠벨
국제 J. 캐스트 만났습니다. 해상도 , 20 ( 2007 ) , PP. 215 – 220
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[22]
C. 칭기
주조공학 연구실
Helsinki University of Technology , Espoo, Finland ( 2006 )
Google 학술검색
[23]
Y. Jia , J. Hou , H. Wang , Q. Le , Q. Lan , X. Chen , L. Bao
J. 메이터. 프로세스. 기술. , 278 ( 2020 ) , 제 116542 조
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[24]
S. Ouyang , G. Yang , H. Qin , S. Luo , L. Xiao , W. Jie
메이터. 과학. 영어 A , 780 ( 2020 ) , 제 139138 조
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[25]
에스엠. Xiong , X.-F. 왕
트랜스. 비철금속 사회 중국 , 20 ( 2010 ) , pp. 1228 – 1234
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[26]
지브이리서치
그랜드뷰 리서치
( 2018 )
미국
Google 학술검색
[27]
T. 리 , J. 데이비스
메탈. 메이터. 트랜스. , 51 ( 2020 ) , PP. 5,389 – (5400)
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[28]
JF Fruehling, 미시간 대학, 1970.
Google 학술검색
[29]
S. 쿨링
제36회 세계 마그네슘 연례 회의 , 노르웨이 ( 1979 ) , pp. 54 – 57
Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색
[30]
S. Cashion , N. Ricketts , P. Hayes
J. 가벼운 만남. , 2 ( 2002 ) , 43 ~ 47페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[31]
S. Cashion , N. Ricketts , P. Hayes
J. 가벼운 만남. , 2 ( 2002 ) , PP. 37 – 42
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[32]
K. Aarstad , G. Tranell , G. Pettersen , TA Engh
SF6에 의해 보호되는 마그네슘의 표면을 연구하는 다양한 기술
TMS ( 2003년 )
Google 학술검색
[33]
에스엠 Xiong , X.-L. 리우
메탈. 메이터. 트랜스. , 38 ( 2007 년 ) , PP. (428) – (434)
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[34]
T.-S. 시 , J.-B. Liu , P.-S. 웨이
메이터. 화학 물리. , 104 ( 2007 ) , 497 ~ 504페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[35]
G. Pettersen , E. Øvrelid , G. Tranell , J. Fenstad , H. Gjestland
메이터. 과학. 영어 , 332 ( 2002 ) , PP. (285) – (294)
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[36]
H. Bo , LB Liu , ZP Jin
J. 합금. Compd. , 490 ( 2010 ) , 318 ~ 325 쪽
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[37]
A. 미락 , C. 데이비슨 , J. 테일러
코로스. 과학. , 52 ( 2010 ) , PP. 1992 년 – 2000
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[38]
BD 리 , UH 부리 , KW 리 , GS 한강 , JW 한
메이터. 트랜스. , 54 ( 2013 ) , 66 ~ 73페이지
Scopus에서 레코드 보기
[39]
WZ Liang , Q. Gao , F. Chen , HH Liu , ZH Zhao
China Foundry , 9 ( 2012 ) , pp. 226 – 230
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[40]
UI 골드슐레거 , EY 샤피로비치
연소. 폭발 충격파 , 35 ( 1999 ) , 637 ~ 644페이지
Scopus에서 레코드 보기
[41]
A. Elsayed , SL Sin , E. Vandersluis , J. Hill , S. Ahmad , C. Ravindran , S. Amer Foundry
트랜스. 오전. 파운드리 Soc. , 120 ( 2012 ) , 423 ~ 429페이지
Scopus에서 레코드 보기
[42]
E. Zhang , GJ Wang , ZC Hu
메이터. 과학. 기술. , 26 ( 2010 ) , 1253 ~ 1258페이지
Scopus에서 레코드 보기
[43]
NR 그린 , J. 캠벨
메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 173 ( 1993 ) , 261 ~ 266 쪽
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[44]
C 라일리 , MR 졸리 , NR 그린
MCWASP XII 논문집 – 주조, 용접 및 고급 Solidifcation 프로세스의 12 모델링 , 밴쿠버, 캐나다 ( 2009 )
Google 학술검색
[45]
HE Friedrich, BL Mordike, Springer, 독일, 2006.
Google 학술검색
[46]
C. Zheng , BR Qin , XB Lou
기계, 산업 및 제조 기술에 관한 2010 국제 회의 , ASME ( 2010 ) , pp. 383 – 388
2010년 미트
교차 참조Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색
[47]
SM Xiong , XF 왕
트랜스. 비철금속 사회 중국 , 20 ( 2010 ) , pp. 1228 – 1234
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[48]
SM Xiong , XL Liu
메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 38A ( 2007 ) , PP. (428) – (434)
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[49]
TS Shih , JB Liu , PS Wei
메이터. 화학 물리. , 104 ( 2007 ) , 497 ~ 504페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[50]
K. Aarstad , G. Tranell , G. Pettersen , TA Engh
매그. 기술. ( 2003 ) , PP. (5) – (10)
Scopus에서 레코드 보기
[51]
G. Pettersen , E. Ovrelid , G. Tranell , J. Fenstad , H. Gjestland
메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 332 ( 2002 ) , 285 ~ 294페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[52]
XF 왕 , SM Xiong
코로스. 과학. , 66 ( 2013 ) , PP. 300 – 307
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[53]
SH Nie , SM Xiong , BC Liu
메이터. 과학. 영어 A-구조체. 메이터. 소품 Microstruct. 프로세스. , 422 ( 2006 ) , 346 ~ 351페이지
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[54]
C. Bauer , A. Mogessie , U. Galovsky
Zeitschrift 모피 Metallkunde , 97 ( 2006 ) , PP. (164) – (168)
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[55]
QG 왕 , D. Apelian , DA Lados
J. 가벼운 만남. , 1 ( 2001 ) , PP. (73) – 84
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[56]
S. Wang , Y. Wang , Q. Ramasse , Z. Fan
메탈. 메이터. 트랜스. , 51 ( 2020 ) , PP. 2957 – 2974
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[57]
S. Hayashi , W. Minami , T. Oguchi , HJ Kim
카그. 코그. 론분슈 , 35 ( 2009 ) , 411 ~ 415페이지
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[58]
K. 아르스타드
노르웨이 과학 기술 대학교
( 2004년 )
Google 학술검색
[59]
RL 윌킨스
J. Chem. 물리. , 51 ( 1969 ) , p. 853
-&
Scopus에서 레코드 보기
[60]
O. Kubaschewski , K. Hesselemam
무기물의 열화학적 성질
Springer-Verlag , 벨린 ( 1991 )
Google 학술검색
[61]
R. Schmidt , M. Strobele , K. Eichele , HJ Meyer
유로 J. Inorg. 화학 ( 2017 ) , PP. 2727 – 2735
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[62]
B. Hu , Y. Du , H. Xu , W. Sun , WW Zhang , D. Zhao
제이민 메탈. 분파. B-금속. , 46 ( 2010 ) , 97 ~ 103페이지
Scopus에서 레코드 보기
[63]
O. Salas , H. Ni , V. Jayaram , KC Vlach , CG Levi , R. Mehrabian
J. 메이터. 해상도 , 6 ( 1991 ) , 1964 ~ 1981페이지
Scopus에서 레코드 보기
[64]
SSS Kumari , UTS Pillai , BC 빠이
J. 합금. Compd. , 509 ( 2011 ) , pp. 2503 – 2509
기사PDF 다운로드Scopus에서 레코드 보기
[65]
H. Scholz , P. Greil
J. 메이터. 과학. , 26 ( 1991 ) , 669 ~ 677 쪽
Scopus에서 레코드 보기
[66]
P. Biedenkopf , A. Karger , M. Laukotter , W. Schneider
매그. 기술. , 2005년 ( 2005년 ) , 39 ~ 42 쪽
Scopus에서 레코드 보기
[67]
HV 앳킨슨 , S. 데이비스
메탈. 메이터. 트랜스. , 31 ( 2000 ) , PP. 2981 – 3000
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[68]
EJ Guo , L. Wang , YC Feng , LP Wang , YH Chen
J. 썸. 항문. 칼로리. , 135 ( 2019 ) , PP. 2001 년 – 2008 년
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[69]
T. Li , WD Griffiths , J. Chen
메탈. 메이터. 트랜스. A-Phys. 메탈. 메이터. 과학. , 48A ( 2017 ) , PP. 5516 – 5528
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[70]
M. Tiryakioglu , D. Hudak는
J. 메이터. 과학. , 42 ( 2007 ) , pp. 10173 – 10179
교차 참조Scopus에서 레코드 보기
[71]
Y. Yue , WD Griffiths , JL Fife , NR Green
제1회 3d 재료과학 국제학술대회 논문집 ( 2012 ) , pp. 131 – 136
교차 참조Scopus에서 레코드 보기Google 학술검색
[72]
R. 라이자데 , WD 그리피스
메탈. 메이터. 트랜스. B-프로세스 메탈. 메이터. 프로세스. 과학. , 37 ( 2006 ) , PP. (865) – (871)
Scopus에서 레코드 보기
[73]
ZC Hu , EL Zhang , SY Zeng
메이터. 과학. 기술. , 24 ( 2008 ) , 1304 ~ 1308페이지
교차 참조Scopus에서 레코드 보기

Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

알루미늄 합금 겹침 용접 중 용접 형성, 용융 흐름 및 입자 구조에 대한 사인파 발진 레이저 빔의 영향

Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

Lin Chen, Gaoyang Mi, Xiong Zhang, Chunming Wang
School of Materials Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China

Abstract

레이저 사인파 진동(사인) 용접 및 레이저 용접(SLW)에서 1.5mm 6061/5182 알루미늄 합금 박판 랩 조인트의 수치 모델이 온도 분포와 용융 흐름을 시뮬레이션하기 위해 개발되었습니다.

SLW의 일반적인 에너지 분포와 달리 레이저 빔의 사인파 진동은 에너지 분포를 크게 균질화하고 에너지 피크를 줄였습니다. 에너지 피크는 사인 용접의 양쪽에 위치하여 톱니 모양의 단면이 형성되었습니다. 이 논문은 시뮬레이션을 통해 응고 미세구조에 대한 온도 구배(G)와 응고 속도(R)의 영향을 설명했습니다.

결과는 사인 용접의 중심이 낮은 G/R로 더 넓은 영역을 가짐으로써 더 넓은 등축 결정립 영역의 형성을 촉진하고 더 큰 GR로 인해 주상 결정립이 더 가늘다는 것을 나타냅니다. 다공성 및 비관통 용접은 레이저 사인파 진동에 의해 얻어졌습니다.

그 이유는 용융 풀의 부피가 확대되고 열쇠 구멍의 부피 비율이 감소하며 용융 풀의 난류가 완만해졌기 때문이며, 이는 용융 흐름의 고속 이미징 및 시뮬레이션 결과에서 관찰되었습니다. 두 용접부의 인장시험에서 융착선을 따라 인장파괴 형태를 보였고 사인 용접부의 인장강도가 SLW 용접부보다 유의하게 우수하였습니다.

이는 등축 결정립 영역이 넓을수록 균열 경향이 감소하고 파단 위치에 근접한 입자 크기가 미세하기 때문입니다. 결함이 없고 우수한 용접은 신에너지 자동차 산업에 매우 중요합니다.

A numerical model of 1.5 mm 6061/5182 aluminum alloys thin sheets lap joints under laser sinusoidal oscillation (sine) welding and laser welding (SLW) weld was developed to simulate temperature distribution and melt flow. Unlike the common energy distribution of SLW, the sinusoidal oscillation of laser beam greatly homogenized the energy distribution and reduced the energy peak. The energy peaks were located at both sides of the sine weld, resulting in the tooth-shaped sectional formation. This paper illustrated the effect of the temperature gradient (G) and solidification rate (R) on the solidification microstructure by simulation. Results indicated that the center of the sine weld had a wider area with low G/R, promoting the formation of a wider equiaxed grain zone, and the columnar grains were slenderer because of greater GR. The porosity-free and non-penetration welds were obtained by the laser sinusoidal oscillation. The reasons were that the molten pool volume was enlarged, the volume proportion of keyhole was reduced and the turbulence in the molten pool was gentled, which was observed by the high-speed imaging and simulation results of melt flow. The tensile test of both welds showed a tensile fracture form along the fusion line, and the tensile strength of sine weld was significantly better than that of the SLW weld. This was because that the wider equiaxed grain area reduced the tendency of cracks and the finer grain size close to the fracture location. Defect-free and excellent welds are of great significance to the new energy vehicles industry.

Keywords

Laser weldingSinusoidal oscillatingEnergy distributionNumerical simulationMolten pool flowGrain structure

Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively

추가 생산용 전자빔 조사에 의한 316L 스테인리스 용융 · 응고 거동

Melting and Solidification Behavior of 316L Steel Induced by Electron-Beam Irradiation for Additive Manufacturing

付加製造用電子ビーム照射による 316L ステンレス鋼の溶融・凝固挙動

奥 川 将 行*・宮 田 雄一朗*・王     雷*・能 勢 和 史*
小 泉 雄一郎*・中 野 貴 由*
Masayuki OKUGAWA, Yuichiro MIYATA, Lei WANG, Kazufumi NOSE,
Yuichiro KOIZUMI and Takayoshi NAKANO

Abstract

적층 제조(AM) 기술은 복잡한 형상의 3D 부품을 쉽게 만들고 미세 구조 제어를 통해 재료 특성을 크게 제어할 수 있기 때문에 많은 관심을 받았습니다. PBF(Powderbed fusion) 방식의 AM 공정에서는 금속 분말을 레이저나 전자빔으로 녹이고 응고시키는 과정을 반복하여 3D 부품을 제작합니다.

일반적으로 응고 미세구조는 Hunt[Mater. 과학. 영어 65, 75(1984)]. 그러나 CET 이론이 일반 316L 스테인리스강에서도 높은 G와 R로 인해 PBF형 AM 공정에 적용될 수 있을지는 불확실하다.

본 연구에서는 미세구조와 응고 조건 간의 관계를 밝히기 위해 전자빔 조사에 의해 유도된 316L 강의 응고 미세구조를 분석하고 CtFD(Computational Thermal-Fluid Dynamics) 방법을 사용하여 고체/액체 계면에서의 응고 조건을 평가했습니다.

CET 이론과 반대로 높은 G 조건에서 등축 결정립이 종종 형성되는 것으로 밝혀졌다. CtFD 시뮬레이션은 약 400 mm s-1의 속도까지 유체 흐름이 있음을 보여 주며 수상 돌기의 파편 및 이동의 영향으로 등축 결정립이 형성됨을 시사했습니다.

Additive manufacturing(AM)technologies have attracted much attention because it enables us to build 3D parts with complicated geometry easily and control material properties significantly via the control of microstructures. In the powderbed fusion(PBF)type AM process, 3D parts are fabricated by repeating a process of melting and solidifying metal powders by laser or electron beams. In general, the solidification microstructures can be predicted from solidification conditions defined by the combination of temperature gradient G and solidification rate R on the basis of columnar-equiaxed transition(CET)theory proposed by Hunt [Mater. Sci. Eng. 65, 75(1984)]. However, it is unclear whether the CET theory can be applied to the PBF type AM process because of the high G and R, even for general 316L stainless steel. In this study, to reveal relationships between microstructures and solidification conditions, we have analyzed solidification microstructures of 316L steel induced by electronbeam irradiation and evaluated solidification conditions at the solid/liquid interface using a computational thermal-fluid dynamics (CtFD)method. It was found that equiaxed grains were often formed under high G conditions contrary to the CET theory. CtFD simulation revealed that there is a fluid flow up to a velocity of about 400 mm s-1, and suggested that equiaxed grains are formed owing to the effect of fragmentations and migrations of dendrites.

Keywords

Additive Manufacturing, 316L Stainless Steel, Powder Bed Fusion, Electron Beam Melting, Computational Thermal
Fluid Dynamics Simulation

Fig. 1 Width, height, and height differences calculated from laser microscope analysis of melt tracks formed by scanning electron beam. Fig. 2(a)Scanning electron microscope(SEM)image and(b) corresponding electron back-scattering diffraction(EBSD) IPF-map taken from the electron-beam irradiated region in P900-V100 sample. Fig. 3 Average grain size and their aspect ratio calculated from EBSD IPF-map taken from the electron-beam irradiated region.
Fig. 1 Width, height, and height differences calculated from laser microscope analysis of melt tracks formed by scanning electron beam. Fig. 2(a)Scanning electron microscope(SEM)image and(b) corresponding electron back-scattering diffraction(EBSD) IPF-map taken from the electron-beam irradiated region in P900-V100 sample. Fig. 3 Average grain size and their aspect ratio calculated from EBSD IPF-map taken from the electron-beam irradiated region.
Fig. 4 Comparison of experimental SEM image and computational thermal fluid dynamics(CtFD)simulated melt pool with a beam diameter of 700 μm and absorption rates of(a)0.3,(b)0.5, and (c)0.7. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively.
Fig. 4 Comparison of experimental SEM image and computational thermal fluid dynamics(CtFD)simulated melt pool with a beam diameter of 700 μm and absorption rates of(a)0.3,(b)0.5, and (c)0.7. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively.
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively
Fig. 6 Depth of melt tracks calculated from experimental SEM image and CtFD simulation results.
Fig. 6 Depth of melt tracks calculated from experimental SEM image and CtFD simulation results.
Fig. 7 G-R plots of 316L steel colored by(a)aspect ratio of crystalline grains and(b)fluid velocity.
Fig. 7 G-R plots of 316L steel colored by(a)aspect ratio of crystalline grains and(b)fluid velocity.
Fig. 8 Comparison of solidification microstructure(EBSD IPF-map)of melt region formed by scanning electron beam and corresponding snap shot of CtFD simulation colored by fluid velocity
Fig. 8 Comparison of solidification microstructure(EBSD IPF-map)of melt region formed by scanning electron beam and corresponding snap shot of CtFD simulation colored by fluid velocity

References

1) M.C. Sow, T. De Terris, O. Castelnau, Z. Hamouche, F. Coste, R.
Fabbro and P. Peyre: “Influence of beam diameter on Laser Powder

Bed Fusion(L-PBF)process”, Addit. Manuf. 36(2020), 101532.
2) J.C. Simmons, X. Chen, A. Azizi, M.A. Daeumer, P.Y. Zavalij, G.
Zhou and S.N. Schiffres: “Influence of processing and microstructure
on the local and bulk thermal conductivity of selective laser melted
316L stainless steel”, Addit. Manuf. 32(2020), 100996.
3) S. Dryepondt, P. Nandwana, P. Fernandez-Zelaia and F. List:
“Microstructure and High Temperature Tensile properties of 316L
Fabricated by Laser Powder-Bed Fusion”, Addit. Manuf. 37(2020),
101723.
4) S.H. Sun, T. Ishimoto, K. Hagihara, Y. Tsutsumi, T. Hanawa and T.
Nakano: “Excellent mechanical and corrosion properties of austenitic
stainless steel with a unique crystallographic lamellar microstructure
via selective laser melting”, Scr. Mater. 159(2019), 89-93.
5) T. Ishimoto, S. Wu, Y. Ito, S.H. Sun, H. Amano and T. Nakano:
“Crystallographic orientation control of 316L austenitic stainless
steel via selective laser melting”, ISIJ Int. 60(2020), 1758-1764.
6) T. Ishimoto, K. Hagihara, K. Hisamoto, S.H. Sun and T. Nakano:
“Crystallographic texture control of beta-type Ti-15Mo-5Zr3Al alloy by selective laser melting for the development of novel
implants with a biocompatible low Young’s modulus”, Scr. Mater.
132(2017), 34-38.
7) X. Ding, Y. Koizumi, D. Wei and A. Chiba: “Effect of process
parameters on melt pool geometry and microstructure development
for electron beam melting of IN718: A systematic single bead
analysis study”, Addit. Manuf. 26(2019), 215-226.
8) K. Karayagiz, L. Johnson, R. Seede, V. Attari, B. Zhang, X. Huang,
S. Ghosh, T. Duong, I. Karaman, A. Elwany and R. Arróyave: “Finite
interface dissipation phase field modeling of Ni-Nb under additive
manufacturing conditions”, Acta Mater. 185(2020), 320-339.
9) M.M. Kirka, Y. Lee, D.A. Greeley, A. Okello, M.J. Goin, M.T.
Pearce and R.R. Dehoff: “Strategy for Texture Management in
Metals Additive Manufacturing”, JOM, 69(2017), 523-531.
10) S.S. Babu, N. Raghavan, J. Raplee, S.J. Foster, C. Frederick, M.
Haines, R. Dinwiddie, M.K. Kirka, A. Plotkowski, Y. Lee and
R.R. Dehoff: “Additive Manufacturing of Nickel Superalloys:
Opportunities for Innovation and Challenges Related to
Qualification”, Metall. Mater. Trans. A. 49(2018), 3764-3780.
11) M.R. Gotterbarm, A.M. Rausch and C. Körner: “Fabrication of
Single Crystals through a μ-Helix Grain Selection Process during
Electron Beam Metal Additive Manufacturing”, Metals, 10(2020),
313.
12) J.D.D. Hunt: “Steady state columnar and equiaxed growth of
dendrites and eutectic”, Mater. Sci. Eng. 65(1984), 75-83.
13) S. Bontha, N.W. Klingbeil, P.A. Kobryn and H.L. Fraser: “Effects of
process variables and size-scale on solidification microstructure in
beam-based fabrication of bulky 3D structures”, Mater. Sci. Eng. A.
513-514(2009), 311-318.
14) J. Gockel and J. Beuth: “Understanding Ti-6Al-4V microstructure
control in additive manufacturing via process maps”, 24th Int. SFF
Symp. – An Addit. Manuf. Conf. SFF 2013.(2013), 666-674.
15) B. Schoinochoritis, D. Chantzis and K. Salonitis: “Simulation of
metallic powder bed additive manufacturing processes with the finite
element method: A critical review”, Proc. of Instit. Mech. Eng., Part
B: J. Eng. Manuf. 231(2017), 96-117.
16)小泉雄一郎: “計算機シミュレーションを用いたAdditive
Manufacturing プロセス最適化予測”, スマートプロセス学会誌,
8-4(2019), 132-138.
17) Y. Zhao, Y. Koizumi, K. Aoyagi, D. Wei, K. Yamanaka and A. Chiba:
“Molten pool behavior and effect of fluid flow on solidification
conditions in selective electron beam melting(SEBM)of a
biomedical Co-Cr-Mo alloy”, Addit. Manuf. 26(2019), 202-214.
18) C. Tang, J.L. Tan and C.H. Wong: “A numerical investigation on
the physical mechanisms of single track defects in selective laser
melting”, Int. J. Heat Mass Transf. 126(2018), 957-968.
19) Technical data for Iron, [Online]. Available: http://periodictable.com/
Elements/026/data.html. [Accessed: 8-Feb-2021].
20) N. Raghavan, R. Dehoff, S. Pannala, S. Simunovic, M. Kirka, J.
Turner, N. Carl-son and S.S. Babu: “Numerical modeling of heattransfer and the influence of process parameters on tailoring the grain
morphology of IN718 in electron beam additive manufacturing”,
Acta Mater. 112(2016), 303-314.
21) S. Morita, Y. Miki and K. Toishi: “Introduction of Dendrite
Fragmentation to Microstructure Calculation by Cellular Automaton
Method”, Tetsu-to-Hagane. 104(2018), 559-566.
22) H. Esaka and M. Tamura: “Model Experiment Using Succinonitrile
on the Formation of Equiaxed Grains caused by Forced Convection”,
Tetsu-to-Hagane. 86(2000), 252-258.

Laser powder bed fusion Figure

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

SubinShrestha KevinChou

J.B. Speed School of Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, United States

Abstract

The surface morphology of parts made by the laser powder bed fusion (L-PBF) process is governed by the flow of the melt pool. The nature of the molten metal flow depends on the material properties, process parameters, and powder-bed particles, etc., and may result in potentially significant variations along a laser scanning path.

This study investigates the formation of transient and steady-state zones through a single-track l-PBF experiment using Inconel 625 powder. Single tracks with lengths of 1 mm and 2 mm were fabricated using 195 W laser power and scan speeds of 400 mm/s or 800 mm/s. The surface morphology of the track was analyzed using a white light interferometer (WLI), and an individual single track can be divided into three distinct zones based on the track width and height.

The initial transient region has a wider and taller solidified track geometry, the region near the end of a scan has a tapered profile with a decreasing track width and height, while the steady-state region in the middle has a smaller variation in the width and height.

A mesoscale numerical model was further developed using FLOW-3D to examine the formation of the transient and steady-state zones. At the start of a scan, strong flow occurs outward and backward, leading to the formation of a wider track with a bump. As the scan continues, the thermal gradient stabilizes, leading to a steady state, which resulted in a very small fluctuation in the width. Furthermore, the tapered end of the scan track is due to the half-lemniscate shape of the melt pool during laser scanning.

L-PBF(Laser Powder Bed fusion) 공정으로 만든 부품의 표면 형태는 용융 풀의 흐름에 따라 결정됩니다. 용융 금속 흐름의 특성은 재료 특성, 공정 매개변수 및 분말층 입자 등에 따라 달라지며 레이저 스캐닝 경로를 따라 잠재적으로 상당한 변동이 발생할 수 있습니다.

이 연구는 Inconel 625 분말을 사용하여 단일 트랙 l-PBF 실험을 통해 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사합니다. 1 mm 및 2 mm 길이의 단일 트랙은 195 W 레이저 출력과 400 mm/s 또는 800 mm/s의 스캔 속도를 사용하여 제작되었습니다. 트랙의 표면 형태는 백색광 간섭계(WLI)를 사용하여 분석되었으며 개별 단일 트랙은 트랙 너비와 높이에 따라 3개의 별개 영역으로 나눌 수 있습니다.

초기 과도 영역은 더 넓고 더 높은 응고된 트랙 형상을 가지며, 스캔 끝 근처의 영역은 트랙 너비와 높이가 감소하는 테이퍼 프로파일을 갖는 반면, 중간의 정상 상태 영역은 너비와 높이에서 더 작은 변동을 가집니다. 신장. 중간 규모 수치 모델은 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사하기 위해 FLOW-3D를 사용하여 추가로 개발되었습니다.

스캔이 시작될 때 강한 흐름이 바깥쪽과 뒤쪽으로 발생하여 범프가 있는 더 넓은 트랙이 형성됩니다. 스캔이 계속됨에 따라 열 구배가 안정화되어 정상 상태로 이어지며 폭의 변동이 매우 작습니다. 또한 스캔 트랙의 끝이 가늘어지는 것은 레이저 스캔 중 용융 풀의 반-렘니케이트 모양 때문입니다.

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion
A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

Keywords

Additive manufacturing, Laser powder bed fusion, Numerical modelling, Transient region

참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

FLOW-3D AM 미세 구조 예측 | 열 응력 해석

미세 구조 예측

냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 돌기 암 간격을 예측할 수 있습니다. 

레이저 파우더 베드 융합으로 제작 된 니켈 기반 초합금의 열전달, 유체 흐름 및 응고 미세 구조 모델링

오하이오 주립 대학의 연구원들은 니켈 기반 초합금의 미세 구조 진화를 예측하기 위해 용융 풀과 고체 / 액체 인터페이스의 적절한 위치에서 열 구배 및 냉각 속도 데이터를 추출했습니다.

참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

열 응력 | Thermal Stresses

FLOW-3D AM 시뮬레이션의 결과를 ABAQUS 또는 MSC NASTRAN과 같은 FEA 소프트웨어에 입력하여 추가 열 응력 분석을 실행할 수 있습니다. 여기에서 T- 조인트의 레이저 용접 시뮬레이션 결과를 추가 응력 분석을 위해 ABAQUS로 가져 오는 방법을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 LPBF 시뮬레이션에서 응고 된 용융 풀 데이터의 결과를 사용하여 다른 FEA 소프트웨어에서 열 응력 및 왜곡 분석을 연구 할 수 있습니다.

Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig2
Thermal Stresses Analysis Fig2

Thermal Stresses Case Study

Directed Energy Deposition

DED (Directed Energy Deposition)는 레이저 또는 전자 빔과 같은 에너지 소스를 사용하여 가열 및 융합되는 와이어 또는 분말을 증착하여 부품을 만드는 적층 제조 공정입니다. FLOW-3D AM 은 분말 또는 와이어 이송 속도 및 크기 특성, 레이저 출력 및 스캔 속도와 같은 공정 매개 변수를 고려하여 DED 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 또한, 기판과 분말 재료의 서로 다른 합금에 대해 독립적 인 열 물리적 재료 특성을 정의하여 다중 재료 DED 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 

레이저 물리학의 구현과 열 전달, 응고, 표면 장력, 차폐 가스 효과 및 반동 압력을 포함한 압력 효과를 통해 연구원은 결과 용접 비드의 강도 및 균일성에 대한 공정 매개 변수의 영향을 정확하게 분석 할 수 있습니다. 또한 이러한 시뮬레이션을 여러 레이어로 확장하여 후속 레이어 간의 융합을 분석 할 수 있습니다. 

FLOW-3D AM

flow3d AM-product
FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

일부 연구자들은 부품을 만들기 위해 더 넓은 범위의 처리 조건을 사용하여 하이브리드 와이어 분말 기반 DED 시스템을 찾고 있습니다. 예를 들어, 이 시뮬레이션은 다양한 분말 및 와이어 이송 속도를 가진 하이브리드 시스템을 살펴봅니다.

와이어 기반 DED | Wire Based DED

와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.

FLOW-3D AM은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대해 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.

3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다.  FLOW-3D  AM  은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.

파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.

FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

LPBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.

FLOW-3D DEM FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM  은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

파우더 베드 부설 공정

FLOW-3D DEM을 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.

다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.

파우더 베드 분포 다양한 입자 크기 분포
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치
파우더 베드 압축 결과
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축

입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.

FLOW-3D AM  시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

Melting | 파우더 베드 용해

DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.

레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.

용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM  압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.

Multilayer | 다층 적층 제조

용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.

해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.

바인더 분사 (Binder jetting)

Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.

Scan Strategy | 스캔 전략

스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.

Beam Shaping | 빔 형성

레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

이 영역에서 수행 된 일부 작업에 대해 자세히 알아 보려면 “The Next Frontier of Metal AM”웨비나를 시청하십시오.

Multi-material Powder Bed Fusion | 다중 재료 분말 베드 융합

이 시뮬레이션에서 스테인리스 강 및 알루미늄 분말은 FLOW-3D AM 이 용융 풀 역학을 정확하게 포착하기 위해 추적하는 독립적으로 정의 된 온도 의존 재료 특성을 가지고 있습니다. 시뮬레이션은 용융 풀에서 재료 혼합을 이해하는 데 도움이됩니다.

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056

방향성 에너지 증착

FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.

electromagnetic metal casting computation designs Fig1

A survey of electromagnetic metal casting computation designs, present approaches, future possibilities, and practical issues

The European Physical Journal Plus volume 136, Article number: 704 (2021) Cite this article

Abstract

Electromagnetic metal casting (EMC) is a casting technique that uses electromagnetic energy to heat metal powders. It is a faster, cleaner, and less time-consuming operation. Solid metals create issues in electromagnetics since they reflect the electromagnetic radiation rather than consume it—electromagnetic energy processing results in sounded pieces with higher-ranking material properties and a more excellent microstructure solution. For the physical production of the electromagnetic casting process, knowledge of electromagnetic material interaction is critical. Even where the heated material is an excellent electromagnetic absorber, the total heating quality is sometimes insufficient. Numerical modelling works on finding the proper coupled effects between properties to bring out the most effective operation. The main parameters influencing the quality of output of the EMC process are: power dissipated per unit volume into the material, penetration depth of electromagnetics, complex magnetic permeability and complex dielectric permittivity. The contact mechanism and interference pattern also, in turn, determines the quality of the process. Only a few parameters, such as the environment’s temperature, the interference pattern, and the rate of metal solidification, can be controlled by AI models. Neural networks are used to achieve exact outcomes by stimulating the neurons in the human brain. Additive manufacturing (AM) is used to design mold and cores for metal casting. The models outperformed the traditional DFA optimization approach, which is susceptible to local minima. The system works only offline, so real-time analysis and corrections are not yet possible.

Korea Abstract

전자기 금속 주조 (EMC)는 전자기 에너지를 사용하여 금속 분말을 가열하는 주조 기술입니다. 더 빠르고 깨끗하며 시간이 덜 소요되는 작업입니다.

고체 금속은 전자기 복사를 소비하는 대신 반사하기 때문에 전자기학에서 문제를 일으킵니다. 전자기 에너지 처리는 더 높은 등급의 재료 특성과 더 우수한 미세 구조 솔루션을 가진 사운드 조각을 만듭니다.

전자기 주조 공정의 물리적 생산을 위해서는 전자기 물질 상호 작용에 대한 지식이 중요합니다. 가열된 물질이 우수한 전자기 흡수재인 경우에도 전체 가열 품질이 때때로 불충분합니다. 수치 모델링은 가장 효과적인 작업을 이끌어 내기 위해 속성 간의 적절한 결합 효과를 찾는데 사용됩니다.

EMC 공정의 출력 품질에 영향을 미치는 주요 매개 변수는 단위 부피당 재료로 분산되는 전력, 전자기의 침투 깊이, 복합 자기 투과성 및 복합 유전율입니다. 접촉 메커니즘과 간섭 패턴 또한 공정의 품질을 결정합니다. 환경 온도, 간섭 패턴 및 금속 응고 속도와 같은 몇 가지 매개 변수 만 AI 모델로 제어 할 수 있습니다.

신경망은 인간 뇌의 뉴런을 자극하여 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 적층 제조 (AM)는 금속 주조용 몰드 및 코어를 설계하는 데 사용됩니다. 모델은 로컬 최소값에 영향을 받기 쉬운 기존 DFA 최적화 접근 방식을 능가했습니다. 이 시스템은 오프라인에서만 작동하므로 실시간 분석 및 수정은 아직 불가능합니다.

electromagnetic metal casting computation designs Fig1
electromagnetic metal casting computation designs Fig1
electromagnetic metal casting computation designs Fig2
electromagnetic metal casting computation designs Fig2
electromagnetic metal casting computation designs Fig3
electromagnetic metal casting computation designs Fig3
electromagnetic metal casting computation designs Fig4
electromagnetic metal casting computation designs Fig4
electromagnetic metal casting computation designs Fig5
electromagnetic metal casting computation designs Fig5
electromagnetic metal casting computation designs Fig6
electromagnetic metal casting computation designs Fig6
electromagnetic metal casting computation designs Fig7
electromagnetic metal casting computation designs Fig7
electromagnetic metal casting computation designs Fig8
electromagnetic metal casting computation designs Fig8
electromagnetic metal casting computation designs Fig9
electromagnetic metal casting computation designs Fig9

References

  1. 1.J. Sun, W. Wang, Q. Yue, Review on electromagnetic-matter interaction fundamentals and efficient electromagnetic-associated heating strategies. Materials 9(4), 231 (2016). https://doi.org/10.3390/ma9040231ADS Article Google Scholar 
  2. 2.E. Ghasali, A. Fazili, M. Alizadeh, K. Shirvanimoghaddam, T. Ebadzadeh, Evaluation of microstructure and mechanical properties of Al-TiC metal matrix composite prepared by conventional, electromagnetic and spark plasma sintering methods. Materials 10(11), 1255 (2017). https://doi.org/10.3390/ma10111255ADS Article Google Scholar 
  3. 3.D. Agrawal, Latest global developments in electromagnetic materials processing. Mater. Res. Innov. 14(1), 3–8 (2010). https://doi.org/10.1179/143307510×12599329342926Article Google Scholar 
  4. 4.S. Singh, P. Singh, D. Gupta, V. Jain, R. Kumar, S. Kaushal, Development and characterization of electromagnetic processed cast iron joint. Eng. Sci. Technol. Int. J. (2018). https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.10.012Article Google Scholar 
  5. 5.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Electromagnetic melting and processing of metal–ceramic composite castings. Proc. Inst. Mech. Eng. Part B J. Eng. Manuf. 232(7), 1235–1243 (2016). https://doi.org/10.1177/0954405416666900Article Google Scholar 
  6. 6.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Novel electromagnetic composite casting process: theory, feasibility and characterization. Mater. Des. 111, 51–59 (2016). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2016.08.071Article Google Scholar 
  7. 7.J. Lucas, J, What are electromagnetics? LiveScience. (2018). https://www.livescience.com/50259-Electromagnetics.html
  8. 8.R. Samyal, A.K. Bagha, R. Bedi, the casting of materials using electromagnetic energy: a review. Mater. Today Proc. (2020). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.255Article Google Scholar 
  9. 9.S. Singh, D. Gupta, V. Jain, Processing of Ni-WC-8Co MMC casting through electromagnetic melting. Mater. Manuf. Process. (2017). https://doi.org/10.1080/10426914.2017.1291954Article Google Scholar 
  10. 10.R. Singh, S. Singh, V. Mahajan, Investigations for dimensional accuracy of investment casting process after cycle time reduction by advancements in shell moulding. Procedia Mater. Sci. 6, 859–865 (2014). https://doi.org/10.1016/j.mspro.2014.07.103Article Google Scholar 
  11. 11.R.R. Mishra, A.K. Sharma, On melting characteristics of bulk Al-7039 alloy during in-situ electromagnetic casting. Appl. Therm. Eng. 111, 660–675 (2017). https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.09.122Article Google Scholar 
  12. 12.S. Zhang, 10 Different types of casting process. (2021). MachineMfg.com, https://www.machinemfg.com/types-of-casting/
  13. 13.Envirocare, Foundry health risks. (2013). https://envirocare.org/foundry-health-risks/
  14. 14.S.S. Gajmal, D.N. Raut, A review of opportunities and challenges in electromagnetic assisted casting. Recent Trends Product. Eng. 2(1) (2019)
  15. 15.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Electromagnetic-material interaction phenomena: heating mechanisms, challenges and opportunities in material processing. Compos. Part A (2015). https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2015.10.035Article Google Scholar 
  16. 16.S. Chandrasekaran, T. Basak, S. Ramanathan, Experimental and theoretical investigation on electromagnetic melting of metals. J. Mater. Process. Technol. 211(3), 482–487 (2011). https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2010.11.001Article Google Scholar 
  17. 17.C.R. Bird, J.M. Mertz, U.S. Patent No. 4655276. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 1987)
  18. 18.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Experimental investigation on in-situ electromagnetic casting of copper. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 346, 012052 (2018). https://doi.org/10.1088/1757-899x/346/1/012052Article Google Scholar 
  19. 19.V. Gangwar, S. Kumar, V. Singh, H. Singh, Effect of process parameters on hardness of AA-6063 in-situ electromagnetic casting by using taguchi method, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 804(1) (IOP Publishing, 2020), p. 012019
  20. 20.X. Ye, S. Guo, L. Yang, J. Gao, J. Peng, T. Hu, L. Wang, M. Hou, Q. Luo, New utilization approach of electromagnetic thermal energy: preparation of metallic matrix diamond tool bit by electromagnetic hot-press sintering. J. Alloy. Compd. (2018). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2018.03.183Article Google Scholar 
  21. 21.S. Das, A.K. Mukhopadhyay, S. Datta, D. Basu, Prospects of Electromagnetic processing: an overview. Bull. Mater. Sci. 32(1), 1–13 (2009). https://doi.org/10.1007/s12034-009-0001-4Article Google Scholar 
  22. 22.K.L. Glass, D.M. Ashby, U.S. Patent No. 9050656. (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2015)
  23. 23.S. Verma, P. Gupta, S. Srivastava, S. Kumar, A. Anand, An overview: casting/melting of non ferrous metallic materials using domestic electromagnetic oven. J. Mater. Sci. Mech. Eng. 4(4), (2017). p-ISSN: 2393-9095; e-ISSN: 2393-9109
  24. 24.S.S. Panda, V. Singh, A. Upadhyaya, D. Agrawal, Sintering response of austenitic (316L) and ferritic (434L) stainless steel consolidated in conventional and electromagnetic furnaces. Scripta Mater. 54(12), 2179–2183 (2006). https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2006.02.034Article Google Scholar 
  25. 25.Y. Zhang, S. Yang, S. Wang, X. Liu, L. Li, Microwave/freeze casting assisted fabrication of carbon frameworks derived from embedded upholder in tremella for superior performance supercapacitors. Energy Storage Mater. (2018). https://doi.org/10.1016/j.ensm.2018.08.006Article Google Scholar 
  26. 26.D. Thomas, P. Abhilash, M.T. Sebastian, Casting and characterization of LiMgPO4 glass free LTCC tape for electromagnetic applications. J. Eur. Ceram. Soc. 33(1), 87–93 (2013). https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2012.08.002Article Google Scholar 
  27. 27.M.H. Awida, N. Shah, B. Warren, E. Ripley, A.E. Fathy, Modeling of an industrial Electromagnetic furnace for metal casting applications. 2008 IEEE MTT-S Int. Electromagn. Symp. Digest. (2008). https://doi.org/10.1109/mwsym.2008.4633143Article Google Scholar 
  28. 28.P.K. Loharkar, A. Ingle, S. Jhavar, Parametric review of electromagnetic-based materials processing and its applications. J. Market. Res. 8(3), 3306–3326 (2019). https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2019.04.004Article Google Scholar 
  29. 29.E.B. Ripley, J.A. Oberhaus, WWWeb search power page-melting and heat treating metals using electromagnetic heating-the potential of electromagnetic metal processing techniques for a wide variety of metals and alloys is. Ind. Heat. 72(5), 65–70 (2005)Google Scholar 
  30. 30.J. Campbell, Complete Casting Handbook: Metal Casting Processes, Metallurgy, Techniques and Design (Butterworth-Heinemann, 2015)Google Scholar 
  31. 31.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis, 1st edn. (PHI Learning Ltd, 2005)Google Scholar 
  32. 32.D.E. Clark, W.H. Sutton, Electromagnetic processing of materials. Annu. Rev. Mater. Sci. 26(1), 299–331 (1996)ADS Article Google Scholar 
  33. 33.A.D. Abdullin, New capabilities of software package ProCAST 2011 for modeling foundry operations. Metallurgist 56(5–6), 323–328 (2012). https://doi.org/10.1007/s11015-012-9578-8Article Google Scholar 
  34. 34.J. Ha, P. Cleary, V. Alguine, T. Nguyen, Simulation of die filling in gravity die casting using SPH and MAGMAsoft, in Proceedings of 2nd International Conference on CFD in Minerals & Process Industries (1999) pp. 423–428
  35. 35.M. Sirviö, M. Woś, Casting directly from a computer model by using advanced simulation software FLOW-3D Cast Ž. Arch. Foundry Eng. 9(1), 79–82 (2009)Google Scholar 
  36. 36.NOVACAST Systems, Nova-Solid/Flow Brochure, NOVACAST, Ronneby (2015)
  37. 37.AutoCAST-X1 Brochure, 3D Foundry Tech, Mumbai
  38. 38.EKK, Inc. Metal Casting Simulation Software and Consulting Services, CAPCAST Brochure
  39. 39.P. Muenprasertdee, Solidification modeling of iron castings using SOLIDCast (2007)
  40. 40.CasCAE, CT-CasTest Inc. Oy, Kerava
  41. 41.E. Dominguez-Tortajada, J. Monzo-Cabrera, A. Diaz-Morcillo, Uniform electric field distribution in electromagnetic heating applicators by means of genetic algorithms optimization of dielectric multilayer structures. IEEE Trans. Electromagn. Theory Tech. 55(1), 85–91 (2007). https://doi.org/10.1109/tmtt.2006.886913ADS Article Google Scholar 
  42. 42.B. Warren, M.H. Awida, A.E. Fathy, Electromagnetic heating of metals. IET Electromagn. Antennas Propag. 6(2), 196–205 (2012)Article Google Scholar 
  43. 43.S. Ashouri, M. Nili-Ahmadabadi, M. Moradi, M. Iranpour, Semi-solid microstructure evolution during reheating of aluminum A356 alloy deformed severely by ECAP. J. Alloy. Compd. 466(1–2), 67–72 (2008). https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2007.11.010Article Google Scholar 
  44. 44.Penn State, Metal Parts Made In The Electromagnetic Oven. ScienceDaily. (1999) Retrieved May 8, 2021, from www.sciencedaily.com/releases/1999/06/990622055733.htm
  45. 45.R.R. Mishra, A.K. Sharma, A review of research trends in electromagnetic processing of metal-based materials and opportunities in electromagnetic metal casting. Crit. Rev. Solid State Mater. Sci. 41(3), 217–255 (2016). https://doi.org/10.1080/10408436.2016.1142421ADS Article Google Scholar 
  46. 46.D.K. Ghodgaonkar, V.V. Varadan, V.K. Varadan, Free-space measurement of complex permittivity and complex permeability of magnetic materials at Electromagnetic frequencies. IEEE Trans. Instrum. Meas. 39(2), 387–394 (1990). https://doi.org/10.1109/19.52520Article Google Scholar 
  47. 47.J. Baker-Jarvis, E.J. Vanzura, W.A. Kissick, Improved technique for determining complex permittivity with the transmission/reflection method. Microw. Theory Tech. IEEE Trans. 38, 1096–1103 (1990)ADS Article Google Scholar 
  48. 48.M. Bologna, A. Petri, B. Tellini, C. Zappacosta, Effective magnetic permeability measurementin composite resonator structures. Instrum. Meas. IEEE Trans. 59, 1200–1206 (2010)Article Google Scholar 
  49. 49.B. Ravi, G.L. Datta, Metal casting–back to future, in 52nd Indian Foundry Congress, (2004)
  50. 50.D. El Khaled, N. Novas, J.A. Gazquez, F. Manzano-Agugliaro. Microwave dielectric heating: applications on metals processing. Renew. Sustain. Energy Rev. 82, 2880–2892 (2018). https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.10.043Article Google Scholar 
  51. 51.H. Sekiguchi, Y. Mori, Steam plasma reforming using Electromagnetic discharge. Thin Solid Films 435, 44–48 (2003)ADS Article Google Scholar 
  52. 52.J. Sun, W. Wang, C. Zhao, Y. Zhang, C. Ma, Q. Yue, Study on the coupled effect of wave absorption and metal discharge generation under electromagnetic irradiation. Ind. Eng. Chem. Res. 53, 2042–2051 (2014)Article Google Scholar 
  53. 53.K.I. Rybakov, E.A. Olevsky, E.V. Krikun, Electromagnetic sintering: fundamentals and modeling. J. Am. Ceram. Soc. 96(4), 1003–1020 (2013). https://doi.org/10.1111/jace.12278Article Google Scholar 
  54. 54.A.K. Shukla, A. Mondal, A. Upadhyaya, Numerical modeling of electromagnetic heating. Sci. Sinter. 42(1), 99–124 (2010)Article Google Scholar 
  55. 55.M. Chiumenti, C. Agelet de Saracibar, M. Cervera, On the numerical modeling of the thermomechanical contact for metal casting analysis. J. Heat Transf. 130(6), (2008). https://doi.org/10.1115/1.2897923Article MATH Google Scholar 
  56. 56.B. Ravi, Metal Casting: Computer-Aided Design and Analysis. (PHI Learning Pvt. Ltd., 2005)
  57. 57.J.H. Lee, S.D. Noh, H.-J. Kim, Y.-S. Kang, Implementation of cyber-physical production systems for quality prediction and operation control in metal casting. Sensors 18, 1428 (2018). https://doi.org/10.3390/s18051428ADS Article Google Scholar 
  58. 58.B. Aksoy, M. Koru, Estimation of casting mold interfacial heat transfer coefficient in pressure die casting process by artificial intelligence methods. Arab. J. Sci. Eng. 45, 8969–8980 (2020). https://doi.org/10.1007/s13369-020-04648-7Article Google Scholar 
  59. 59.S.S. Miriyala, V.R. Subramanian, K. Mitra, TRANSFORM-ANN for online optimization of complex industrial processes: casting process as case study. Eur. J. Oper. Res. 264(1), 294–309 (2018). https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.05.026MathSciNet Article MATH Google Scholar 
  60. 60.J.K. Kittu, G.C.M. Patel, M. Parappagoudar, Modeling of pressure die casting process: an artificial intelligence approach. Int. J. Metalcast. (2015). https://doi.org/10.1007/s40962-015-0001-7Article Google Scholar 
  61. 61.W. Chen, B. Gutmann, C.O. Kappe, Characterization of electromagnetic-induced electric discharge phenomena in metal-solvent mixtures. ChemistryOpen 1, 39–48 (2012)Article Google Scholar 
  62. 62.J. Walker, A. Prokop, C. Lynagh, B. Vuksanovich, B. Conner, K. Rogers, J. Thiel, E. MacDonald, Real-time process monitoring of core shifts during metal casting with wireless sensing and 3D sand printing. Addit. Manuf. (2019). https://doi.org/10.1016/j.addma.2019.02.018Article Google Scholar 
  63. 63.G.C. Manjunath Patel, A.K. Shettigar, M.B. Parappagoudar, A systematic approach to model and optimize wear behaviour of castings produced by squeeze casting process. J. Manuf. Process. 32, 199–212 (2018). https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.02.004Article Google Scholar 
  64. 64.G.C. Manjunath Patel, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, An intelligent system for squeeze casting process—soft computing based approach. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 86, 3051–3065 (2016). https://doi.org/10.1007/s00170-016-8416-8Article Google Scholar 
  65. 65.M. Ferguson, R. Ak, Y.T. Lee, K.H. Law, Automatic localization of casting defects with convolutional neural networks, in 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (Boston, MA, USA, 2017), pp. 1726–1735. https://doi.org/10.1109/BigData.2017.8258115.
  66. 66.P.K.D.V. Yarlagadda, Prediction of die casting process parameters by using an artificial neural network model for zinc alloys. Int. J. Prod. Res. 38(1), 119–139 (2000). https://doi.org/10.1080/002075400189617Article MATH Google Scholar 
  67. 67.G.C. ManjunathPatel, A.K. Shettigar, P. Krishna, M.B. Parappagoudar, Back propagation genetic and recurrent neural network applications in modelling and analysis of squeeze casting process. Appl. Soft Comput. 59, 418–437 (2017). https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.018Article Google Scholar 
  68. 68.J. Zheng, Q. Wang, P. Zhao et al., Optimization of high-pressure die-casting process parameters using artificial neural network. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 44, 667–674 (2009). https://doi.org/10.1007/s00170-008-1886-6Article Google Scholar 
  69. 69.E. Mares, J. Sokolowski, Artificial intelligence-based control system for the analysis of metal casting properties. J. Achiev. Mater. Manuf. Eng. 40, 149–154 (2010)Google Scholar 
  70. 70.K.S. Senthil, S. Muthukumaran, C. Chandrasekhar Reddy, Suitability of friction welding of tube to tube plate using an external tool process for different tube diameters—a study. Exp. Tech. 37(6), 8–14 (2013)Article Google Scholar 
  71. 71.N.K. Bhoi, H. Singh, S. Pratap, P.K. Jain, Electromagnetic material processing: a clean, green, and sustainable approach. Sustain. Eng. Prod. Manuf. Technol. (2019). https://doi.org/10.1016/b978-0-12-816564-5.00001-3Article Google Scholar 
  72. 72.K.S. Senthil, D.A. Daniel, An investigation of boiler grade tube and tube plate without block by using friction welding process. Mater. Today Proc. 5(2), 8567–8576 (2018)Article Google Scholar 
  73. 73.E. Hetmaniok, D. Słota, A. Zielonka, Restoration of the cooling conditions in a three-dimensional continuous casting process using artificial intelligence algorithms. Appl. Math. Modell. 39(16), 4797–4807 (2015). https://doi.org/10.1016/j.apm.2015.03.056Article MATH Google Scholar 
  74. 74.C.V. Kumar, S. Muthukumaran, A. Pradeep, S.S. Kumaran, Optimizational study of friction welding of steel tube to aluminum tube plate using an external tool process. Int. J. Mech. Mater. Eng. 6(2), 300–306 (2011)Google Scholar 
  75. 75.T. Adithiyaa, D. Chandramohan, T. Sathish, Optimal prediction of process parameters by GWO-KNN in stirring-squeeze casting of AA2219 reinforced metal matrix composites. Mater. Today Proc. 150, 1598 (2020). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.10.051Article Google Scholar 
  76. 76.B.P. Pehrson, A.F. Moore (2014). U.S. Patent No. 8708031 (U.S. Patent and Trademark Office, Washington, DC, 2014)
  77. 77.Liu, J., & Rynerson, M. L. (2008). U.S. Patent No. 7,461,684. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
  78. 78.K. Salonitis, B. Zeng, H.A. Mehrabi, M. Jolly, The challenges for energy efficient casting processes. Procedia CIRP 40, 24–29 (2016). https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.01.043Article Google Scholar 
  79. 79.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Effect of solidification environment on microstructure and indentation hardness of Al–Zn–Mg alloy casts developed using electromagnetic heating. Int. J. Metal Cast. 10, 1–13 (2017). https://doi.org/10.1007/s40962-017-0176-1Article Google Scholar 
  80. 80.R.R. Mishra, A.K. Sharma, Effect of susceptor and Mold material on microstructure of in-situ electromagnetic casts of Al–Zn–Mg alloy. Mater. Des. 131, 428–440 (2017). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.06.038Article Google Scholar 
  81. 81.S. Kaushal, S. Bohra, D. Gupta, V. Jain, On processing and characterization of Cu–Mo-based castings through electromagnetic heating. Int. J. Metalcast. (2020). https://doi.org/10.1007/s40962-020-00481-8Article Google Scholar 
  82. 82.S. Nandwani, S. Vardhan, A.K. Bagha, A literature review on the exposure time of electromagnetic based welding of different materials. Mater. Today Proc. (2019). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.10.056Article Google Scholar 
  83. 83.F.J.B. Brum, S.C. Amico, I. Vedana, J.A. Spim, Electromagnetic dewaxing applied to the investment casting process. J. Mater. Process. Technol. 209(7), 3166–3171 (2009). https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2008.07.024Article Google Scholar 
  84. 84.M.P. Reddy, R.A. Shakoor, G. Parande, V. Manakari, F. Ubaid, A.M.A. Mohamed, M. Gupta, Enhanced performance of nano-sized SiC reinforced Al metal matrix nanocomposites synthesized through electromagnetic sintering and hot extrusion techniques. Prog. Nat. Sci. Mater. Int. 27(5), 606–614 (2017). https://doi.org/10.1016/j.pnsc.2017.08.015Article Google Scholar 
  85. 85.V.R. Kalamkar, K. Monkova, (Eds.), Advances in Mechanical Engineering. Lecture Notes in Mechanical Engineering. (2021) https://doi.org/10.1007/978-981-15-3639-7
  86. 86.V. Bist, A.K. Sharma, P. Kumar, Development and microstructural characterisations of the lead casting using electromagnetic technology. Manager’s J. Mech. Eng. 4(4), 6 (2014). https://doi.org/10.26634/jme.4.4.2840Article Google Scholar 
  87. 87.A. Sharma, A. Chouhan, L. Pavithran, U. Chadha, S.K. Selvaraj, Implementation of LSS framework in automotive component manufacturing: a review, current scenario and future directions. Mater Today: Proc. (2021). https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2021.02.374Article Google Scholar 
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사

Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao PeiPages S66-S84 | Received 18 Jan 2021, Accepted 25 Feb 2021, Published online: 10 Mar 2021

ABSTRACT

Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤  θ  ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때  ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ  > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.

KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness

1. Introduction

레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 ​​존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.

수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.

열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).

오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).

용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 ​​표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.

그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.

본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.

The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).

References

  • Cai, Chao, Chrupcala Radoslaw, Jinliang Zhang, Qian Yan, Shifeng Wen, Bo Song, and Yusheng Shi. 2019. “In-Situ Preparation and Formation of TiB/Ti-6Al-4V Nanocomposite via Laser Additive Manufacturing: Microstructure Evolution and Tribological Behavior.” Powder Technology 342: 73–84. doi:10.1016/j.powtec.2018.09.088. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Cai, Chao, Wei Shian Tey, Jiayao Chen, Wei Zhu, Xingjian Liu, Tong Liu, Lihua Zhao, and Kun Zhou. 2021. “Comparative Study on 3D Printing of Polyamide 12 by Selective Laser Sintering and Multi Jet Fusion.” Journal of Materials Processing Technology 288 (August 2020): 116882. doi:10.1016/j.jmatprotec.2020.116882. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Cai, Chao, Xu Wu, Wan Liu, Wei Zhu, Hui Chen, Jasper Dong Qiu Chua, Chen Nan Sun, Jie Liu, Qingsong Wei, and Yusheng Shi. 2020. “Selective Laser Melting of Near-α Titanium Alloy Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V: Parameter Optimization, Heat Treatment and Mechanical Performance.” Journal of Materials Science and Technology 57: 51–64. doi:10.1016/j.jmst.2020.05.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Charles, Amal, Ahmed Elkaseer, Lore Thijs, and Steffen G. Scholz. 2020. “Dimensional Errors Due to Overhanging Features in Laser Powder Bed Fusion Parts Made of Ti-6Al-4V.” Applied Sciences 10 (7): 2416. doi:10.3390/app10072416. [Crossref], [Google Scholar]
  • Chatham, Camden A., Timothy E. Long, and Christopher B. Williams. 2019. “A Review of the Process Physics and Material Screening Methods for Polymer Powder Bed Fusion Additive Manufacturing.” Progress in Polymer Science 93: 68–95. doi:10.1016/j.progpolymsci.2019.03.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Du, Yang, Xinyu You, Fengbin Qiao, Lijie Guo, and Zhengwu Liu. 2019. “A Model for Predicting the Temperature Field during Selective Laser Melting.” Results in Physics 12 (November 2018): 52–60. doi:10.1016/j.rinp.2018.11.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Duval-Chaneac, M. S., S. Han, C. Claudin, F. Salvatore, J. Bajolet, and J. Rech. 2018. “Experimental Study on Finishing of Internal Laser Melting (SLM) Surface with Abrasive Flow Machining (AFM).” Precision Engineering 54 (July 2017): 1–6. doi:10.1016/j.precisioneng.2018.03.006. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Shijie Chen, Amar M. Kamat, Ru Zhang, Mingji Huang, and Liangcai Hu. 2020. “Investigation on Shape Deviation of Horizontal Interior Circular Channels Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 36 (December): 101585. doi:10.1016/j.addma.2020.101585. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Chuanzhen Huang, Jun Wang, Hongtao Zhu, Peng Yao, and Zhanqiang Liu. 2017. “An Analytical Model for the Prediction of Temperature Distribution and Evolution in Hybrid Laser-Waterjet Micro-Machining.” Precision Engineering 47: 33–45. doi:10.1016/j.precisioneng.2016.07.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Amar M. Kamat, and Yutao Pei. 2021. “Design and Fabrication of Conformal Cooling Channels in Molds: Review and Progress Updates.” International Journal of Heat and Mass Transfer. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121082. [Crossref], [PubMed], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Flow-3D V11.2 Documentation. 2016. Flow Science, Inc. [Crossref], [Google Scholar]
  • Foroozmehr, Ali, Mohsen Badrossamay, Ehsan Foroozmehr, and Sa’id Golabi. 2016. “Finite Element Simulation of Selective Laser Melting Process Considering Optical Penetration Depth of Laser in Powder Bed.” Materials and Design 89: 255–263. doi:10.1016/j.matdes.2015.10.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • “Geometrical Product Specifications (GPS) — Surface Texture: Profile Method — Rules and Procedures for the Assessment of Surface Texture (ISO 4288).” 1996. International Organization for Standardization. https://www.iso.org/standard/2096.html. [Google Scholar]
  • Günther, Johannes, Stefan Leuders, Peter Koppa, Thomas Tröster, Sebastian Henkel, Horst Biermann, and Thomas Niendorf. 2018. “On the Effect of Internal Channels and Surface Roughness on the High-Cycle Fatigue Performance of Ti-6Al-4V Processed by SLM.” Materials & Design 143: 1–11. doi:10.1016/j.matdes.2018.01.042. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Hopkinson, Neil, and Phill Dickens. 2000. “Conformal Cooling and Heating Channels Using Laser Sintered Tools.” In Solid Freeform Fabrication Conference, 490–497. Texas. doi:10.26153/tsw/3075. [Crossref], [Google Scholar]
  • Hu, Zhiheng, Haihong Zhu, Changchun Zhang, Hu Zhang, Ting Qi, and Xiaoyan Zeng. 2018. “Contact Angle Evolution during Selective Laser Melting.” Materials and Design 139: 304–313. doi:10.1016/j.matdes.2017.11.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Hu, Cheng, Kejia Zhuang, Jian Weng, and Donglin Pu. 2019. “Three-Dimensional Analytical Modeling of Cutting Temperature for Round Insert Considering Semi-Infinite Boundary and Non-Uniform Heat Partition.” International Journal of Mechanical Sciences 155 (October 2018): 536–553. doi:10.1016/j.ijmecsci.2019.03.019. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Huang, Yuze, Mir Behrad Khamesee, and Ehsan Toyserkani. 2019. “A New Physics-Based Model for Laser Directed Energy Deposition (Powder-Fed Additive Manufacturing): From Single-Track to Multi-Track and Multi-Layer.” Optics & Laser Technology 109 (August 2018): 584–599. doi:10.1016/j.optlastec.2018.08.015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kadirgama, K., W. S. W. Harun, F. Tarlochan, M. Samykano, D. Ramasamy, Mohd Zaidi Azir, and H. Mehboob. 2018. “Statistical and Optimize of Lattice Structures with Selective Laser Melting (SLM) of Ti6AL4V Material.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 97 (1–4): 495–510. doi:10.1007/s00170-018-1913-1. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kamat, Amar M, and Yutao Pei. 2019. “An Analytical Method to Predict and Compensate for Residual Stress-Induced Deformation in Overhanging Regions of Internal Channels Fabricated Using Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 29 (March): 100796. doi:10.1016/j.addma.2019.100796. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kamath, Chandrika, Bassem El-Dasher, Gilbert F. Gallegos, Wayne E. King, and Aaron Sisto. 2014. “Density of Additively-Manufactured, 316L SS Parts Using Laser Powder-Bed Fusion at Powers up to 400 W.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 74 (1–4): 65–78. doi:10.1007/s00170-014-5954-9. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Karimi, J., C. Suryanarayana, I. Okulov, and K. G. Prashanth. 2020. “Selective Laser Melting of Ti6Al4V: Effect of Laser Re-Melting.” Materials Science and Engineering A (July): 140558. doi:10.1016/j.msea.2020.140558. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Khairallah, Saad A., and Andy Anderson. 2014. “Mesoscopic Simulation Model of Selective Laser Melting of Stainless Steel Powder.” Journal of Materials Processing Technology 214 (11): 2627–2636. doi:10.1016/j.jmatprotec.2014.06.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Khairallah, Saad A., Andrew T. Anderson, Alexander Rubenchik, and Wayne E. King. 2016. “Laser Powder-Bed Fusion Additive Manufacturing: Physics of Complex Melt Flow and Formation Mechanisms of Pores, Spatter, and Denudation Zones.” Edited by Adedeji B. Badiru, Vhance V. Valencia, and David Liu. Acta Materialia 108 (April): 36–45. doi:10.1016/j.actamat.2016.02.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kuo, C. N., C. K. Chua, P. C. Peng, Y. W. Chen, S. L. Sing, S. Huang, and Y. L. Su. 2020. “Microstructure Evolution and Mechanical Property Response via 3D Printing Parameter Development of Al–Sc Alloy.” Virtual and Physical Prototyping 15 (1): 120–129. doi:10.1080/17452759.2019.1698967. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Le, K. Q., C. H. Wong, K. H. G. Chua, C. Tang, and H. Du. 2020. “Discontinuity of Overhanging Melt Track in Selective Laser Melting Process.” International Journal of Heat and Mass Transfer 162 (December): 120284. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.120284. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Lee, Y. S., and W. Zhang. 2016. “Modeling of Heat Transfer, Fluid Flow and Solidification Microstructure of Nickel-Base Superalloy Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 12: 178–188. doi:10.1016/j.addma.2016.05.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Leitz, K. H., P. Singer, A. Plankensteiner, B. Tabernig, H. Kestler, and L. S. Sigl. 2017. “Multi-Physical Simulation of Selective Laser Melting.” Metal Powder Report 72 (5): 331–338. doi:10.1016/j.mprp.2016.04.004. [Crossref], [Google Scholar]
  • Li, Jian, Jing Hu, Yi Zhu, Xiaowen Yu, Mengfei Yu, and Huayong Yang. 2020. “Surface Roughness Control of Root Analogue Dental Implants Fabricated Using Selective Laser Melting.” Additive Manufacturing 34 (September 2019): 101283. doi:10.1016/j.addma.2020.101283. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Li, Yingli, Kun Zhou, Pengfei Tan, Shu Beng Tor, Chee Kai Chua, and Kah Fai Leong. 2018. “Modeling Temperature and Residual Stress Fields in Selective Laser Melting.” International Journal of Mechanical Sciences 136 (February): 24–35. doi:10.1016/j.ijmecsci.2017.12.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Mazur, MacIej, Martin Leary, Matthew McMillan, Joe Elambasseril, and Milan Brandt. 2016. “SLM Additive Manufacture of H13 Tool Steel with Conformal Cooling and Structural Lattices.” Rapid Prototyping Journal 22 (3): 504–518. doi:10.1108/RPJ-06-2014-0075. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Mingear, Jacob, Bing Zhang, Darren Hartl, and Alaa Elwany. 2019. “Effect of Process Parameters and Electropolishing on the Surface Roughness of Interior Channels in Additively Manufactured Nickel-Titanium Shape Memory Alloy Actuators.” Additive Manufacturing 27 (October 2018): 565–575. doi:10.1016/j.addma.2019.03.027. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Pakkanen, Jukka, Flaviana Calignano, Francesco Trevisan, Massimo Lorusso, Elisa Paola Ambrosio, Diego Manfredi, and Paolo Fino. 2016. “Study of Internal Channel Surface Roughnesses Manufactured by Selective Laser Melting in Aluminum and Titanium Alloys.” Metallurgical and Materials Transactions A 47 (8): 3837–3844. doi:10.1007/s11661-016-3478-7. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Patterson, Albert E., Sherri L. Messimer, and Phillip A. Farrington. 2017. “Overhanging Features and the SLM/DMLS Residual Stresses Problem: Review and Future Research Need.” Technologies 5 (4): 15. doi:10.3390/technologies5020015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Roberts, I. A., C. J. Wang, R. Esterlein, M. Stanford, and D. J. Mynors. 2009. “A Three-Dimensional Finite Element Analysis of the Temperature Field during Laser Melting of Metal Powders in Additive Layer Manufacturing.” International Journal of Machine Tools and Manufacture 49 (12–13): 916–923. doi:10.1016/j.ijmachtools.2009.07.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Shrestha, Subin, and Kevin Chou. 2018. “Computational Analysis of Thermo-Fluid Dynamics with Metallic Powder in SLM.” In CFD Modeling and Simulation in Materials Processing 2018, edited by Laurentiu Nastac, Koulis Pericleous, Adrian S. Sabau, Lifeng Zhang, and Brian G. Thomas, 85–95. Cham, Switzerland: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-72059-3_9. [Crossref], [Google Scholar]
  • Sing, S. L., and W. Y. Yeong. 2020. “Laser Powder Bed Fusion for Metal Additive Manufacturing: Perspectives on Recent Developments.” Virtual and Physical Prototyping 15 (3): 359–370. doi:10.1080/17452759.2020.1779999. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Šmilauer, Václav, Emanuele Catalano, Bruno Chareyre, Sergei Dorofeenko, Jérôme Duriez, Nolan Dyck, Jan Eliáš, et al. 2015. Yade Documentation. 2nd ed. The Yade Project. doi:10.5281/zenodo.34073. [Crossref], [Google Scholar]
  • Tan, Pengfei, Fei Shen, Biao Li, and Kun Zhou. 2019. “A Thermo-Metallurgical-Mechanical Model for Selective Laser Melting of Ti6Al4V.” Materials & Design 168 (April): 107642. doi:10.1016/j.matdes.2019.107642. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Tan, Lisa Jiaying, Wei Zhu, and Kun Zhou. 2020. “Recent Progress on Polymer Materials for Additive Manufacturing.” Advanced Functional Materials 30 (43): 1–54. doi:10.1002/adfm.202003062. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wang, Xiaoqing, and Kevin Chou. 2018. “Effect of Support Structures on Ti-6Al-4V Overhang Parts Fabricated by Powder Bed Fusion Electron Beam Additive Manufacturing.” Journal of Materials Processing Technology 257 (February): 65–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2018.02.038. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wang, Di, Yongqiang Yang, Ziheng Yi, and Xubin Su. 2013. “Research on the Fabricating Quality Optimization of the Overhanging Surface in SLM Process.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 65 (9–12): 1471–1484. doi:10.1007/s00170-012-4271-4. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wen, Peng, Maximilian Voshage, Lucas Jauer, Yanzhe Chen, Yu Qin, Reinhart Poprawe, and Johannes Henrich Schleifenbaum. 2018. “Laser Additive Manufacturing of Zn Metal Parts for Biodegradable Applications: Processing, Formation Quality and Mechanical Properties.” Materials and Design 155: 36–45. doi:10.1016/j.matdes.2018.05.057. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wu, Yu-che, Cheng-hung San, Chih-hsiang Chang, Huey-jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, and Weng-Sing Hwang. 2018. “Numerical Modeling of Melt-Pool Behavior in Selective Laser Melting with Random Powder Distribution and Experimental Validation.” Journal of Materials Processing Technology 254 (November 2017): 72–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2017.11.032. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Yadroitsev, I., P. Krakhmalev, I. Yadroitsava, S. Johansson, and I. Smurov. 2013. “Energy Input Effect on Morphology and Microstructure of Selective Laser Melting Single Track from Metallic Powder.” Journal of Materials Processing Technology 213 (4): 606–613. doi:10.1016/j.jmatprotec.2012.11.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Yu, Wenhui, Swee Leong Sing, Chee Kai Chua, and Xuelei Tian. 2019. “Influence of Re-Melting on Surface Roughness and Porosity of AlSi10Mg Parts Fabricated by Selective Laser Melting.” Journal of Alloys and Compounds 792: 574–581. doi:10.1016/j.jallcom.2019.04.017. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Zhang, Dongyun, Pudan Zhang, Zhen Liu, Zhe Feng, Chengjie Wang, and Yanwu Guo. 2018. “Thermofluid Field of Molten Pool and Its Effects during Selective Laser Melting (SLM) of Inconel 718 Alloy.” Additive Manufacturing 21 (100): 567–578. doi:10.1016/j.addma.2018.03.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Simulating Porosity Factors

다공성 요인 시뮬레이션

Simulating Porosity Factors

https://www.foundrymag.com/issues-and-ideas/article/21926214/simulating-porosity-factors
Pamela Waterman

수치 모델링 도구는 일반적이지만 원인을 파악하기가 너무 어렵 기 때문에 코어 가스 블로우 결함을 거의 이해하지 못합니다. FLOW-3D 소프트웨어는 코어 가스 흐름을 모델링하여 더 나은 품질의 주조로 이어집니다.

파운드리는 첫 번째 시험에서 주조 품질을 달성하기 위해 많은 선행 엔지니어링을 수행해야합니다. 최근 몇 년 동안 금속 흐름, 응고, 미세 구조 진화 및 잔류 응력 모델링을위한 수치 도구가 보편화되었습니다.

그러나 아직 완전히 해결되지 않은 주조 결함 중 하나는 일반적인 코어 가스 블로우 결함입니다. 이 문제의 물리학은 금속, 코어 및 바인더 간의 복잡한 상호 작용을 포함하며 해결되기 전에 많은 주물을 스크랩 할 수 있습니다. 대부분의 경우, 문제는 더 높은 타설 온도를 사용하고 영향을받는 영역에 더 많은 벽 스톡을 추가함으로써 단순히 관리되지만 완전히 해결되지는 않습니다.

그러나 부품 설계가 복잡할수록 제조 문제가 발생할 가능성이 커집니다. 내부 세부 사항이 필요한 주조 조각의 경우 화학적으로 결합 된 모래 코어를 “인쇄”하여 모양을 만들고 금형 내부에 배치해야 합니다. 코어는 부품의 궁극적 인 기능에 중요한 내부 모양을 형성하며 제조 공정의 각 단계는 설계에 제약을 가합니다. 다양한 요구 사항이 코어 송풍 공정, 취급, 조립 및 가스 배출에 적용됩니다. 코어 디자인의 기술은 코어를 가열하는 동안 모양을 유지할 수 있을 만큼 견고하게 만드는 것과 부품이 냉각되었을 때 모래를 제거 할 수 있을 만큼 접착력이 끊어지는 것 사이의 미세한 균형입니다.

최적의 분해 설계

계획된 코어 분해의 메커니즘은 고체에서 가스로의 열 변환이지만 금형 설계는 그 가스가 코어 프린트를 통해 빠져 나갈 수 있도록해야합니다. 그렇지 않으면 금속이 기포를 가두어 모공을 형성 할 수 있습니다. 기껏해야 다공성은 표면 가공으로 밝혀집니다. 최악의 경우 부품이 더 아래쪽에서 실패합니다.

과거에 재료 및 주조 엔지니어가 코어 가스 기포로 인한 다공성 결함 문제를 발견하면 바인더 함량 감소, 코어 환기 증가, 코어 코팅 또는 베이킹과 같은 일련의 표준 문제 해결 작업을 수행했습니다. 미리 코어. 가스가 따라가는 경로를 볼 수 없었기 때문에 하나의 금형을 완료하는 데 종종 몇 주가 걸리는 긴 인출 공정이었습니다. 그리고 다른 부분에 문제가있을 때마다 반복해야했습니다.

이 처리 타임 라인을 압축해야하는 시장 주도적 요구는 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 개발을 촉발했습니다. 설계와 제조 모두에 유용한 컴퓨터 기반 모델링을 통해 엔지니어는 실제 부품 비용이나 낭비없이 다양한 접근 방식을 테스트 할 수 있습니다. 파운드리가 특히 환기 설계에 시뮬레이션을 적용 할 수 있도록 Flow Science 는 최근 FLOW-3D 주조 해석 기능에 코어 가스 모델링을 추가했습니다.

흐름에 따라

FLOW-3D는 유체가 공기, 물, 용융 금속 또는 가스인지 여부에 관계없이 광범위한 일시적인 유체 흐름 프로세스에 대한 통찰력을 제공하는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지입니다. 다른 CFD 패키지와 비교할 때 움직이는 유체 표면을 모델링하고 추적하는 방식으로 인해 특히 정확합니다.

코어 가스 흐름에 CFD 방법을 적용하는 것은 어려운 일입니다. 수지 기반 바인더의 화학적 복잡성으로 인해 모래 코어 열 분해 후 가스가 흐르는 위치와 방식을 이해하는 것은 복잡한 과정입니다. 그러나 Flow Science는 여러 그룹과 협력하여 실험 데이터를 얻고 시뮬레이션 된 모델의 결과와 비교했습니다. 이 회사는 General Motors, Graham-White Manufacturing Co. 및 AlchemCast에서 코어 가스 유량 정보를 수집하여 알루미늄, 철 및 강철과 함께 사용되는 모래 수지 코어에 대한 실제 데이터를 얻었습니다.

GM Powertrain의 주조 분석 엔지니어 인 David Goettsch 박사는 15 년 동안 금속 주조의 충진 및 응고 분석에 FLOW-3D를 사용해 왔습니다. 새로운 코어 가스 모델은 설계 단계에서 재킷 코어 벤팅을 최적화하는 데 매우 유용했습니다. 코어 프린트에 대한 다른 모든 요구 사항이있는 기존 코어 박스에 벤트 트랙을 구현하는 것은 매우 어렵습니다. “코어 가스 배출에 대한 사전 분석 작업을 통해 시작하는 동안 높은 불량률을 줄일 수 있습니다.”라고 그는 설명합니다. “아마도 프로세스 기회가 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 그 지점에 도달하려면 테스트 기간이 오래 걸릴 수 있습니다.”

흐름 매개 변수 정의

도에 따라 금속 헤드 압력이 동일한 값에 도달하기 전에 가스 압력이 최고조에 달하여 가스가 거품을 형성 할 수 있습니다. 게이트 설계의 약간의 변경은 주입 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있으므로 금속 압력이 더 빨리 생성되고 가스를 먼저 밀어 낼 수 있지만 물리적 시행 착오 접근 방식은 시간이 걸립니다. 가상 모델을 사용하여 지오메트리를 변경하는 방법을 식별하는 것은 코어 가스 시뮬레이션 소프트웨어 개발의 주요 목표였습니다.

Flow Science의 개발자는 바인더 분해 가스 공급원, 모래의 섬도, 무게 비율에 따른 바인더의 양, 작동 온도 및 코어의 물리적 투과성과 같은 프로세스 별 매개 변수와 흐름이면의 물리학을 결합했습니다. 이 모든 값은 샌드 쉘 바인더 및 폴리 우레탄 콜드 박스 바인더 (PUCB)의 산업 보정 샘플을 사용하여 검증되었습니다.

FLOW-3D 분석은 일정한 조성의 이상 기체를 가정하고 전체 바인더 분해의 최악의 시나리오를 취합니다. 타설하는 동안 코어 내에서 조건이 변화함에 따라 소프트웨어는 가스 압력의 변화, 가스 유동장의 기하학적 구조, 결합제 열화 영역 발생 및 금속으로의 가스 분사 가능한 표면 위치를 계산합니다. 모든 데이터는 사후 처리에 사용할 수 있습니다. 사용자는 가스 흐름을 쉽게 시각화하고 확대하고 특정 값을 얻기 위해 포인트를 클릭 할 수 있습니다.

이제 FLOW-3D v9.4에서 사용할 수있는 코어 가스 모델을 통해 Goettsch는 다양한 삽입 및 배출 위치를 시도하고 글로벌 진단을받을 수 있습니다. 가스 발생량, 가스 발생 위치, 금속 전면이 잡히기 전에 유출 된 가스량 확인 그것까지. “실제로 문제의 근본 원인을 확인할 수있을 때 매우 좋습니다.”라고 그는 말합니다. “이러한 시각화는 실제 현상이 무엇을하고 있는지에 대한 작은 창을 확보하는 데 유용합니다.”

멀티 코어 문제 Graham-White Manufacturing의 또 다른 숙련 된 파운드리 엔지니어 인 Elizabeth Ryder는 가스 다공성이 항상 조사하기 어려웠다는 의견을 반영합니다. 그녀는“특히 다중 코어의 경우 어떤 코어가 문제의 원인인지 파악하기가 어려웠습니다. 전체 시스템을 다루려고했습니다.”

1,700 개의 부품을 지속적으로 생산하고 있으며 그중 일부는 연간 10,000 개의 부품을 생산하는 Graham-White는 시뮬레이션을 통해 제조 프로세스를 개선하는 데 매우 만족했습니다. 얇은 벽 부품은 코어 대 금속 비율이 높고 가스가 많이 발생하는 특별한 문제입니다.

Graham-White는 레이저 스캐닝으로 생성 된 회색 철 부품 (약 34 인치)의 3D 모델을 사용하여 평가를 위해 현재 벤팅 설계를 제공했습니다. 이 게이팅 디자인은 수평으로 분할 된 몰드에서 패턴 플레이트 당 4 개의 인상으로 구성되었으며 각 인상에는 각 코어에 대한 통풍구가 있습니다. 중앙 스프 루를 통해 2 초 이내에 각 금형을 채울 수 있습니다.

FLOW-3D 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션은 채움 률을 확인했지만 하나의 코어에 환기가 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. Graham-White는 코어에 더 깊은 구멍을 뚫어 기존 통풍구를 통해 더 많은 가스를 전달하기 시작했습니다. 새로운 벤팅 설계로 접근 방식을 전환 한 후이 회사는 코어 블로우 스크랩이 약 30 % 감소했습니다.

또한 Flow Science 분석을 기반으로 엔지니어링 그룹은 문제가 있는 코어에 대한 추가 변경 사항을 평가하여 각 부품에 대한 추가 환기를 통해 두 부분으로 나눕니다. Ryder는 FLOW-3D 결과가 설계 초점을 좁히는데 도움이 되었고, 어떤 코어 (멀티 코어 설계)가 범인인지, 심지어 코어의 어느 영역이 문제의 원인인지 즉시 제로화 할 수 있었습니다. “미리 컴퓨터에서 더 많은 일을 할수록 더 좋습니다.”라고 그녀는 말합니다. “모든 것은 시간 절약으로 귀결됩니다.”

Where to go from here

파운드리 스크랩을 줄이고 주조 시뮬레이션 소프트웨어의 도움으로 자신의 핵심 인쇄 디자인의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. Flow Science의 FLOW-3D CFD 분석 패키지의 새로운 코어 가스 모델은 중요한 다공성 계수를 시뮬레이션하여 설계자가 첫 번째 주조 전에 다양한 벤팅 설계를 평가하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 추가 재료 및 충진 방향에 대한 코어 가스 모델을 검증하는 개발이 계속됩니다.

Fig. 1. Schematic description of the laser welding process considered in this study.

Analysis of molten pool dynamics in laser welding with beam oscillation and filler wire feeding

Won-Ik Cho, Peer Woizeschke
Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany

Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.

Abstract

Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.

Korea Abstract

빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.

본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.

1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.

빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.

1 . 소개

융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.

융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.

반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.

이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.

2 . 방법론

그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).

그림 1

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 ​​특성이었습니다.

그림 2

표 1 . . 레이저 용접 매개 변수.

레이저 용접 매개 변수
레이저 빔 파워3.0kW
빔 허리 반경50µm *
용접 속도6.0m / 분
와이어 공급 속도9.0m / 분
빔 진동 폭1.4mm
빔 진동 주파수100Hz, 150Hz, 200Hz, 250Hz
에어 갭 크기0.8mm, 0.9mm, 1.0mm, 1.1mm

반경은 1.07μm의 파장, 4.2mm • mrad의 빔 품질, 시준 초점 거리 및 초점 렌즈 200mm, 광섬유 직경 100μm의 원형 빔을 가정하여 계산되었습니다.

표 2 . 이 연구에서 고려한 용접 사례.

에어 갭 크기 [mm]진동 주파수 [Hz]
100150200250
0.9사례 1엑스엑스엑스
1.0사례 2사례 4사례 7사례 10
1.1사례 3사례 5사례 8사례 11
1.2엑스사례 6사례 912면

표 3 . 시뮬레이션에 사용 된 열 물리적 재료 특성 (Cho et al., 2018 [26] ).

특성상징
밀도ρ2700kg / m3
열 전도성케이1.7×102Wm K
점도ν1.15×10−삼kg / ms
표면 장력 계수 티엘*γ엘0.871 J / m2
표면 장력 온도 구배 *−1.55×10−4J / m 2 K
표면 장력 계수γγ엘−ㅏ(티−티엘)
비열8.5×102J / kg K
융합 잠열h에스엘3.36×105J / kg
기화 잠열 *hV1.05×107J / kg
Solidus 온도티에스847K
Liquidus 온도티엘905K
끓는점 *티비2743K

순수한 알루미늄.

시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .

그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.

그림 3
그림 4

3 . 결과

이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.

그림 5

그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.

그림 6

무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1  주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2  주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.

Fi 7
그림 8

Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.

그림 9

4 . 토론

시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1  및 2 버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.

첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2  주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.

그림 10

두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1  주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2  주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.

빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .

그림 11

Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.

그림 12

5 . 결론

CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 ​​이어집니다.1.

 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2  주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.

 주파수와 2  주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.

낮은 발진 주파수에서는 1  주파수와 2  주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.

용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.

CRediT 저자 기여 성명

조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.

경쟁 관심의 선언

저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.

감사의 말

이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.

부록 A . 사용 된 지배 방정식 및 레이저 용접 모델

1 . 지배 방정식 (Cho 및 Woizeschke [ 30 ])

-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.

-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.

-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.

또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.

-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.

-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.

2 . 레이저 용접 모델 (Cho et al. [26] )

흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.

자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.

참고 문헌

D.J. Kotecki, D.L. Cheever, D.G. Howden
Mechanism of ripple formation during weld solidification
Weld. J., 51 (8) (1972), pp. 386s-391s
Google Scholar
[2]
M. Zacksenhouse, D.E. Hardt
Weld pool impedance identification for size measurement and control
J. Dyn. Syst. Meas. Control, 105 (3) (1983), pp. 179-184
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[3]
V.V. Semak, J.A. Hopkins, M.H. McCay, T.D. McCay
Melt pool dynamics during laser welding
J. Phys. D, 28 (1995), pp. 2443-2450
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[4]
A.J.R. Aendenroomer, G. den Ouden
Weld pool oscillation as a tool for penetration sensing during pulsed GTA welding
Weld. J., 77 (5) (1998), pp. 181s-187s
Google Scholar
[5]
M.J.M. Hermans, G. den Ouden
Process behavior and stability in short circuit gas metal arc welding
Weld. J., 78 (4) (1999), pp. 137-141
View Record in ScopusGoogle Scholar
[6]
B.Y.B. Yudodibroto, M.J.M. Hermans, Y. Hirata, G. den Ouden
Influence of filler wire addition on weld pool oscillation during gas tungsten arc welding
Sci. Technol. Weld. Join., 9 (2) (2004), pp. 163-168
View Record in ScopusGoogle Scholar
[7]
M. Geiger, K.-H. Leitz, H. Koch, A. Otto
A 3D transient model of keyhole and melt pool dynamics in laser beam welding applied to the joining of zinc coated sheets
Prod. Eng. Res. Dev., 3 (2009), pp. 127-136
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[8]
C. Kägeler, M. Schmidt
Frequency-based analysis of weld pool dynamics and keyhole oscillations at laser beam welding of galvanized steel sheets
Phys. Procedia, 5 (2010), pp. 447-453
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[9]
Y. Shi, G. Zhang, X.J. Ma, Y.F. Gu, J.K. Huang, D. Fan
Laser-vision-based measurement and analysis of weld pool oscillation frequency in GTAW-P
Weld. J., 94 (2015), pp. 176s-187s
Google Scholar
[10]
J. Volpp, F. Vollertsen
Keyhole stability during laser welding—part I: modelling and evaluation
Prod. Eng.-Res. Dev., 10 (2016), pp. 443-457
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[11]
N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden
Capillary waves on the weld pool in penetration welding with a laser
J. Phys. D, 22 (1989), pp. 1050-1061
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[12]
N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden
Theory of the oscillations of an ellipsoidal weld pool in laser welding
J. Phys. D, 24 (1991), pp. 1288-1292
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[13]
J. Kroos, U. Gratzke, M. Vicanek, G. Simon
Dynamic behaviour of the keyhole in laser welding
J. Phys. D, 26 (1993), pp. 481-486
View Record in ScopusGoogle Scholar
[14]
H. Maruo, Y. Hirata
Natural frequency and oscillation modes of weld pools. 1st Report: weld pool oscillation in full penetration welding of thin plate
Weld. Int., 7 (8) (1993), pp. 614-619
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[15]
T. Klein, M. Vicanek, J. Kroos, I. Decker, G. Simon
Oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding
J. Phys. D, 27 (1994), pp. 2023-2030
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[16]
T. Klein, M. Vicanek, G. Simon
Forced oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding
J. Phys. D, 29 (1996), pp. 322-332
View Record in ScopusGoogle Scholar
[17]
K. Andersen, G.E. Cook, R.J. Barnett, A.M. Strauss
Synchronous weld pool oscillation for monitoring and control
IEEE Trans. Ind. Appl., 33 (2) (1997), pp. 464-471
View Record in ScopusGoogle Scholar
[18]
W.-I. Cho, S.-J. Na, M.-H. Cho, J.-S. Lee
Numerical study of alloying element distribution in CO2 laser-GMA hybrid welding
Comput. Mater. Sci., 49 (2010), pp. 792-800
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[19]
W.-I. Cho, S.-J. Na, C. Thomy, F. Vollertsen
Numerical simulation of molten pool dynamics in high power disk laser welding
J. Mater. Process. Technol., 212 (2012), pp. 262-275
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[20]
A. Otto, A. Patschger, M. Seiler
Numerical and experimental investigations of humping phenomena in laser micro welding
Phys. Procedia, 83 (2016), pp. 1415-1423
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[21]
R. Lin, H.-P. Wang, F. Lu, J. Solomon, B.E. Carlson
Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys
Int. J. Heat Mass Trans., 108 (2017), pp. 244-256
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[22]
S.H. Ko, C.D. Yoo, D.F. Farson, S.K. Choi
Mathematical modeling of the dynamic behavior of gas tungsten arc weld pools
Metall. Mater. Trans. B., 31B (2000), pp. 1465-1473
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[23]
R. Hu, X. Chen, G. Yang, S. Gong, S. Pang
Metal transfer in wire feeding-based electron beam 3D printing: modes, dynamics, and transition criterion
Int. J. Heat Mass Transf., 126 (2018), pp. 877-887
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[24]
X. Meng, A. Artinov, M. Bachmann, M. Rethmeier
Theoretical study of influence of electromagnetic stirring on transport phenomena in wire feed laser beam welding
J. Laser Appl., 32 (2020), Article 022026
CrossRefGoogle Scholar
[25]
W.-I. Cho, V. Schultz, F. Vollertsen
Simulation of the buttonhole formation during laser welding with wire feeding and beam oscillation
L. Overmeyer, U. Reisgen, A. Ostendorf, M. Schmidt (Eds.), Proceedings of the Lasers in Manufacturing, German Scientific Laser Society, Munich, Germany (2017)
Google Scholar
[26]
W.-I. Cho, V. Schultz, P. Woizeschke
Numerical study of the effect of the oscillation frequency in buttonhole welding
J. Mater. Process. Technol., 261 (2018), pp. 202-212
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[27]
V. Schultz, T. Seefeld, F. Vollertsen
Bridging Large Air Gaps by Laser Welding with Beam Oscillation
International Conference on Application of Lasers in Manufacturing, New Delhi, India (2015), pp. 31-32
CrossRefGoogle Scholar
[28]
W.-I. Cho, S.-J. Na
Impact of wavelengths of CO2, disk, and green lasers on fusion zone shape in laser welding of steel
J. Weld. Join., 38 (3) (2020), pp. 235-240
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[29]
FLOW-3D User Manual. 2017. Version 11.2.1.06, Flow Science Inc.
Google Scholar
[30]
W.-I. Cho, P. Woizeschke
Analysis of molten pool behavior with buttonhole formation in laser keyhole welding of sheet metal
Int. J. Heat Mass Transf., 152 (2020), Article 119528
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[31]
F. Vollertsen
Loopless production: definition and examples from joining
69th IIW Annual Assembly and International Conference, Melbourne, Australia (2016)
Google Scholar
[32]
V. Schultz, W.-I. Cho, A. Merkel, P. Woizeschke
Deep penetration laser welding with high seam surface quality due to buttonhole welding
Proc. of the IIW Annual Assembly, Com. IV, Bali, Indonesia (2018)
IIW-Doc. IV-1390-18

On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3

On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel—Multiphysics modeling and experimental validation

MohamadBayataVenkata K.NadimpalliaFrancesco G.BiondaniaSinaJafarzadehbJesperThorborgaNiels S.TiedjeaGiulianoBissaccoaDavid B.PedersenaJesper H.Hattela
a Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark, Building 425, Lyngby, Denmark
Department of Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Building 301, Lyngby, Denmark

Received 15 December 2020, Revised 12 April 2021, Accepted 19 April 2021, Available online 8 May 2021.

Abstract

The Directed Energy Deposition (DED) process of metals, has a broad range of applications in several industrial sectors. Surface modification, component repairing, production of functionally graded materials and more importantly, manufacturing of complex geometries are major DED’s applications. In this work, a multi-physics numerical model of the DED process of maraging steel is developed to study the influence of the powder stream specifications on the melt pool’s thermal and fluid dynamics conditions. The model is developed based on the Finite Volume Method (FVM) framework using the commercial software package Flow-3D. Different physical phenomena e.g. solidification, evaporation, the Marangoni effect and the recoil pressure are included in the model. As a new feature, the powder particles’ dynamics are modeled using a Lagrangian framework and their impact on the melt pool conditions is taken into account as well. In-situ and ex-situ experiments are carried out using a thermal camera and optical microscopy. The predicted track morphology is in good agreement with the experimental measurements. Besides, the predicted melt pool evolution follows the same trend as observed with the online thermal camera. Furthermore, a parametric study is carried out to investigate the effect of the powder particles incoming velocity on the track morphology. It is shown that the height-to-width ratio of tracks increases while using higher powder velocities. Moreover, it is shown that by tripling the powder particles velocity, the height-to-width ratio increases by 104% and the wettability of the track decreases by 24%.

Korea Abstract

금속의 DED (Directed Energy Deposition) 공정은 여러 산업 분야에서 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 표면 수정, 부품 수리, 기능 등급 재료의 생산 및 더 중요한 것은 복잡한 형상의 제조가 DED의 주요 응용 분야입니다.

이 작업에서는 용융 풀의 열 및 유체 역학 조건에 대한 분말 스트림 사양의 영향을 연구하기 위해 강철 마레이징 DED 공정의 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 FVM (Finite Volume Method) 프레임 워크를 기반으로 개발되었습니다.

다른 물리적 현상 예 : 응고, 증발, 마랑고니 효과 및 반동 압력이 모델에 포함됩니다. 새로운 기능으로 분말 입자의 역학은 Lagrangian 프레임 워크를 사용하여 모델링되며 용융 풀 조건에 미치는 영향도 고려됩니다.

현장 및 현장 실험은 열 화상 카메라와 광학 현미경을 사용하여 수행됩니다. 예측된 트랙 형태는 실험 측정과 잘 일치합니다. 게다가 예측된 용융 풀 진화는 온라인 열 화상 카메라에서 관찰된 것과 동일한 추세를 따릅니다. 또한, 분말 입자 유입 속도가 트랙 형태에 미치는 영향을 조사하기 위해 매개 변수 연구가 수행됩니다.

더 높은 분말 속도를 사용하는 동안 트랙의 높이 대 너비 비율이 증가하는 것으로 나타났습니다. 또한 분말 입자 속도를 3 배로 늘림으로써 높이 대 너비 비율이 104 % 증가하고 트랙의 젖음성은 24 % 감소하는 것으로 나타났습니다.

Keywords

Multi-physics modelDEDHeat and fluid flowFVMParticle motion

On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig2
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig2
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig4
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig4
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig5
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig5
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig6
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig6
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig7
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig7
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig8
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig8
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig9
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig9
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig10
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig10
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig11
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig11
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.

On-chip fabrication and in-flow 3D-printing of cellladen microgel constructs: From chip to scaffold materials in one integral process

cellladen 마이크로 겔 구조의 온칩 제작 및 인플 로우 3D 프린팅 : 하나의 통합 프로세스에서 칩에서 스캐폴드 재료까지

Benjamin Reineke 1,2, Ilona Paulus 3, Jonas Hazur 6, Madita Vollmer 4, Gültekin Tamgüney 4,5, Stephan Hauschild1
, Aldo R. Boccacini 6, Jürgen Groll 3, Stephan Förster *1,2
1 Jülich Centre for Neutron Science (JCNS-1/IBI-8), Forschungszentrum Jülich GmbH, 52425 Jülich, Germany
2 Institute of Physical Chemistry, RWTH Aachen University, 52074 Aachen, Germany
3 Department of Functional Materials in Medicine and Dentistry (FMZ) and Bavarian Polymer Institute (BPI),
University of Würzburg, 97070 Würzburg, Germany
4 Forschungszentrum Jülich GmbH, Institute of Biological Information Processing – Structural Biochemistry (IBI7), Jülich, Germany
5 Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Institut für Physikalische Biologie, Düsseldorf, Germany
6 Institute of Biomaterials, University of Erlangen-Nuremberg, Cauerstr. 6, 91058, Erlangen, Germany

Summary

Bioprinting has evolved into a thriving technology for the fabrication of cell-laden scaffolds. Bioinks are the most critical component for bioprinting. Recently, microgels have been introduced as a very promising bioink enabling cell protection and the control of the cellular microenvironment. However, their microfluidic fabrication inherently seemed to be a limitation. Here we introduce a direct coupling of microfluidics and 3D-printing for the microfluidic production of cell-laden microgels with direct in-flow bioprinting into stable scaffolds. The methodology enables the continuous on-chip encapsulation of cells into monodisperse microdroplets with subsequent in-flow cross-linking to produce cell-laden microgels, which after exiting a microtubing are automatically jammed into thin continuous microgel filaments. The integration into a 3D printhead allows direct in-flow printing of the filaments into free-standing three-dimensional scaffolds. The method is demonstrated for different cross-linking methods and cell lines. With this advancement, microfluidics is no longer a bottleneck for biofabrication.

Bioprinting은 세포가있는 스캐 폴드 제작을 위한 번성하는 기술로 진화했습니다. 바이오 잉크는 바이오 프린팅에 가장 중요한 구성 요소입니다. 최근 마이크로 젤은 세포 보호 및 세포 미세 환경 제어를 가능하게 하는 매우 유망한 바이오 잉크로 도입되었습니다.

그러나 이들의 미세 유체 제작은 본질적으로 한계로 보였습니다. 여기에서 우리는 안정적인 스캐 폴드에 직접 유입 바이오 프린팅을 사용하여 세포가 실린 마이크로 겔의 미세 유체 생산을 위한 미세 유체 및 3D 프린팅의 직접 결합을 소개합니다.

이 방법론은 세포를 단 분산 미세 방울로 연속 온칩 캡슐화하고 후속 유입 교차 연결을 통해 세포가 가득한 마이크로 겔을 생성 할 수 있으며, 이는 마이크로 튜브를 종료 한 후 얇은 연속 마이크로 겔 필라멘트에 자동으로 걸린다. 3D 프린트 헤드에 통합되어 필라멘트를 독립형 3 차원 스캐 폴드로 직접 유입 인쇄 할 수 있습니다.

이 방법은 다양한 가교 방법 및 세포주에 대해 설명됩니다. 이러한 발전으로 미세 유체 학은 더 이상 바이오 패브리 케이션의 병목 현상이 아닙니다.

Bioprinting은 신체 조직을 모방하거나 대체하기위한 3 차원 세포 실장 구조를 제작하는 새로운 기술입니다.

(1) 조직 공학 및 약물 전달뿐만 아니라 질병 연구 및 치료 개발에 중요한 역할을합니다. 바이오 프린팅에서 세포와 물질은 바이오 잉크 (2,3)로 공식화되어 계층 적으로 구조화 된 3D 스캐 폴드로 직접 인쇄됩니다. 바이오 프린팅의 궁극적 인 목표는 3 차원 적으로 제작 된 구조적 배열이 생물학적 성숙을 촉진하고 가속화한다는 근거를 바탕으로 표적 조직 또는 기관의 전체 또는 부분 기능을 나타내는 세포가있는 스캐 폴드를 생산하는 것입니다.

(4) 따라서 바이오 잉크는 바이오 프린팅 기술의 중요한 구성 요소입니다. 그들은 주로 세포와 생물 활성 분자를 캡슐화 할 수있는 물질, 즉 하이드로 겔에 의존하며 압출 인쇄와 같은 적합한 인쇄 기술에 사용하여 원하는 3 차원 스캐 폴드 또는 구조물을 제작할 수 있습니다. 바이오 잉크의 설계는 유동성 및 탄성 특성을 미세 조정하여 압출 중에 충분히 전단 얇게 만들고,이어서 응고 후 원하는 기계적 안정성과 탄성을 빠르게 개발하여 안정적인 스캐 폴드를 형성해야하기 때문에 까다롭습니다.

또한, 바이오 잉크는 생체 적합성이어야하며 세포 생존력과 적절한 제조 후 행동을 촉진 할 수있을만큼 충분히 생체 기능적이어야하며 충분한 영양분과 산소를 ​​공급할 수 있어야합니다. 바이오 잉크로 가장 두드러진 하이드로 겔 전구체 용액이 사용되며, 때로는 약간 사전 가교된 형태로 사용되며, 프린팅 후 가교되어 구조를 안정화합니다.

종종 발생하는 문제는 세포 침강, 불균일 혼합 및 생체 적합성 제형과 인쇄 사이의 상충 관계이며, 세포가 유동 제형에서 전단력을 직접 경험하기 때문에 결과적인 모양 충실도입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Highley et al.

(5) 최근 microgel bioinks의 사용을 제안했습니다. 콜로이드 특성으로 인해 마이크로 겔 바이오 잉크는 전단 얇아지고 정지 상태에서 빠르게 응고되는 반면 부드러운 콜로이드에로드 된 세포는 전단 보호됩니다. 인쇄 된 마이크로 겔 스캐 폴드는 계면 중합체 얽힘이 충분하지 않은 경우 2 차 가교에 의해 추가로 안정화 될 수 있습니다.

Microgels는 세포 미세 환경을 조정하는 이점을 더 제공합니다. 따라서, 세포가 가득 찬 마이크로 겔을 제조하는 방법은 이미 개발되었으며, 특히 매우 균일 한 크기의 마이크로 겔을 연속 공정으로 제작할 수있는 마이크로 유체 학 분야에서 이미 개발되었습니다. (6-8) 마이크로 겔은 EDTA- 복합체 (11,12) 또는 열 유도에 의해 조절 될 수있는 알기 네이트 / Ca2 + 이온 복합체 형성 (9,10)과 같은 물리적 가교에 의해 형성 될 수 있음이 입증되었습니다. 젤라틴 용액을 20 ° C 이하로 냉각하는 것과 같은 겔화. (9,13) 화학적 가교 반응은 마이크로 겔의 더 큰 안정성과 더 나은 기계적 특성을 제공합니다.

예를 들면 기능화 된 젤라틴, 히알루 노 레이트, 폴리에틸렌 글리콜 또는 폴리 글리세롤 (12, 14-16)에 대한 마이클 유형 반응, 폴리 글리세롤 (17) 및 광 가교 (18)에 대한 아 지드-알킨 클릭 반응은 다음과 같은 광개시제 및 가교기를 필요로 합니다. 폴리에틸렌 글리콜에 대해 나타났습니다.

캡슐화된 세포에는 줄기 세포 (9,12,14,15), 크립트 및 페 이어 세포 (10), 간 세포 (HepG2) 및 내피 세포 (HUVEC) (18), NIH 3T3 섬유 아세포 (6)가 포함됩니다. 지금까지 Fan et al.에 의해 세포가 실린 마이크로 겔을 기반으로하는 기능성 스캐 폴드의 제작이 보여졌습니다.

(19) 겔 -MA 마이크로 겔의 에멀젼 기반 제조 및 Compaan et al. (20) 젤라틴 마이크로 겔 충전제 입자. 미세 유체 생성 마이크로 겔의 경우 이것은 최근 Highley et al.에 의해 처음으로 입증되었습니다. (5). 마이크로 겔 기반 바이오 잉크 및 스캐 폴드에 대한 바이오 프린팅에 대한 지금까지 제한된 수의 연구에 대한 이유는 소량의 마이크로 겔을 생성하는 마이크로 유체의 필수 조합과 교차 결합, 준비를 포함하는 여러 포스트 칩 배치 공정 단계가 뒤 따르기 때문입니다. bioink의, 그리고 원하는 스캐 폴드에 후속 bioprinting.

이것은 현재 microgel biofabrication을 시간 소모적이고 생산성이 낮은 다단계 공정으로 만듭니다. 따라서 원하는 스캐 폴드의 제조를위한 마이크로 겔 및 바이오 프린팅을위한 미세 유체가 하나의 연속적이고 자동화 가능한 프로세스에 통합 될 수 있다면 매우 바람직 할 것입니다.

여기에서 우리는 미세 유체 칩이 세포를 방울로 온칩 캡슐화하도록 설계 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 마이크로 겔을 생성하기 위해 흐름에서 광 가교 결합 된 다음 다운 스트림 마이크로 튜브에서 자동으로 잼되어 얇은 마이크로 겔 필라멘트를 지속적으로 형성합니다. 마이크로 튜브는 3D 프린터의 프린트 헤드에 통합되어 필라멘트를 독립형 3 차원으로 직접 유입 인쇄합니다.

Results and discussion

Microfluidic device and controlled droplet production

우리의 목표는 (i) 낮은 전단 응력 세포 캡슐화, (ii) 물리적 또는 화학적 가교에 대한 가변성, (iii) 미세 액적 직경의 큰 변화, (iv)이를 결합 할 수 있는 기능을 위한 미세 유체 칩을 3D 프린터로 설계하는 것이었습니다.

따라서 디자인은 높은 세포 생존력을 위해 좁은 채널 섹션 내의 세포에 대한 전단력을 최소화해야 합니다. 다양한 물리적 및 화학적 가교 반응을 수행 할 수 있도록 입구 채널 설계는 세포, 폴리머, 가교 및 추가 제제를 포함하는 용액의 순차적 혼합을 허용해야 합니다. 단일 세포 캡슐화가 필요한 경우 미세 방울은 300 µm에서 50 µm까지 제어 가능한 직경을 가져야 106 / ml의 세포 밀도에 도달 할 수 있습니다.

Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.
Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.

따라서 우리는 두 개의 후속 혼합 교차로 3 차원 흐름 초점을 허용 한 다음 제어 된 액적 형성을위한 하류 좁은 오리피스가 뒤 따르는 채널 설계를 사용했습니다. 디자인은 그림 1에 개략적으로 표시되어 있습니다. 여기에는 세포와 전구체 폴리머를 포함하는 중앙 스트림 용액을위한 입구 채널과 완충 용액, 배양 배지, 생리 활성 물질 또는 가교제를 포함 할 수있는 두 개의 측면 채널이 있습니다. 측면 채널 흐름은 입구 채널 흐름을 세포에 대한 전단력이 최소 인 채널의 중앙에 3 차원 적으로 집중시킵니다. 그 후, 수성 스트림은 액적 형성을 제어하는 ​​좁은 오리피스 섹션으로 들어가기 위해 오일 상으로 3 차원 적으로 집중됩니다. 좁은 섹션은 다양한 유체 역학 체제에 액세스하여 다양한 범위에 걸쳐 액적 크기를 변경할 수 있습니다. 다운 스트림 채널은 방울이 채널 중심 유선에서 안정적인 방울 트레인을 형성하도록 충분히 좁게 유지됩니다. 3D 이중 초점 칩은 다층 기술을 사용하는 소프트 리소그래피로 제작되었으며 지원 정보 (그림 S2-S4, S7)에 설명 된대로 흐름이 시뮬레이션되었습니다. 액적 분해는 외부 유체에 의해 가해지는 점성 전단력 𝐹𝑠ℎ𝑒ar 표면 장력에서 발생하는 고정 계면 력 𝐹𝐹𝛾𝛾을 초과 할 때 발생합니다. 두 힘은 직접 연속 유상 η 평균 유입 흐름 속도 (V)의 점도 환산 수 무차 모세관 수가 CA = 𝐹𝑠ℎ𝑒ar/𝐹γ, 그리고 CA = 𝐹𝑠ℎ𝑒ar/𝐹γ = 같은 표면 장력 γ가 관련 𝜂𝜂 𝛾. 캐 필러 리 수에 따라 액적 생성을위한 다양한 유체 역학 체제를 구별 할 수 있습니다. c) 분사 체제 (Ca> 1). (21-25) 그림 1에서 볼 수 있듯이 가변 3D 수축 설계를 사용하면 액적 생산을위한 세 가지 유체 역학 체제에 모두 액세스 할 수 있으며 모세관 수는 액적 생산을위한 주요 제어 매개 변수입니다. 체적 유량, 오일 점도 및 계면 장력을 조정하여 50 ~ 300 µm 범위의 목표 범위에서 액적 직경을 정밀하게 제어 할 수 있습니다. 각 점도 및 계면 장력은 지원 정보의 표 SI에 요약되어 있습니다.

Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.

  1. A. Atala, Chem. Rev. 2020, 120, 10545-10546.
  2. J. Groll, J. A. Burdick, D. W. Cho, B. Derby, M. Gelinsky, S. C. Heilshorn, T. Jüngst, J. Malda, V. A
    Mironov, K. Nakayama, A. Ovisanikov, W. Sun, S. Takeuchi, J. J. Yoo, T. B. F. Woodfield,
    Biofabrication 2019, 11, 013001.
  3. W. Sun, B. Starly, A. C. Daly, J. A. Burdick, J. Groll, G. Skeldon, W. Shu, Y. Sakai, M. Shinohara,
    M. Nishikawa, J. Jang, D.-W. Cho, M. Nie, S. Takeuchi, S. Ostrovidov, A. Khademhosseini, R. D. Kamm,
    V. Mironov, L. Moroni, I. T. Ozbolat, Biofabrication 2020, 12, 022002.
  4. R. Levato, T. Juengst, R. G. Scheuring, T. Blunk, J. Groll, J. Malda, Adv. Mater. 2020, 32, 1906423.
  5. C. B. Highley, K. H. Song, A. C. Daly, J. A. Burdick, Adv. Sci. 2019, 6, 1801076.
  6. D. Velasco, E. Tumarkin, E. Kumacheva, Small 2012, 8, 1633-1642.
  7. W. Jiang, M. Li, Z. Chen, K. W. Leong, Lab Chip 2016, 16, 4482-4506.
  8. A. C. Daly, L. Riley, T. Segura, J. A. Burdick, Nat. Rev. 2020, 5, 20-43.
  9. A. S. Mao, B. Özkale, N. J. Shah, K. H. Vining, T. Descombes, L. Zhang, C. M. Tringides, S.-W.
    Wong, J.-W. Shin, D. T. Scadden, D. A. Weitz, D. J. Mooney, Proc. Natl. Acad. Sci. 2019, 116, 15392-
    15397.
  10. S. R. Pajoumshariati, M. Azizi, D. Wesner, P. G. Miller, M. L. Shuler, A. Abbaspourrad, ACS Appl.
    Mater. Interfaces 2018, 10, 9235-9246.
  11. A. S. Mao, J.-W. Shin, S. Utech, H. Wang, O. Uzun, W. Li, M. Cooper, Y. Hu, L. Zhang, D. A.
    Weitz, D. J. Mooney, Nat. Mater. 2017, 16, 236-243.
  12. P. S. Lienemann, T. Rossow, A. S. Mao, Q. Vallmajo-Martin, M. Ehrbar, D. J. Mooney, Lab Chip,
    2017, 17, 727.
  13. F. Chen, J. Xue, J. Zhang, M. Bai, X. Yu, X.; C. Fan, Y. Zhao, J. Am. Chem. Soc. 2020, 142, 2889-
    2896.
  14. Q. Feng, Q. Li, H. Wen, J. Chen, M. Liang, H. Huang, D. Lan, H. Dong, X. Cao, Adv. Funct. Mater.,
    2019, 29, 1096690.
  15. L. P. B. Guerzoni, T. Yoshinari, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, M. Akashi, L. De Laporte,
    Biomacromolecules 2019, 20, 3746-3754
  16. T. Rossow, J. A. Heyman, A. J. Ehrlicher, A. Langhoff, D. A. Weitz, R. Haag, S. Seiffert, J. Am.
    Chem. Soc. 2012, 134, 4983-4989.
  17. E. Kapourani, F. Neumann, K. Achazi, J. Dernedde, R. Haag, Macromol. Bioscience 2018, 18,
    1800116
  18. H. Wang, H. Liu, H. Liu, W. Su, W. Chen, J. Qin, Adv. Mater. Technol. 2019, 4, 1800632.
  19. C. Fan, S.-H. Zhan, Z.-X. Dong, W. Yang, W.-S. Deng, X. Liu, P. Suna, D.-A. Wang, Mater. Sci.
    Eng. C 2019, 108, 110399.
  20. A. M. Compaan, K. Song, W. Chai, Y. Huang, ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 7855-7868.
  21. S. L. Anna, H. C. Mayer, Phys. Fluids 2006, 18, 121512.
  22. T. Ward, M. Faivre, M. Abkarian, H. A. Stone, Electrophoresis 2005, 26, 3716-3724.
  23. F. Lapierre, N. Wu, Y. Zhu, Proc. SPIE 2011, 8204, 82040H-1.
  24. C. A. Stan, S. K. Y. Tang, G. M. Whitesides, Anal. Chem. 2009, 81, 2399-2402.
  25. J. Tan, J. H. Xu, S. W. Li, G. S. Luo, Chem. Eng. J. 2008, 136, 306-311.
  26. R.-C. Luo, C.-H. Chen, Soft 2012, 1, 1-23.
  27. C. H. Choi, J. H. Jung, T. S. Hwang, C. S. Lee, Macromol. Res. 2009, 17, 163-167.
  28. A. J. D. Krüger, O. Bakirman, P. B. Guerzoni, A. Jans, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, A. J.
    C. Kuehne, L. De Laporte, Adv. Mater. 2019, 31, 1903668.
  29. D. B. Kolesky, K. A. Homan, M. A. Skylar-Scott, J. A. Lewis, Proc. Natl. Acad. Sci. 2016, 113,
    3179-3184
  30. A. K. Miri, I. Mirzaee, S. Hassan, S. M. Oskui, D. Nieto, A. Khademhosseini, Y. S. Zhang, Lab Chip
    2019, 19, 2019.
  31. F. A. Plamper, W. Richtering Acc. Chem. Res. 2017, 50, 131-140.
  32. S. Sun, M. Li, A. Liu, Int. J. Adhesion Adhesives 2013, 41, 98-106.
Effect of Y2O3 on microstructure

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

미크론 크기의 내화물 입자를 추가하여 Ti-6Al-4V 합금의 레이저 적층 제조중 계층적 입자 미세 조정

Xiang Wang, Lin-Jie Zhang, Jie Ning, Sen Li, Liang-Liang Zhang, Jian Long
State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China

Abstract

Ti-6Al-4V alloys mad by additive manufacturing (AM) with slower cooling rate (e. g., direct energy deposition (DED)) generally have the problem of severe coarsening of α phase. This study presents a method to refine the microstructure of the primary β phase formed during the solid–liquid transformation, microstructures formed during the β → α + β transformation, and recrystallized microstructures formed during the repeated heating cycles encountered in AM processes. This is accomplished by the in situ precipitation of nano-sized dispersed high-melting-point yttria Y2O3 particles. The addition of micron-sized particles with high melting points can refine primary crystallized grains and transformed grains corresponding to the secondary phase in Ti-6Al-4V alloys. In addition, they can effectively inhibit the recrystallization and growth of prior-deposited metal grains. The microstructural and tensile properties of laser additive manufactured with filler wire Ti-6Al-4V components with different amounts of Y2O3 (0, 0.12, and 0.22 wt%) were investigated. The refining effect of Y2O3 was significant and the tensile strength of Ti-6Al-4V containing 0.22 wt% Y2O3 in the longitudinal and transverse directions was greater than that of Ti-6Al-4V by approximately 12% and 9%, respectively. Concurrently, there was no loss in the elongation of the material in either direction. The strategy of using micron-sized refractory particles to control phase transformation (primary crystallization, solid-state phase transformation, and recrystallization) can be applied to the AM of different metals, in which microstructures are susceptible to coarsening.

냉각 속도가 느린 적층 제조(AM)에 의해 제조된 Ti-6Al-4V 합금은 일반적으로 α상(예: 직접 에너지 증착(DED)의 심각한 응고 문제를 가지고 있습니다. 이 연구는 고체-액체 변환 중에 형성된 1 차 β상의 미세 구조, β → α + β 변환 중에 형성된 미세 구조, AM 공정에서 발생하는 반복되는 가열주기 동안 형성된 재 결정화된 미세 구조를 정제하는 방법을 제시합니다.

이것은 나노 크기의 분산된 고 융점이 트리아 Y2O3 입자의 현장 침전에 의해 달성됩니다. 녹는 점이 높은 미크론 크기의 입자를 추가하면 Ti-6Al-4V 합금의 2 차 상에 해당하는 1차 결정 입자 및 변형된 입자를 정제 할 수 있습니다.

또한 사전에 증착된 금속 입자의 재 결정화 및 성장을 효과적으로 억제 할 수 있습니다. Y2O3 (0, 0.12, 0.22 wt %)의 양이 다른 필러 와이어 Ti-6Al-4V 성분으로 제조 된 레이저 첨가제의 미세 구조 및 인장 특성을 조사했습니다.

Y2O3의 정제 효과는 유의미했으며, Y2O3 0.22 wt %를 세로 및 가로 방향으로 포함하는 Ti-6Al-4V의 인장 강도는 Ti-6Al-4V보다 각각 약 12 ​​% 및 9 % 더 컸습니다. 동시에 어느 방향으로도 재료의 연신율에 손실이 없었습니다.

미크론 크기의 내화 입자를 사용하여 상 변환 (1 차 결정화, 고체 상 변환 및 재결정 화)을 제어하는 ​​전략은 미세 구조가 거칠어지기 쉬운 다양한 금속의 AM에 적용될 수 있습니다.

Effect of Y2O3 on microstructure
Effect of Y2O3 on microstructure

Keywords: Grain hierarchical refinement, YttriaSolidification microstructures, Solid phase transition microstructures, Recrystallization microstructures

Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y in Sn-Pb alloy [10).

Numerical Modelling of Semi-Solid Flow under Processing Conditions

처리조건에서의 반고체유동의 수치모델링

David H. Kirkwood and Philip J. Ward
Department of Engineering Materials, University of Sheffield, Sheffield I UK

Keywords: semi-solid alloys, thixotropy, flow modelling.

Abstract

During the industrial process of semi-solid forming (or thixoforming) of alloy slurries, typically the operation of die filling takes around 0.1s.
During this time period the alloy slug is transformed from a solid-like structure capable of maintaining its shape, into a liquid-like slurry able
to fill a complex die cavity: this involves a decrease in viscosity of some 6 orders of magnitUde. Many attempts to measure thixotropic breakdown experimentally in alloy slurries have relied on the use of concentric cylindrical viscometers in which viscosity changes have been followed after shear rate changes over times above 1s to in excess of 1000 s, which have little relevance to actual processing conditions and therefore to modelling of flow in industrial practice. The present paper is an attempt to abstract thixotropic breakdown rates from rapid compression tests between parallel plates moving together at velocities of around 1mis, similar to industrial conditions. From this analysis, a model of slurry flow has been developed in which rapid thixotropic breakdown of the slurry occurs at high shear rates.

합금 슬러리의 반고체 성형 (또는 틱소 성형)의 산업 공정 동안, 일반적으로 다이 충진 작업은 약 0.1 초가 걸립니다.
이 기간 동안 합금 슬러그는 모양을 유지할 수있는 고체와 같은 구조에서 액체와 같은 슬러리로 변형됩니다.
복잡한 다이 캐비티를 채우기 위해 : 이것은 약 6 차의 마그 니트 점도 감소를 포함합니다. 합금 슬러리에서 실험적으로 요 변성 파괴를 측정하려는 많은 시도는 전단 속도가 1 초 이상에서 1000 초 이상으로 변화 한 후 점도 변화가 뒤 따르는 동심원 원통형 점도계의 사용에 의존하여 실제 가공 조건과는 거의 관련이 없습니다. 따라서 산업 현장에서 흐름 모델링에. 본 논문은 산업 조건과 유사하게 약 1mis의 속도로 함께 이동하는 평행 판 사이의 빠른 압축 테스트에서 요 변성 파괴 율을 추상화하려는 시도입니다. 이 분석으로부터 슬러리의 급속한 요 변성 분해가 높은 전단 속도에서 발생하는 슬러리 흐름 모델이 개발되었습니다.

Introduction

기존의 다이캐스팅을 위한 다이 설계는 과거에 예비 테스트 및 조정과 함께 축적 된 실무 경험의 문제였으며, 단기 실행, 랩, 다공성 등과 같은 결함을 제거하기 위해 다이 캐스트 제품을 검사했습니다. 이것은 모두 비용이 많이 드는 절차입니다.

시간과 비용, 그리고 프로세스의 컴퓨터 모델링은 이를 줄이거 나 없애기 위해 많은 운영자에 의해 개발되었습니다. 반고체 가공 (thixoforming)에서는 반고체 합금 슬러리의 전단이 내부 구조를 파괴하여 충전 작업 중 시간이 지남에 따라 점도가 낮아짐으로 발생하는 비 뉴턴 점도로 인해 모델링 문제가 더욱 어려워집니다.

시스템 전체에서 균일하지 않습니다. 충전 중에 발생하는 추가 응고로 인해 문제가 더욱 복잡해집니다. 빠른 충전으로 인해 이 단계에서 매우 작은 것으로 간주되기 때문에 현재 분석에서는 무시되었습니다.

우리 모델의 또 다른 한계는 슬러리가 균질한 물질로 거동 한다는 가정이며, 이는 어느 지점에서나 단일 점도로 설명될 수 있습니다. 이것은 빠른 전단의 고려 사항과 정상적인 요 변형성 조건 내에서 0.6 미만의 고형분을 분별하는 것으로 제한합니다.

<중략>……

Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y in Sn-Pb alloy [10).
Figure 1. Steady-state shear stress a as a function of shear rate y in Sn-Pb alloy [10).
Figure 2. Equilibrium viscosity as a function of shear rate in Sn-Pb alloy, fraction solid:0.36, fitted to Cross Model.
Figure 2. Equilibrium viscosity as a function of shear rate in Sn-Pb alloy, fraction solid:0.36, fitted to Cross Model.
Figure 3. Cheng Diagram: shear stress vs. shear rate.
Figure 3. Cheng Diagram: shear stress vs. shear rate.
Figure 4. Reciprocal of experimental breakdown time vs. y 1.3 for Sn-Pb alloy
Figure 4. Reciprocal of experimental breakdown time vs. y 1.3 for Sn-Pb alloy
Figure 5. Relaxation time, T, as a function of shear rate; see also figure 4, Fs =0.36.
Figure 5. Relaxation time, T, as a function of shear rate; see also figure 4, Fs =0.36.
Figure 6. Experimental and modelled results for compression test on AI-A356 alloy at two temperatures.
Figure 6. Experimental and modelled results for compression test on AI-A356 alloy at two temperatures.
Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].
Table 1. Calculated parameters for the breakdown in compression tests [20].
Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].
Figure 7. Drop-forge results from Yurko and Flemings [7].
Figure 8. Prediction of FLOW-3D®.
Figure 8. Prediction of FLOW-3D®.

Conclusions

y에서 전단 된 반고체 슬러리의 틱소 트로픽 분해에 대한 속도 방정식은 다음과 같은 형식으로 제안됩니다. T = l / (a ​​+ uym), 여기서 T는 급속 분해 또는 유사 정상 상태 구조에 대한 특성 시간이며, 밴드 m은 상수입니다. 이 관계는 제한된 범위의 전단 속도에서 Sn-Pb 합금의 전단 속도 점프에 의해 실험적으로 확인되었습니다.

이 파괴율 방정식은 AI-Si 합금의 반고체 슬러그에 대한 빠른 압축 테스트에서 실험적으로 얻은 힘-변위 곡선을 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D® (버전 8.2 : FlowScience Inc.)에 도입되었습니다. 담금 시간과 다른 압축 속도에서. 이 분석의 결과는 모든 경우에 요 변성 거동이 관련되어 있음을 나타내지만, 5 분 동안 담근 후 (산업 관행에서와 같이) 구조가 크게 분해되었으며 초기에는 낮은 전단 속도 영역에서 흐름이 뉴턴에 가깝습니다.

파괴율은 100 S-I 이상의 전단율에서 극적으로 증가하는 것으로 가정 됩니다. 이 예측은 높은 전단 속도에서 더 세심한 작업에 의해 테스트되어야 하지만 평균 전단 속도가 1300 sol까지 생성된 드롭 단조 실험에 의해 뒷받침되는 것으로 보입니다 [7].

References

[I] T.Y Liu, H.Y. Atkinson, PJ. Ward, D.H. Kirkwood: Metall.Mater.TransA, 34A (2003), 409/17.
[2] A. Zavaliangos and A. Lawley: J. Mater. Eng. Perfonn., 4 (1995),40/47.
[3] M.R. Barkhudarov, e.L. Bronisz, e.w. Hirt: ProcAth Int. Conf. onSemi-solid Processing of Alloys and Composites,1996, Sheffield,p.llO.
[4] W.R.Loue, M.Suery, J.L.Querbes: Proc.2ndInt.Conf.on Semi-solidProcessing of Alloys and Composites,1992, Cambridge MA , pp266-75.
[5] P.Kapranos, D.H.Kirkwood, M.R. Barkhudarov: Proc.5th Int. Conf.on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, Golden, Colorado,1998. pp.II-19.
[6] T.Y. Liu, H.Y. Atkinson, P. Kapranos, D.H. Kirkwood, S.G. Hogg:Metall. Mater. Trans A, 34A (2003), 1545/54.
[7] J.A. Yurko and M.e. Flemings: Metall. Mater. Trans A, 33A (2002),2737/46.
[8] M. Modigell and J. Koke: Mechanics of Time Dependent Materials, 3(1999), 15/30.
[9] Y. Laxmanan and M.e. Flemings: Metall. Trans. A, IIA( 1980),1927/36.
[IO]A.R.A Mclelland, N.G. Henderson, H.Y. Atkinson, D.H. Kirkwood:Mater. Sci. Eng., A232 (1997), 110/18.
[II] H.A. Barnes: 1. Non-Newtonian Fluid Mech., 81 (1999),133n8.
[12]A.N. Alexandrou, E. Due , Y. Entov: 1. Non-Newtonian Fluid Mech.,96 (2001), 383/403.
[13]C.L. Martin, P. Kumar and S. Brown: Acta Mat. Mater., 42 (1994),3603/14.
[14]C. Quaak, L. Katgennan and W.H. Kool: Proc. 4th Conf. on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 1996, Sheffield, pp.35/39.
[15]D.C-H. Cheng: Int. Journal Cosmetic Science, 9 (1987), pp.151/91.
[16]An Introduction to Rheology: H.A. Barnes, J.F. Hutton and K Walters,Elsevier, Amsterdam, 1989.
[17]A.M. de Figueredo, A. Kato and M.e. Flemings: Proc.6th Int. Conf.on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 2000, Turin,477/82.
[18]1.y’ Chen and Z. Fan: Mater. Sci. Tech., 18 (2002), 237/42.
[19]Z. Fan: Int. Mater. Rev., 47 (2002), No.2, 49/85.
[20]D.H. Kirkwood and P.J. Ward: Proc. 8th Int. Conf. on Semi-solid Processing of Alloys and Composites, 2004, Cyprus. To be published.

Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)

내열마그네슘 합금을 이용한 자동차용 오일팬의 다이캐스팅 공정 연구

A Study on Die Casting Process of the Automobile Oil Pan Using the Heat Resistant Magnesium Alloy

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineersv.17 no.3 = no.99 , 2009년, pp.45 – 53  신현우 (두원공과대학 메카트로닉스과 ) ;  정연준 ( 현대자동차(주) ) ;  강승구 ( 인지AMT(주))

Abstract

Die casting process of Mg alloys for high temperature applications was studied to produce an engine oil pan. The aim of this paper is to evaluate die casting processes of the Aluminium oil pan and in parallel to apply new Mg alloy for die casting the oil pan. Temperature distributions of the die and flow pattern of the alloys in cavity were simulated to diecast a new Mg alloy by the flow simulation software. Dies have to be modified according to material characteristics because melting temperature and heat capacity are different. We changed the shape and position of runner, gate, vent hole and overflow by the simulation results. After several trial and error, oil pans of AE44 and MRI153M Mg alloys are produced successfully without defect. Sleeve filling ratio, cavity filling time and shot speed of die casting machine are important parameter to minimize the defect for die casting Magnesium alloy.

Keywords: 오일팬 , 내열마그네슘합금, 알루미늄 합금,  다이캐스팅, 유동해석

서론

크랭크케이스의 하부에 부착되는 오일팬은 오일 펌프에 의해 펌핑된 오일이 윤활작용을 마치고 다시 모이는 부품이다. 오일의 온도에 의해 가열되므로 일반적으로 사용되는 마그네슘 합금인 AZ나 AM계열의 합금은 사용이 불가하며 내열소재의 적용이 불가피하다.

현재 ADC12종 알루미늄 오일팬 둥이 적용되고 있으며, 이를 마그네슘으로 대체할 경우 밀도가 알루미늄 2.8g/cm3‘, 마그네슘 1.8g/cm3‘이므로 약 35%의 경량화가 가능하다고 단순하게 말할 수 있다.

그러나 탄성계수는 알루미늄 73GPa이 고 마그네슘 45GPa이므로 외부 하중을 지지하고 있는 부품의 경우는 단순한 재질의 변경만으로는 알루미늄과 같은 정도의 강성을 나타내지 못하므로 형상의 변경 등을 통한 설계 최적화가 요구된다.

마그네슘은 현재까지 개발된 여러 가지 구조용 합금들 중에서 최소의 밀도를 가지고 있으며 동시에 우수한 비강도 및 비탄성 계수를 가지고 있다.1.2)

그러나 이러한 우수한 특성을 가지는 마그네슘 합금은 경쟁 재료에 비해 절대 강도 및 인성이 낮으며 고온에서 인장 강도가 급격히 감소하고 내부식 성능이 떨어지는 등의 문제점이 있다. 현재까지 자동차 부품 중 마그네슘 합금은 Cylinder head cover, Steering wheel, Instrument panel, Seat frame 등 비교적 내열성이 요구되지 않는 부분에만 한정적으로 적용되고 있다.
자동차 산업에서 좀 더 많은 부품에 마그네슘 합금을 적용하기 위해서는 내열성을 향상 시키고 고온강도를 향상시키기 위한 새로운 합금의 개발이 이루어져야 한다. 최근 마그네슘 합금개발에 대한 연구동향은 비교적 저가인 원소를 값비싼 원소가 첨가된 합금계에 부분적으로 첨가하거나 대체함으로써 비슷한 내열 특성을 가지는 합금을 개발하고,34) 이를 자동차 산업이나 전자 산업의 내열 부품 적용으로 확대하기 위하여 진행되고 있다. 현재 마그네슘 내열 부품은 선진국에서 자동차 부품으로 개발되고 있으나6-8)

국내에서는 아직 자동차 부품에 폭 넓게 적용되고 있지 않다. 그러므로 국내 자동차 산업이 치열한 국제 시장에서 생존하기 위해서는 마그네슘 합금의 내열 부품 제조기술을 조기에 개발하여 선진국보다 기술적, 경제적 우위를 확보하는 것이 절실히 요구된다.

본 연구에서는 내열 마그네슘합금을 이용하여 알루미늄 오일팬을 대체할 수 있는 새로운 오일팬의 개발올 위한 적절한 다이캐스팅 공정방안을 도출하고자 한다.

<중략>…….

Fig. 1 Current Al oil pan and cooling lines
Fig. 1 Current Al oil pan and cooling lines
Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)
Fig. 2 Temperature distributions of oil pans (Cycling)
Fig. 3 Developed Mg oil pan and cooling lines
Fig. 3 Developed Mg oil pan and cooling lines
Fig. 4 Temperature distributions of Mg oil pan for new cooling lines (Cycling)
Fig. 4 Temperature distributions of Mg oil pan for new cooling lines (Cycling)
Fig. 5 Filling pattern of current Al oil pan
Fig. 5 Filling pattern of current Al oil pan
Fig. 11 Temperature distribution at t-=1.825sec
Fig. 11 Temperature distribution at t-=1.825sec

<중략>…….

결론

오일팬은 엔진 내부에서 순환되어 돌아오는 오일의 열을 외부로 발산하는 냉각기능 및 엔진으로부터 발생하는 소음이 외부로 전달되지 않도록 소음을 차단하는 역할을 수행하는 매우 중요한 부품 중의 하나이다. 본 연구에서는 현재 개발 중에 있는 새로운 내열 마그네슘 합금을 이용하여 현재 사용하고 있는 알루미늄 오일팬을 대체할 마그네슘 오일팬을 개발하고 시험 생산하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다.

  1. 알루미늄 합금과 마그네슘 합금의 단위 부피당 열 용량은 각각 3.07x10J/m/K, 2.38x10J/m/K로서 동일 주조 조건 시 응고 속도 차이가 제품 성형에 영향을 미칠 것으로 예상되었으며, 주조해석 및 제품분석을 통해 확인하였다. 따라서 주조 조건에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인된 용탕, 금형온도, 주조속도 등을 변경하여 최적 주조공정 조건을 확립하였다.
  2. 제품 및 시험편 성형에 영향을 미치는 것으로 확인된 런너의 곡률 반경을 증대시키고 게이트의 갯수 및 오버플로우 위치와 형상을 조절함으로서 제품 및 시험편의 용탕 흐름을 원활하게 조절 할 수 있었다.
  3. MRI153M 합금은 AE44 합금에 비해 응고 시작점에서 완료점까지의 응고시간이 길어 응고 완료 후, 내부 수축기포가 보다 많이 관찰되었다.
    따라서 MRI153M 합금 주조시 슬리브 충진율, 게이트 통과속도, 충진시간 등을 달리하여 최적 주조 품을 생산할 수 있었다.

Reference

  1. W. Sebastian, K. Droder and S. Schumann, Properties and Processing of Magnesium Wrought Products for Automotive Applications; Conference Paper at Magnesium Alloys and Their Applications,Munich, Germany, 2000 
  2. J. Hwang and D. Kang, “FE Analysis on the press forging of AZ31 Magnesium alloys,” Transactions ofKSAE, Vo1.14, No.1, pp.86-91, 2006  원문보기 
  3. S. Koike, K. Washizu, S. Tanaka, K. Kikawa and T. Baba, “Development of Lightweight Oil Pans Made of a Heat-Resistant Magnesium Alloy for Hybrid Engines,” SAE 2000-01-1117, 2000 
  4. D.M. Kim, H.S. Kim and S.I. Park, “Magnesium for Automotive Application,” Journal ofKSAE, Vo1.18, No.5, pp.53-67, 1996 
  5. P. Lyon, J. F. King and K. Nuttal, “A New Magnesium HPDC Alloy for Elevated Temperature Use,” Proceedings of the 3rd International Magnesium Conference, ed. G. W. Lorimer, Manchester, UK, pp.1 0-12, 1996 
  6. S. Schumann and H. Friedrich, The Use ofMg in Cars – Today and in Future, Conference Paper at Mg Alloys and Their Applications, Wolfsburg, Germany, 1998 
  7. F. von Buch, S. Schumann, H. Friedrich, E. Aghion, B. Bronfin, B. L. Mordike, M. Bamberger and D. Eliezer, “New Die Casting Alloy MRI 153 for Power Train Applications,” Magnesium Technology 2002, pp.61-68, 2002 
  8. M.C. Kang and K.Y. Sohn, “The Trend and Prospects of Magnesium Alloys Consumption for Automotive Parts in Europe,” Proceedings of KSAE Autumn Conference, pp.1569-l576, 2003 
Fig. 6: Proposed Pattern Layout

Casting Defect Analysis on Caliper Bracket using Mold flow Simulation

금형 흐름 시뮬레이션을 사용한 캘리퍼 브래킷의 주조 결함 분석

Abstract

이 작업에서는 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 Green sand 주조의 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석합니다. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.

캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다.

모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다. 기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다.

패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴에서 결함이 있는 영역을 찾은 다음 패턴을 재 설계하여 결함을 줄입니다.

Keywords: Casting defects, Mold flow, Simulation, Caliper Bracket

Background

이 작업에서 컴퓨터 보조 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 모래, 기계 및 설계 관련 결함을 분석하는 것은 원하는 부품 형상을 제조하는 직접적인 방법 중 하나입니다. 주조 결함으로 인해 단위 비용이 증가하고 작업 현장 직원의 사기가 낮아집니다. Vijaya Ramnath (2014)는 제조 리드 타임을 대폭 단축하는 게이팅 시스템의 최적화를 다루었습니다.

Prabhakara Rao et al (2011)은 ProCAST 소프트웨어의 도움으로 주조 응고 시뮬레이션 프로세스에 대해 논의했습니다. Kermanpur et al (2010)은 FLOW-3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 두 자동차 주조 부품의 다중 캐비티 주조 금형에서 금속 흐름 및 응고 거동을 연구하고 시뮬레이션 모델을 검증했습니다.

Nandi 등 (2914)은 기존 방법과 컴퓨터 시뮬레이션 기술을 기반으로 다양한 크기의 피더를 사용하는 알루미늄 합금 (LM6)의 응고 거동을 조사하기 위해 플레이트 주조를 연구했습니다. Gajbhiye (2014)는 허용치, 게이팅 시스템 및 피더가있는 패턴에 대해 얻은 설계 치수에 따라 AutoCAST-X 환경에서 응고 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. Masoumi (2005)는 금형 충진의 흐름 패턴을 실험적으로 관찰하기 위해 직접 관찰을 사용했습니다.

Dabade (2013)는 실험 설계법 (Taguchi 법)과 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기법을 결합한 새로운 주조 결함 분석 방법을 제안하고 연구하여 모래, 몰딩, 녹색 모래 주조의 방법, 충전 및 응고. Rajesh Rajkolhe (2014)와 Vipul Vasava (2013)는 주조 시뮬레이션 기술이 주조 결함 문제 해결 및 방법 최적화를 위한 강력한 도구가 된다고 발표했습니다.

Guharaja (2006)는 가능한 가장 낮은 비용으로 매개 변수 설계의 Taguchis 방법으로 품질을 개선함으로써이를 입증했습니다. 검토를 기반으로이 작업에서는 컴퓨터 지원 주조 시뮬레이션 기술을 사용하여 그린 샌드 주조의 설계 관련 결함을 분석합니다. 주조. 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷이 분석을 위해 선택됩니다.

캘리퍼 브래킷을 제조하는 동안 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬 및 샌드 드롭과 같은 결함이 대량 생산에서 발생합니다. 여기에서는 주조 결함 식별, 분석 및 수정에 대한 3 단계 접근 방식을 제시합니다. 모래 관련 결함에서 테스트 매개 변수 및 모래 속성이 수집된 다음 해당 속성을 저널 및 기타 표준과 비교합니다.

기계 관련 주조 결함에서 기계 유지 보수를 관찰 한 다음 유지 보수 일정을 변경하여 브레이크 다운 시간과 유지 보수 비용을 줄입니다. 패턴 관련에서는 “Autodesk 금형 흐름 시뮬레이션 소프트웨어”를 사용하여 패턴의 결함 영역을 찾은 다음 패턴의 재 설계를 수행하여 결함을 줄입니다.

본문 내용 생략 : 문서 하단부의 원문보기를 참고하시기 바랍니다.

Fig. 5: Existing Pattern Layout
Fig. 5: Existing Pattern Layout
Fig. 6: Proposed Pattern Layout
Fig. 6: Proposed Pattern Layout

Conclusions

이 작업은 산업 부품의 결함을 줄이기 위해 시뮬레이션 기술을 사용하여 주조 결함을 식별하는 것을 목표로합니다. 주조 부품의 품질을 향상시키기 위해 여러 가지 장점과 지능형 도구 형태를 제공합니다. 이것은 주조의 품질과 수율을 향상시키는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 이러한 기술적 인 방법으로 주조 결함을 검사하면 주조 산업에서 불량품 관리 조건을 경고 할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 자동차 브레이크 드럼에 사용되는 캘리퍼 브래킷을 분석을 위해 선택합니다. 캘리퍼 브라켓을 제작하는 동안 양산시 수축, 블로우 홀, 몰드 크러쉬, 샌드 드롭과 같은 결함이 발생합니다. 더 나은 품질의 주조를 얻기 위해 다양한 매개 변수를 찾기 위해 많은 테스트가 수행되었습니다. 모래 매개 변수를 적절하게 선택함으로써 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 거부가 통제 될 때까지 모래 혼합 공정 매개 변수의 변화를 위해 지속적으로 노력할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 유지 보수 정책을 제공하여 CASTING 기계의 성능 수준을 높였습니다. 이로 인해 CASTING 기계의 OEE가 향상되었습니다. 마지막으로 세 가지 이상의 수정 사항이있는 새로운 패턴 디자인이 제안됩니다. 이 새로운 패턴 디자인은 주조 결함을 성공적으로 줄였습니다. 더 나은 품질을 위해 주조 결함에 근거한 주조품의 거부를 가능한 한 줄여야합니다.
분석 결과는 제품 품질의 향상을 보여줍니다. 마지막으로 캐스팅 거부율이 감소합니다.

Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)

Numerical Analysis of Die-Casting Process in Thin Cavities Using Lubrication Approximation

Alexandre Reikher
A Dissertation Submitted in
Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of
Doctor of Philosophy
In Engineering
at
The University of Wisconsin Milwaukee
December 2012

ABSTRACT

얇은 벽 부품의 주조는 오늘날 다이 캐스트 산업의 현실이 되었습니다. 전산 유체 역학 분석은 생산 개발 프로세스의 필수적인 부분입니다. 일반적으로 에너지 방정식과 결합 된 3 차원 Navier-Stokes 방정식은 유동 및 응고 패턴, 유동 선단의 위치, 함수로서 고체-액체 인터페이스의 위치를 ​​이해하기 위해 해결되어야 합니다.

캐비티 충전 및 응고 과정에서 시간. 얇은 벽 주조에 대한 지배 방정식의 일반적인 솔루션에는 많은 수의 계산 셀이 필요하므로 솔루션을 생성하는 데 비현실적으로 오랜 시간이 걸립니다.

Hele Shaw 유동 모델링 접근법을 사용하면 평면 외 유동을 무시함으로써 얇은 캐비티의 유동 문제 해결을 단순화 할 수 있습니다. 추가적인 이점으로, 문제는 3 차원 문제에서 2 차원 문제로 축소됩니다. 그러나 Hele-Shaw 근사는 흐름의 점성력이 관성력보다 훨씬 더 높아야하며,이 경우 Navier-Stokes 방정식은 Reynolds의 윤활 방정식으로 축소됩니다.

그러나 다이 캐스트 공정의 빠른 사출 속도로 인해 관성력을 무시할 수 없습니다. 따라서 윤활 방정식은 흐름의 관성 효과를 포함하도록 수정되어야 합니다.

이 박사 학위 논문에서는 얇은 공동에서 응고와 함께 액체 금속의 정상 상태 및 과도 흐름을 모델링하기 위한 빠른 수치 알고리즘이 개발되었습니다. 설명된 문제는 저온 챔버, 고압 다이 캐스트 공정, 특히 얇은 환기 채널에서 관찰되는 금속 흐름 현상과 밀접한 관련이 있습니다.

채널의 금속 흐름 속도가 고체-액체 계면 속도보다 훨씬 높다는 사실을 사용하여 두께에 따른 열 전달을 처리하면서 금속 흐름을 주어진 시간 단계에서 안정된 것으로 처리하여 새로운 수치 알고리즘을 개발했습니다.

일시적인 방향. 얇은 캐비티의 흐름은 채널 두께에 대한 운동량과 연속성 방정식을 통합 한 후 2 차원으로 처리되고 열 전달은 두께 방향의 1 차원 현상으로 모델링 됩니다. 엇갈린 격자 배열은 유동 지배 방정식을 이산화하는데 사용되며 결과적인 편미분 방정식 세트는 SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations) 알고리즘을 사용하여 해결됩니다.

상 변화를 수반하는 두께 방향 열 전달 문제는 제어 볼륨 공식을 사용하여 해결됩니다. 고체-액체 계면의 위치와 모양은 솔루션의 일부로 Stefan 조건을 사용하여 찾을 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 응고와 함께 전체 3 차원 흐름 및 열 전달 방정식을 해결하는 상용 소프트웨어 FLOW-3D®의 예측과 잘 비교되는 것으로 나타났습니다.

제안된 수치 알고리즘은 또한 얇은 채널에서 일시적인 금속 충전 및 응고 문제를 해결하기 위해 적용되었습니다. 움직이는 고체-액체 인터페이스의 존재는 이제 반복적으로 해결되는 일련의 흐름 방정식에 비선형 성을 도입합니다.

다시 한번, FLOW3D®의 예측과 잘 일치하는 것이 관찰되었습니다.

이 두 연구는 제안 된 관성 수정 레이놀즈의 윤활 방정식과 함께 두께를 통한 열 손실 및 응고 모델을 성공적으로 구현하여 다이 캐스트 공정 중에 얇은 채널에서 액체 금속의 유동 및 응고에 대한 빠른 분석을 제공 할 수 있음을 나타냅니다. CPU 시간을 대폭 절약하여 얻은 이러한 시뮬레이션 결과는 다이 캐스트 다이의 환기 채널을 설계하는 동안 빠른 초기 분석을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a.  plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after  solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.3. Schematic representation of steps in the hot chamber die-cast process: a. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; b. after solidification process is complete, the die opens; c. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a.  molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on  plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the  cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is  complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 1.5. Schematic representation of steps in the cold chamber die-cast process: a. molten metal is ladled into the shot sleeve; b. hydraulic cylinder applies pressure on plunger; c. plunger pushes metal from the sleeve through the gating system into the cavity; d. high pressure is maintained during solidification; e. after solidification is complete, the die opens; f. the part is ejected from the cavity.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot  sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die,  5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.6 A schematic of a die-cast die with shot sleeve and plunger: 1) Shot sleeve, 2) Plunger, 3) Stationary half of the die-cast die, 4) Ejector half of the die-cast die, 5) Mold cavity, 6) Ventilation channel.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The  overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the  machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.8 A picture (a ‘full shot’) of a part made using the die-cast process. The overflows are created when the metal front, after filling the main cavity, fills up the machined ‘overflow’ pockets in the die-cast mold. Ventilation channel is last to fill-up.
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.9 Flow analysis results using FLOW3D of the metal flow and solidification in the main cavity. (The velocity is in m/s.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled  with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.10 Temperature distribution in the considered cavity of the die-cast die, filled with liquid metal at the end of the fill process. (The temperature is in 0C.)
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a)  Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b)  Enlarged image of the solidified metal in the channel
Figure 4.16 Experimentally observed solidified metal in the ventilation channel; a) Measured length of metal flow in the ventilation channel after solidification stops it; b) Enlarged image of the solidified metal in the channel
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMIC MODELLING OF LASER ADDITIVE MANUFACTURING PROCESS AND EFFECT OF GRAVITY

전산 유체 역학 레이저 첨가제 모델링 제조 공정 및 중력의 영향

A thesis submitted to
The University of Manchester
For the degree of
Doctor of Philosophy (PhD)
In the Faculty of Science and Engineering
2017
Heng Gu
School of Mechanical, Aerospace and Civil
Engineering

레이저 적층 제조 (LAM)는 재료를 층별로 선택적으로 추가하여 하나 또는 여러 개의 레이저 빔을 사용하여 재료를 융합하거나 응고시키는 3D 부품을 형성하는 것을 기반으로 합니다.

LAM 공정을 조사하는 데 상당한 양의 작업을 할 수 있지만 다른 재료 성장 방향에서 중력 및 동적 유체 흐름 특성의 영향에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

레이저 제조 기술의 발전과 함께 LAM은 실린더 본체, 터빈 블레이드의 표면 클래딩, 해양 드릴링 헤드, 다양한 증착 방향이 일반적으로 필요한 슬리브 및 몰드의 측벽을 비롯한 다양한 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 공간 적층 제조의 경우 운영 환경이 매우 낮거나 무중력을 경험하게 됩니다.

LAM 프로세스를 모델링하기 위한 수치적 방법 개발에 대한 이전 연구에서 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 이전 모델링 작업의 대부분은 자유 표면 형성을 고려하지 않고 용융 풀 역학 개발에 초점을 맞추었습니다. 몇 가지 조사에만 동적 유동 용융 풀에 대한 재료 추가 분석이 포함됩니다.

다양한 재료 증착 방향 및 무중력 효과에서 수행 할 때 모든 복잡한 기능을 사용하여 증착 프로세스를 시뮬레이션하고 중력 효과를 고려할 수 있는 모델을 개발하는 작업은 발견되지 않았습니다.

이 연구에서는 재료 추가, 표면 장력, 용융 및 응고, 중력, 온도 의존 재료 속성, 자유 표면 형성 및 이동을 포함한 복합 공정 요인을 고려한 LAM 공정을 위해 3 차원 과도 전산 유체 역학 모델이 ​​구축되었습니다. 열원. 레이저 금속 증착 공정에 대한 더 나은 이해는 수치적으로 그리고 실험적으로 이루어졌습니다.

이 연구는 단일 레이어의 증착, 여러 인접 패스 및 돌출 된 피쳐가 있는 완전한 3 차원 형상을 다루었습니다. 증착 공정 중 다양한 증착 방향과 무중력 및 매우 낮은 중력에 대한 중력의 영향을 조사하고 그 영향을 최소화하기 위해 공정 매개 변수를 최적화 했습니다.

이 연구는 또한 층별 재료 추가를 기반으로 레이저 좁은 갭 용접 공정의 기본 현상과 용접 공정이 다른 방향으로 수행 될 때 중력이 홈 내부의 용융 풀 형성에 미치는 영향을 이해하는 데까지 확장되었습니다.

용융 풀 개발 이력 및 온도 분포를 분석하여 공정 중에 표면 장력 계수의 영향을 논의했습니다. 현재 모델의 도움으로 증착 불균일성, 증착 양단의 돌출부, 경사, 융착 부족, 계단 효과, 표면 파형, 중력 변화로 인한 붕괴 등 다양한 결함을 설명 하였습니다.

이러한 모든 결함을 제거하기 위한 해당 솔루션이 제시되었습니다. 무중력 레이저 적층 제조에 대한 연구는 이전에 보고되지 않았던 몇 가지 새로운 현상을 발견하여 우주에서 미래의 레이저 3D 프린팅을 위한 길을 닦았습니다.

Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding,  wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding, wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface  tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape  formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two  forces together [122]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two forces together [122]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with  different melt pool shape [120]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with different melt pool shape [120]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal  position
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal position
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental  cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s,  b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s, b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting

6.5 Conclusion

좁은 갭 용접 공정의 다양한 측면을 다루는 3 차원 모델이 구축되었습니다. 용접 비드와 측벽 사이의 융합 현상이 없는 것은 필러 재료와 측벽을 녹일 수 있는 충분한 에너지를 제공 할 수 없는 낮은 열 입력으로 인한 것일 수 있습니다.

증가된 레이저 출력을 적용하거나 재 용융 패스를 수행 한 후 더 나은 표면 품질을 얻을 수 있고 측벽과의 융합 부족을 제거 할 수 있습니다. 용접 비드의 모양이 볼록한 모양에서 오목한 모양으로 바뀌고 측면 벽과의 좋은 젖음이 실현 될 수 있습니다.

다양한 위치에서 좁은 틈새 용접에 대한 중력의 영향을 조사했습니다. 용융 풀 전면의 경사 모양은 중력의 영향으로 다르게 나타납니다.

반면, 홈이 없는 기판의 증착 공정과 비교할 때 대부분의 열을 전달하는데 도움이 되는 측벽의 존재로 인해 중력의 영향이 감소했습니다.

마지막 패스 중에 중력은 일부 평평하지 않은 위치에서 심각한 낙하 및 붕괴 문제를 일으킬 수 있습니다. 이것은 표면에 더 큰 용융 풀이 형성되어 중력과 표면 장력 사이의 균형이 깨졌기 때문입니다. 수직 업 위치에서 좁은 간격 용접 공정 동안 다른 중력 수준이 적용되었습니다.

용접 비드와 측벽 사이의 융합 부족은 중력 수준이 증가함에 따라 관찰 될 수 있습니다. 중력이 증가하면 용융 풀의 뒤쪽 영역으로 더 많은 액체 재료가 이동하여 더 심각한 물방울과 볼록한 모양의 용접 비드가 발생합니다.

용융 풀 개발 이력의 도움으로 용접 비드가 더 이상 그루브에 있지 않거나 측벽과의 직접적인 접촉이 적을 때 전도를 통해 더 적은 열이 방출 될 수 있기 때문에 용융 풀 부피가 크게 증가한다는 것을 알 수 있습니다.

좁은 간격 용접 공정에 대한 표면 장력 계수의 영향을 조사했습니다. 양의 표면 장력 계수를 적용하면 용접 비드가 홈 내부에서 덜 오목한 것처럼 보였고 측벽의 습윤 조건이 음의 ∂γ / ∂T 조건의 경우만큼 좋지 않았습니다.

측벽이 없으면 용접 비드는 표면의 마지막 패스 동안 음의 계수와 양의 계수 케이스 사이에 더 많은 차이를 보여줍니다. 표면 장력 계수는 홈 내부의 측벽과의 융합 상태를 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다.

두꺼운 부분의 좁은 틈새 용접 중에 여러 번 통과하는 용접 비드 개발이 조사되었습니다. 비드 모양은 열 축적으로 인해 더 많은 패스가 증착 될수록 더 오목 해집니다. 패스 간의 융합 부족은 때때로 다음 패스의 재 용융 공정을 통해 제거 될 수 있습니다. 이종 재료를 사용한 좁은 틈새 용접 프로세스가 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

중심선을 따라 용융 풀과 용접 비드의 비대칭 형성은 재료 열 특성의 차이에 기인 할 수 있으며, 결과적으로 측벽과의 융합 부족을 유발할 수 있습니다.

비드 비대칭 문제는 수평 위치에서 용접 공정을 수행하거나 총 열 입력을 증가시켜 열전도율이 높은 측벽을 녹이는 방식으로 피할 수 있습니다. 재 용융 공정은 표면 품질을 향상시키고 모재와의 융착 문제를 제거하기 위해 용접된 표면에 적용 할 때 유용한 것으로 밝혀졌습니다.

Cad2Stl

FLOW-3D 유틸리티 프로그램 안내

이 문서에서는 FLOW-3D에서 사용할 수 있는 일부 Utility Program에 대해 설명합니다. 유틸리티 프로그램의 목적은 시뮬레이션을 수행할 때 반드시 필요한 것은 아니지만 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 각 개별 유틸리티의 사용법은 다음과 같습니다.

  1. 파일 변환 및 STL 품질 검사 도구

FLOW-3D는 중립 형식인 STL파일 형식만 지원하며 대부분의 CAD 패키지에서 STL형식을 지원하지만 형상을 STL형식으로 만들 수 없는 이유가 있을 수 있습니다. 이로 인해 FLOW-3D 사용자는 여러 파일 변환 유틸리티를 사용할 필요가 있을 수 있습니다. 또한 STL 파일 품질을 확인하는데 사용할 수 있는 여러 유틸리티도 사용할 수 있습니다. 아래 나열된 이러한 유틸리티는 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.

  • Cad2Stl : 다양한 CAD 형식에서 변환 파일을 사용하는.STL파일
  • Topo2STL : 파일을topo형식에서.STL파일로 변환하는 데 사용
  • MiniMagics :.STL파일의 오류를 확인하는 데 사용
  • qAdmesh :.STL파일의 오류를 확인하고 사소한 문제를 해결하는데 사용

Cad2Stl

Cad2Stl 은 다른 CAD 파일 형식을 FLOW-3D에서 사용되는 STL 파일 형식으로 변환하기 위한 파일 변환 도구입니다. Cad2Stl 은 다음 파일 형식을 STL 형식으로 변환합니다.

  • Autodesk 3D Max :.3ds
  • Autodesk 별명 :.obj
  • IGES: .igs,.iges
  • BREP :.brep
  • 단계 : .stp,.step
  • 아바쿠스 6.2+ :.inp
  • NASTRAN :.blk
  • Marc Mentat : 고정 형식과 쉼표로 구분.dat

Cad2Stl 은 파일에서 역 법선 벡터를 보정하는 기능도 있습니다. 이 유틸리티는 유지 보수 계약이 유효한 모든 FLOW-3D 고객에게 무료로 제공되며 FLOW-3D Usre Site의 유틸리티 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다.

Cad2Stl 은 Flow Science Japan에서 FLOW-3D 사용자를 위해 개발되었습니다 .

Cad2Stl Program
  1. 변환 목록에 변환할 파일 추가
    • 추가 -변환 목록에 파일을 추가합니다.
    • 제거 -변환 목록에서 파일을 제거합니다. 제거하려면 변환 목록에서 파일을 강조 표시하고 제거를 선택하십시오.
    • 기본적으로 파일 이름은 import file 이름과 일치하는 CAD파일을 STL파일 이름으로 지정하는데 변경이 필요하면 더블 클릭하고 이름을 바꾸면 변경할 수 있습니다.
  2. 구체화 옵션을 사용하여 STL 파일의 품질을 선택하십시오. 선택하고 볼 수 있는 네 가지 수준의 정확도가 있습니다. 파일이 변환될 때마다 STL로 작성된 파일이 표시되므로 사용자가 만족스럽거나 더 높은 수준의 세분화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다. 정확성이 향상되면 파일 크기는 증가하지만 처리 시간은 크게 증가하지 않습니다. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다. 이것은 BREP, IGES및 STEP 파일 형식에만 적용됩니다.
  3. 원하는 작업을 선택하십시오. 다른 파일 형식을 한 번에 로드하고 변환할 수 있습니다. 또한 변환 프로세스가 완료되면 파일을 로드하고 표시하기 위한 대화 상자가 열립니다.
    • 변환 -파일을 변환합니다. 한 파일을 변환하려면 로드할 파일 목록에서 해당 파일을 강조 표시하여 변환하십시오.
    • 모두 변환 -모든 파일을 변환
    • 표시 -변환된 파일을 강조 표시합니다
    • 면 방향 수정 -일반 수정 루틴
    • 변환 목록 숨기기 -더 나은 부품 표시를 위해 보기 화면을 증가 시킵니다.
    • 와이어 프레임 오버레이 -각 STL 패싯의 패싯 모서리를 오버레이 합니다. 이것은 오른쪽 하단의 확인란입니다.
    • 로그 지우기 – 변환 로그 텍스트 상자에 대한 모든 데이터 출력을 지웁니다.
  4. 종료 -프로그램을 닫습니다

qAdmesh

qAdmesh는 .STL파일에 오류 가 있는지 확인하는 도구이며 연결이 끊어진 패싯, 반전된 법선, 연결이 끊어진 패싯 및 누락된 패싯과 같은 사소한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. qAdmesh를 시작하려면:

  • GUI에서: Model Setup 탭의 Tools ‣ qAdmesh로 이동하십시오.
  • Windows: 바탕 화면 아이콘을 클릭하거나 시작 메뉴에서 FLOW-3D v12.0 폴더의 형상 도구 하위 디렉토리에 있는 Admesh 항목으로 이동하십시오.
  • Linux의 경우: $F3D_HOME/utilities/qAdmesh을 실행하십시오.

명령: qAdmesh를 열고 찾아보기 버튼을 사용하여 지오메트리 파일을 로드 하십시오. 문제를 해결하고 수정 사항으로 새 형상 파일을 생성하려면 기본 옵션을 그대로 두고 출력 유형을 선택하고 새 형상 파일의 경로를 지정하십시오. 이진 STL 은 ASCII STL 옵션 보다 작은 파일을 생성하므로 권장됩니다 (이진 및 ASCII 형식 만 FLOW-3D 로 인식됨). 그런 다음 적용을 클릭하여 파일을 확인하고 수정하십시오.

qAdmesh program
qAdmesh program

qAdmesh의 출력은 인터페이스의 메시지 섹션에 표시됩니다. 출력에는 감지된 오류와 출력 옵션이 선택된 경우 이러한 문제점을 해결하기 위해 수행할 조치가 표시됩니다.

사용자 정의 검사 옵션은 파일을 고정할 때 프로그램이 어떤 작업을 수행하는지에 대한 자세한 제어를 제공할 수 있습니다. 또한 변형 및 공차 탭에는 .STL 파일의 회전, 미러링, 크기 조정, 변환 및 병합 기능을 제공하는 옵션이 있습니다.

qAdmesh는 무료 유틸리티입니다만 FSI에서 지원하지 않습니다. qAdmesh가 문제를 해결하는 능력은 심각도에 따라 다릅니다. 문제의 수가 증가함에 따라 qAdmesh 가 문제를 해결할 수 있는 가능성이 줄어 듭니다. 문제를 해결할 수 없는 경우 CAD 패키지를 사용하여  .STL 파일을 재생성 하는 것이 좋습니다.

MiniMagics 

MiniMagics 는 무료 STL파일 시각화 및 복구 유틸리티입니다. 설치는 FLOW-3D 홈 디렉토리 의 Utilites 폴더에서 찾을 수 있으며 파일 분석 및 복구를 위한 유용한 도구로 qAdmesh에서 수행된 수정 사항을 시각화하거나 qAdmesh의 대안으로 사용할 수 있습니다.

$F3D_HOME/UtilitiesSTL

  • Topo2STL

FLOW-3D가 지원하는 유일한 CAD 파일 형식은 .STL이지만 형식을 포함하여 다른 형식의 지형 데이터를 갖는 것은 드문 일이 아닙니다. Topo2STL의 유틸리티로 변환할 수 있습니다. Topo2STL 은 Windows 시스템에서만 사용 가능하며 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다.

명령

  1. 지형 파일은 다음 형식의 ASCII 파일입니다. 각 선은 점을 나타내며 동일한 단위 시스템에서 3 개의 좌표 (일반적으로 피트 또는 미터)를 포함합니다. 좌표는 공백으로 구분됩니다. 선의 좌표 순서는 XYZ 여야 합니다. 여기서 Z는 표고입니다. 두 좌표는 동일한 XY 점을 공유할 수 없습니다. 포인트의 순서 (파일의 줄)는 중요하지 않습니다. 좌표를 포함하지 않는 머리글 줄이나 꼬리 줄이 없어야 합니다.
  2. Topo2stl.exe유틸리티가 추출된 위치에 있는 파일을 실행하여 Topo2STL에 액세스 할 수 있습니다.
  3. 유틸리티를 시작하면 변환할 파일을 선택하라는 topo 파일 찾아보기 창이 나타납니다. 파일 찾아보기 창을 이용하여 파일을 선택합니다.
  4. topo파일이 선택되면, Topo2STL의 창이 나타나고, X, Y의 범위와 Z 계산할 topo데이터 익스텐트가 계산되면 Topo 데이터 익스텐트 및 데이터의 총 포인트 수에 대한 정보가 Information: Topo data extents 아래에 표시됩니다.
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환에 필요한 사용자 입력은 공간 분해능 및 STL 최소 Z 좌표입니다. 기본적으로 공간 해상도는 0.002 * min (X 범위, Y 범위)이고 STL 최소 Z 좌표는 ZMIN-(ZMAX-ZMIN)입니다. 여기서 ZMIN 및 ZMAX는 Topo 데이터의 범위입니다.
    • 공간 해상도는 STL 파일을 생성하는 동안 Topo 데이터가 얼마나 정밀하게 분석되는지 제어합니다.
    • STL 최소 Z 좌표는 Topo 데이터의 ZMAX보다 작은 값이어야 합니다. 이것은 STL파일의 최소 ​​Z 두께를 효과적으로 설정합니다.
  2. Browse 버튼은 파일 출력 위치를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. 변환을 클릭하면 변환 프로세스가 시작됩니다. 이 시점에서 변환 취소를 사용하여 변환이 완료되거나 종료될 때까지 Topo2STL 창을 닫을 수 없습니다.
Topo2STL
Topo2STL
  1. 변환이 완료 (또는 종료)되면 변환 단추가 변환 추가로 변경되어 사용자가 변환할 다른 Topo 파일을 선택할 수 있습니다.
Topo2STL
  1. FSAI를 사용한 유한 요소 메쉬 파일 형식 변환

FSAI의 도구에서 유한 요소 메시를 변환하는 유틸리티입니다 Abaqus6.2 이후 형식과 NASTRAN 벌크 형식에 사용되는 형식을 변환하는 FSAI는 유틸리티 드롭 다운 메뉴에서 액세스 할 수 있습니다. FSAI를 사용하려면 다음을 수행하십시오. EXODUS II

  • 적절한 모드에서 유틸리티를 엽니다 (초기 메쉬의 Abaqus 형식인지 NASTRAN 형식인지 여부에 따라 다름 )
  • 파일에서 생성 필드에서 입력 유한 요소 메쉬를 찾습니다.
  • 생성된 파일 위치 필드에서 원하는 출력 위치를 찾으십시오.
  • 생성된 파일 이름 필드에서 원하는 출력 파일 이름을 설정하십시오.
  • 생성을 누릅니다.

 노트

이 FSAI 프로그램을 사용하려면 FLOW-3D 와 별개의 라이센스가 필요합니다. 자세한 내용은 FLOW-3D 영업 담당자에게 문의하십시오.

  1. 계산기

유틸리티 드롭 다운 메뉴에 여러 계산기가 추가되어 알려진 매개 변수 (예: 유체 속성 등)를 기반으로 입력 수량을 추정할 수 있습니다. 사용 가능한 계산기는 다음을 계산합니다.

  • 냉각 채널의 열전달 계수
  • 재료 특성 및 시뮬레이션 시간에 따른 열 침투 깊이
  • 샷 슬리브의 유체 높이
  • 고압 다이캐스팅을 위한 피스톤 속도
  • 밸브 압력 계수
  1. MPDB (Material Properties Database) 확장

MPDB (Material Properties Database)는 FLOW-3D 와 별도로 Flow Science, Inc 에서 구입할 수 있는 타사 데이터베이스입니다. 여기에는 문헌의 다양한 온도 의존성 고체 재료 특성이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 용 MPDB는 사용자가 FLOW-3D의 기본 데이터베이스와 호환되는 파일 형식을 내보낼 수 있도록 하여 데이터를 FLOW-3D 로 편리하게 가져올 수 있는 MPDB 독점 버전입니다. MPDB의 재료 특성은 대부분 고체상입니다. 따라서 FLOW-3D 모든 모델 고체 특성을 요구하는 데이터, 특히 유체 구조 상호 작용, 응고 및 열 응력 진화 모델을 활용할 수 있습니다.

MPDB는 다양한 형식으로 데이터를 내보낼 수 있는 독립형 데이터베이스로 사용될 수 있습니다. MPDB에 대한 일반적인 지침은 JAHM Software, Inc.를 방문하십시오. 여기에서는 FLOW-3D 와 함께 MPDB를 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. FLOW-3D 와 제대로 통합하려면 MPDB 용 실행 파일이 Windows와 Linux에 있어야 합니다. 실행 파일은 FLOW-3D GUI에 의해 감지되며 재료 메뉴 아래 MPDB에서 재료 가져오기 메뉴 항목 이 활성화됩니다. 이러한 조건 중 하나라도 충족되지 않으면 FLOW-3D GUI를 통해 액세스 할 수 없습니다. MPDB%F3D_HOME%\Utilities$F3D_HOME/UtilitiesMPDB_for_FLOW-3D

FLOW-3D MPDB
FLOW-3D MPDB

material를 클릭 MPDB에서 가져오기 및 사용자 인터페이스 MPDB는 별도의 창에서 열립니다. 재료는 주요 요소로 분류되었습니다. Materials 탭, 테이블에서 요소를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여, 사용자는 해당 요소를 포함하는 물질의 목록을 볼 수 있습니다.

(Material Properties Database)
(Material Properties Database)

예를 들어 다음 그림은 철 (Fe)이 포함된 데이터베이스의 재료 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Fe)
FLOW-3D MPDB(Fe)

사용자는 다른 합금, 세라믹, 유리 또는 기타 분류되지 않은 재료를 분류하는 다른 탭으로 전환할 수도 있습니다. 다음 그림은 Al & Cu 합금 목록을 보여줍니다.

FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Al & Cu)
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni - 1006 (UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(Fe,Ni – 1006 (UNS G10060))

재료가 식별되면 재료를 두 번 클릭하면 해당 재료에 사용할 수 있는 속성 목록이 있는 별도의 창이 나타납니다. 예를 들어 Fe 및 Ni 합금에서 1006 (UNS G10060)을 엽니다. 이러한 속성이 모두 FLOW-3D에 사용되는 것은 아닙니다.

FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))
FLOW-3D MPDB(1006(UNS G10060))

각 속성은 이 창의 오른쪽에서 선택할 수 있는 다른 형식으로 파일에 표시, 플로팅 또는 저장할 수 있습니다. 그러나 이러한 속성 중 일부가 FLOW-3D 로 인식되는 것은 아닙니다. 

FLOW-3D 와 호환되는 파일 형식을 생성하려면 재료 창을 닫고 FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 시작하십시오. 재료의 특성으로 FLOW-3D로 가져올 수 있는 세 가지 파일 형식이 있습니다.  유체 데이터베이스 형식(.f3d_dbf 확장), 고체 데이터베이스 형식 (.f3d_dbs 확장), 일반 쉼표로 구분된 값(CSV형식)으로 부터 시뮬레이션에 적합한 FLOW-3D 호환 형식을 선택하십시오. MPDB의 재료는 대부분 고체이지만 사용자가 응고된 유체의 특성을 가져오려면 FLOW-3D에서 응고된 유체 특성이 유체 특성의 일부이므로 Fluids 데이터베이스 형식을 선택해야 합니다. 솔리드 및 유체 데이터베이스 파일 형식과 파일은 현재 사용자의 문서 폴더와 Windows 및 Linux에 저장됩니다.

CSV<My Documents>\FLOW-3D\gui\MaterialsDatabase/home/<user>/FLOW-3D/gui/MaterialsDatabase

이러한 위치는 FLOW-3D의 데이터베이스가 사용자 정의 재료를 찾는 곳입니다. MPDB에서 이러한 위치로 내보낸 모든 자료는 FLOW-3D의 기본 데이터베이스에 의해 선택됩니다.

1006 (UNS G10060) 철 합금을 선택하십시오.

FLOW-3D MPDB(UNS G10060)
FLOW-3D MPDB(UNS G10060)

이전에 사용 가능했던 일부 특성은 FLOW-3D 와 관련이 없기 때문에 사용 불가능 합니다. 각 속성이 처리되자 마자 플롯 되거나 해당 데이터가 표시되면 참조 및 메모 섹션이 활성화됩니다. 참조 탭 속성에서 찍은 위치를 나타내는 참고 섹션은 일반적으로 데이터의 구성과 정확성에 관한 사항이 포함되어 있습니다. 

온도에 따른 특성의 동작을 이해하는 데 도움이 되도록 각 특성을 플롯 할 수 있습니다. 또한 데이터의 유효성에 대한 경고가 있을 수 있습니다. 

예를 들어 열전도도를 먼저 플로팅하면 저온 경고가 표시됩니다. 온도의 함수로 플롯을 표시하기 전에 .f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 

재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Low temperature warning)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)
FLOW-3D MPDB(Temperature Plot)

.f3d_dbs파일을 쓰려면 데이터베이스에 추가 버튼을 클릭하고 다음 창에서 파일에 쓸 속성을 ​​선택하십시오. 사용 가능한 단계에 대한 속성을 선택할 수 있습니다. 속성이 선택되면 데이터 쓰기 및 닫기를 클릭하십시오. 재료 창을 닫습니다. FLOW-3D/SolidWorks/ANSYS 메뉴에서 데이터베이스를 닫습니다.

경우에 따라 재료에 사용자에게 필요한 속성이 없습니다. 데이터베이스에 사용 가능한 속성을 추가한 후 이러한 상황에서 누락된 속성은 유사한 속성을 가진 합금 (사용자의 위험 부담)에서 얻을 수 있습니다. 데이터베이스가 열려있는 동안 FLOW-3D에서 사용될 하나의 재료에 대해 속성을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)
FLOW-3D MPDB(Select properties to write to file)

데이터베이스를 닫은 후 파일 이름을 묻는 메시지가 사용자에게 표시됩니다. 기본값은 MPDB 가 재료에 지정하는 것입니다. FLOW-3D 가 재료를 사용자 정의 재료로 인식하도록 파일의 위치와 확장자가 미리 설정되어 있습니다.

FLOW-3D MPDB(File locate position)
FLOW-3D MPDB(File locate position)

CSV파일을 선택한 경우에도 동일한 프로세스가 적용됩니다. 데이터가 파일에 기록되면 각 테이블 형식 속성 창의 값 가져오기 버튼에서 데이터를 검색할 수 있습니다.

첫 번째 열은 항상 온도입니다.

FLOW-3D MPDB(csv file)
FLOW-3D MPDB(csv file)
  1. grfedit를 사용하여 flsgrf 파일 편집

명령 줄 유틸리티이므로 runscript와 같은 적절한 환경에서 실행해야 합니다 ( Runscripts 사용 참조 ).


Runscripts 사용

실행 스크립트는 작업 문제 디렉토리에서 실행되도록 설계되었습니다. 스크립트는 $F3D_HOME/local디렉토리에 있습니다. 스크립트를 사용하려면 다음 환경 변수를 설정해야합니다.

  • F3D_HOMEFLOW-3D 설치 디렉터리 의 경로를 지정합니다 .
  • F3DTKNUX_LICENSE_FILEFLOW-3D 라이선스 서버 의 위치를 ​​지정 합니다.
  • PATHPATH포함하도록 환경 변수를 수정해야합니다. $F3D_HOME/local그렇지 않으면 실행 스크립트를 찾을 수 없습니다.
  • F3D_VERSION: 사용할 솔버 버전을 지정합니다. 유효한 옵션은 double배정 밀도 버전 및 prehyd사용자 지정 배정 밀도 솔버입니다.

명령 줄에서 실행하려면 :

  1. 명령 프롬프트 또는 터미널을 엽니 다.
  2. 필요한 환경 변수를 설정하십시오.
    • Windows : FLOW-3D 를 시작하는 데 사용되는 배치 파일에서 환경을 복사하여 수행 할 수 있습니다 . 배치 파일의 내용은 FLOW-3D 아이콘 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 하고 편집을 선택 하여 액세스 할 수 있습니다 .
    • Linux : 설치 디렉토리 에서 파일을 flow3dvars.sh가져옵니다 local.
  3. 솔버가 실행중인 디렉토리로 변경하십시오.
  4. 원하는 runscript 명령을 입력하십시오. runhyd <ext2>

  • grfedit를 연 후 사용자에게 소스 파일 (flsgrf.*데이터가 복사될 파일)의 경로를 묻는 메시지가 표시됩니다. 파일의 전체 경로 (예 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.simulation:)를 입력하고 <enter>를 누르십시오.
  • 이제, 파일 입력 확장의 목표 예를 들어, (데이터를 기록할 위치로 파일) 파일을 new_output. 데이터가 파일에 기록됩니다 c:\users\username\FLOW-3D\simulation\flsgrf.new_output. 대상 파일이 존재하면 파일을 덮어쓰거나 대상 파일에 데이터를 추가하라는 메시지가 표시됩니다. 대상 파일의 시간보다 늦게 시뮬레이션 시간을 가진 소스 파일 편집 만 추가됩니다.
  • 이 시점에서 프로그램은 어떤 히스토리 데이터 편집, 데이터 편집 재시작 및 대상 파일에 쓰기 위해 선택된 데이터 편집을 묻습니다. 프롬프트에 따라 작성할 데이터 편집을 선택하십시오.
  • 대상 파일을 작성한 후 프로그램이 닫히고 다른 flsgrf.*파일처럼 사용할 수 있습니다.

 노트

  • grfedit는 FLOW-3D v11.1 이상에서 작성된 결과 파일에서만 작동합니다.
  • 소스 flsgrf.*파일은 grfedit에 의해 수정되지 않습니다
  • FLOW-3D/MP의 출력 파일로 작업할 때는 flsgrf1의 위로 flsgrf 교체 하십시오 .
  • 소스 및 대상 파일 모두에 허용되는 유일한 이름은 flsgrf및 flsgrf1입니다.

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D Glossary | FLOW-3D 용어 사전

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

FLOW-3D 용어 사전 테이블
FLOW-3D 용어 사전 테이블

FLOW-3D 용어 사전 / 용어 설명

Drift Flux

드리프트 모델은 밀도가 서로 다른 두 혼합 유체 구성 요소의 상대적 흐름을 설명합니다. 구성 요소는 상이 다를 수도 있고, 상이 같지만(불가침) 유체가 다를 수도 있습니다. 분산된 위상 입자 크기가 클 경우 드리프트 모델의 적용성에 대한 제한이 존재할 수 있습니다. 이러한 제한은 일반적으로 메쉬 셀 크기의 10% 미만으로 분산된 위상 입자 크기를 유지함으로써 방지할 수 있습니다.

배플

얇은 형상 조각을 나타내는데 사용되는 2 차원 개체입니다. 이들은 전처리기에 의해 셀면으로 이동되고 유체의 흐름을 부분적으로 또는 완전히 차단하는 역할을 합니다. 배플은 지정된 열 전달 계수를 가질 수 있으며 배플을 통과하는 양(플럭스 표면)을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

Two-dimensional objects that are used to represent thin pieces of geometry. They are moved by the preprocessor to cell faces and act to partially, or completely block the flow of fluid. Baffles can have heat transfer coefficients specified and can be used to measure quantities that pass through them (a flux surface).

경계 조건

도메인의 범위에서 솔루션을 정의합니다. 경계 위치에서 흐름의 실제 상태를 나타내는 경계 조건을 선택하는 것이 중요합니다.

Defines the solution at the extents of the domain. It is important to choose boundary conditions that represent the true condition of the flow at the boundary location.

CFD

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 수치 솔루션을 통해 컴퓨터의 유체 흐름을 시뮬레이션 하는 유체 역학의 한 분야입니다.

Computational Fluid Dynamics (CFD), the branch of fluid mechanics dedicated to simulating the flow of fluid on a computer via numerical solutions.

Complements

Complements를 정의합니다. 예를 들어, 솔리드 구의 complements는 솔리드 재료로 둘러싸인 구형 구멍입니다.

The inverse of a shape defines the complement. For example, the complement of a solid sphere is a spherical hole surrounded by solid material.

Client

클라이언트 컴퓨터는 자신이 FLOW-3D를 실행하고 있지만, FLOW-3D 소프트웨어 라이선스는 다른 컴퓨터 (서버 컴퓨터)에서 획득하는 컴퓨터를 의미합니다.

A client machine is a computer that runs FLOW-3D  but acquires the software license from a different machine (the server machine)

Components

Components는 공간의 개체를 정의하며 하위 구성 요소로 구성됩니다. 구성 요소는 열 전도율, 비열 및 표면 거칠기와 같은 재료 특성을 가질 수 있습니다.

Components define objects in space and are comprised of subcomponents. A component can have material properties such as thermal conductivity, specific heat and surface roughness.

Custom result

시뮬레이션 중 또는 완료 후 사용자가 생성한 데이터를 그래픽으로 표시합니다. 생성하려면 사용자가 flsgrf결과 파일을 연 다음 플로팅 매개 변수(예 : 플로팅 할 도메인 부분, 플로팅 할 수량 등)를 선택해야 합니다.

Graphical displays of data generated by the user during the simulation or after it has completed. To generate, the user must open an flsgrf results file and then select the plotting parameter (e.g., portion of domain to plot, quantity to plot, etc.).

Domain

지배 방정식을 풀 영역입니다. 이것은 메쉬의 범위에 의해 정의됩니다.

The region in which the governing equations are to be solved. This is defined by the extents of the mesh.

Diagnostics

전 처리기 및 솔버의 진행 상황과 오류 및 경고에 대한 정보가 포함된 파일 세트입니다.

A suite of files that contain information on the progress of the preprocessor and solver as well as errors and warnings.

EPSI

압력/연속 반복이 어느 지점에서 수렴되는지를 결정하는데 사용된 수렴 기준입니다. 기본 숫자 설정을 사용하면 이 값은 FLOW-3D에 의해 자동으로 계산되며 시간 단계가 증가함에 따라 작아집니다.

The convergence criterion that was used to determine at what point the pressure/continuity iterations have converged. With the default numerical settings, this value is automatically computed by FLOW-3D  and becomes smaller as the time step increases.

Existing result

prpplt.* 또는 flsplt.* 파일은 전처리 종료 솔버 실행 종료시 또는 자동으로 생성되는 플롯 파일입니다.

A plot file that is automatically created, either at the end of preprocessing or the end of the solver run- prpplt.* or flsplt.*.

F3D_HOME

FLOW-3D 프로그램 파일이 있는 디렉토리를 정의하는 환경 변수.

Environment variable that defines the directory where the FLOW-3D  program files are located.

Floating license

FLOW-3D는 서버 시스템에 라이센스를 액세스하는 각 클라이언트 컴퓨터와 컴퓨터 네트워크에서 실행합니다. 허용하는 라이센스 최대 동시 시뮬레이션 수는 구매한 솔버 토큰 수에 의해 제한됩니다.

A license that allows FLOW-3D  to be run on a network of computers with each client machine accessing the license on a server machine. The maximum number of concurrent simulations is limited by the number of solver tokens purchased.

Flsgrf file

솔버가 생성한 결과 파일. 이 파일은 사전에 정의된 시간 간격으로 생성된 정보를 포함하며 그래픽 디스플레이를 생성하는 데 사용됩니다. 사용자 정의 플로팅 중에 포스트 프로세서에서 사용합니다.

Results file produced by the solver. This file contains information produced at predefined time intervals and is used to produce graphical displays. Used by the postprocessor during custom plotting.

Flsplt file

솔버가 자동으로 생성한 플롯 파일입니다. 이 파일에는 시뮬레이션의 히스토리 데이터, 메시 등에 대한 기본 정보와의 $GRAFIC 이름 목록에 사전 정의된 그래픽 요청이 포함되어 prepin.* 파일 안에 있습니다.

Plot file produced automatically by the solver. This file contains basic information on history data, mesh, etc. from the simulation as well as any pre-defined graphics requests in the $GRAFIC namelist in prepin.*.

Fluid #1 surface area

선택한 길이 단위의 자유 표면 영역을 제곱 됩니다. 인터페이스가 예리한 문제에만 해당됩니다.

The free-surface area in the chosen length units squared. This is only relevant for problems with a sharp interface.

Fluid thermal energy

영역에 존재하는 모든 유체에 포함된 총 열 에너지 (에너지 전송이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

The total thermal energy contained by all the fluid present in the domain (relevant only for simulations with energy transport turned on).

Free surface

유체와 유체 사이의 인터페이스. FLOW-3D에서 이 인터페이스는 전단이 없는 것으로 가정되며, 이는 빈 공간에 있는 가스가 유체에 무시할 수 있는 트랙션을 발휘함을 의미한다.

The interface between fluid and void. In FLOW-3D , this interface is assumed to be shear-free, meaning that any gas in the void space exerted negligible traction on the fluid.

GUI

” Graphical User Interface”.  GUI는 사용자가 FLOW-3D를 제어할 수 있는 그래픽 패널, 대화 상자 및 창을 제공합니다.

“Graphical User Interface”. The GUI presents the graphical panels, dialog boxes and windows that allow the user to control FLOW-3D .

Iteration count

각 시간 단계에서 필요한 압력/연속 반복 횟수입니다. 압력/연속성 반복은 유체 볼륨이 유지되도록 하고 유체 전체에서 올바른 압력을 계산하는 데 필요합니다.

The number of pressure/continuity iterations required at each time step. The pressure/continuity iterations are necessary to ensure that the fluid volume is maintained and to compute the correct pressure throughout the fluid.

License file

사용자가 FLOW-3D 를 실행할 수 있도록 암호화된 정보가 포함된 Flow Science에서 제공하는 전자 파일 입니다.

Electronic file provided by Flow Science that contains encrypted information enabling the user to run FLOW-3D .

License server

플로팅 라이센스 시스템의 작동을 활성화하기 위해 FLEXlm 라이센스 소프트웨어가 설치된 시스템. FLOW-3D는 License Server에 설치할 필요가 없습니다.

Computer on which the FLEXlm licensing software is installed to enable the operation of a floating license system. FLOW-3D  does not need to be installed on the license server.

Licensing

FLOW-3D 실행을 제어하는 ​​FLEXlm 소프트웨어.

FLEXlm software that controls the running of FLOW-3D .

Max. residual

압력/연속성 반복의 최종 반복에서 연속성 방정식의 실제 발산. 이 값은 메시지가 나타나지 않는 한 일반적으로 epsi보다 작습니다 .

The actual divergence of the continuity equation on the final iteration of the pressure/continuity iterations. This value is usually smaller than epsi unless the message, pressure iteration did not converge in xxxx iterations appears.

Mean kinetic energy

모든 계산 셀의 운동 에너지의 합을 도메인에 존재하는 총 유체 질량으로 나눈 값입니다. 이 양이 시간이 지남에 따라 변하지 않으면 정상 상태에 도달했음을 나타내는 좋은 지표입니다.

The sum of kinetic energy of all the computational cells, divided by the total mass of fluid present in the domain. When this quantity ceases to change over time, it is a good indicator that steady-state has been reached.

Node-locked license

특정 컴퓨터에 고정된 라이센스. 노드 잠금 라이센스는 네트워크를 통해 액세스 할 수 없으므로 일반적으로 모든 작업을 한 컴퓨터에서 수행해야하는 경우에만 사용됩니다.

A license that is locked to a particular computer. A node-locked license cannot be accessed across a network, and so is typically only used when all work is to be done on one computer.

Non-inertial reference frame

가속화되는 참조 프레임. 비 관성 참조 프레임은 움직이는 컨테이너를 모방하는 데 사용할 수 있습니다.

A frame of reference that is accelerating. A non-inertial reference frame can be used to mimic a moving container.

Pltfsi

1D 및 2D 플롯을 생성하는 FLOW-3D에 포함된 그래픽 디스플레이 프로그램.

Graphics display program included with FLOW-3D  that produces 1D and 2D plots.

Postprocessor

FLOW-3D 내의 Postprocessor 프로그램은 FLOW-3D 또는 타사 시각화 프로그램에서 읽을 수 있는 데이터 파일을 생성하거나 타사 소프트웨어 프로그램에서 읽을 텍스트 데이터를 생성하는 솔버 출력 데이터를 처리하는 프로그램입니다.

The program within FLOW-3D  that processes the solver output data to produce data files that can be read by FLOW-3D ’s or third-party’s visualization programs, or produce text data to be read by third party software programs.

Prepin file

FLOW-3D 시뮬레이션을 실행하는데 필요한 모든 정보가 포함된 텍스트 파일 입니다. GUI를 사용하거나 텍스트 편집기를 사용하여 수동으로 작성할 수 있습니다.

Text file that contains all of the information necessary to create a FLOW-3D  simulation. It can be created using the GUI or manually with a text editor.

Preprocessor

솔버의 실행을 준비하기 위해 입력 파일을 기반으로 메쉬 및 초기 조건을 생성하는 FLOW-3D 내의 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D  that generates the mesh and initial conditions based on the input file in preparation for the running of the solver.

Prpgrf file

전처리기에 의해 생성된 결과 파일로 전 처리기의 정보를 포함하며 후 처리기에서 사용자 플롯을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 파일은 미리보기 버튼을 선택하거나 시뮬레이션에서 사전 프로세서(runpre 사용)를 실행하는 경우에만 실행됩니다.

Results file produced by the preprocessor. Contains information from the preprocessor and can be used by the postprocessor to create custom plots. This file is produced only when the Preview button is selected or if only the pre-processor is run on the simulation (using runpre).

Prpplt file

전처리기에 의해 자동으로 생성된 파일을 플롯 합니다. 메시, 구성 요소, 초기 조건 및 재료 특성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

Plot file produced automatically by the preprocessor. Contains information on meshing, components, initial conditions and material properties.

Restart simulation

이전 시뮬레이션에서 계속되는 시뮬레이션입니다. 이전 시뮬레이션의 결과는 다시 시작 시뮬레이션을 위한 초기 조건 및 (선택적으로) 경계 조건을 생성하는 데 사용됩니다.

A simulation which continues from a previous simulation. The results from the previous simulation are used to generate the initial conditions and (optionally) boundary conditions for the restart simulation.

Server

라이센스 서버를 호스팅하는 시스템

The machine that hosts the license server.

Stability limit

각 시간 단계에서 사용할 수 있는 최대 시간 단계. 더 큰 시간 단계는 수치적 불안정성과 비물리적 결과로 이어질 것이다.

The maximum time step that can be used during each time step. A larger time step will lead to numerical instabilities and nonphysical results.

STL (Stereolithography) File

.STL 파일 형식은 일련의 삼각형이 있는 솔리드 모델의 표면에 근접한 표준 데이터 전송 형식이다. 삼각형은 가장자리에서 결합해야 하며 일관된 방향을 가리키는 정규식이 있어야 한다.

The .STL file format is a standard data transmission format that approximates the surfaces of a solid model with a series of triangles. The triangles must join at the edges and must have normals that point in a consistent direction.

Solid fraction

응고된 영역의 유체 분율 (응고 모델이 켜져 있는 시뮬레이션에만 해당).

The fraction of fluid in the domain that has become solidified (relevant only for simulations where the solidification model has been turned on).

Solver

입력 파일에 정의된 흐름 문제를 시뮬레이션하는 방정식을 계산하는 FLOW-3D 내의 솔버 프로그램 입니다.

The program within FLOW-3D  that solves the system of equations that simulate the flow problem defined in the input file.

STL Viewer

스테레오리소그래피(STL) 파일을 표시하는 특수 유틸리티입니다. STL 파일은 CAD 소프트웨어로 제작되며 3 차원 객체의 표면을 형성하는 많은 삼각형으로 구성됩니다. 의 STL 뷰어 FLOW-3D는 메인 메뉴에서 유틸리티/STL 뷰어를 클릭하여 GUI를 통해 액세스 할 수 있습니다. 그러면 뷰어가 별도의 창에서 열립니다. 메쉬 및 형상 탭에서 STL 파일을 열고 볼 수도 있습니다.

A special utility that displays stereolithography (STL) files. STL files are produced by CAD software and are composed of many triangles that form the surface of a three-dimensional object. The STL Viewer in FLOW-3D  is accessible via the GUI by clicking Utilities/STL Viewer in the main menu. This causes the viewer to open in a separate window. STL files can also be opened and viewed in the Meshing and Geometry tab.

Subcomponents

하위 구성 요소는 구성 요소라고하는 더 큰 모양을 형성하기 위해 결합할 수 있는 기하학적 모양입니다. 하위 구성 요소는 재료를 추가하거나 (고체로) 다른 하위 구성 요소에서 재료를 제거하거나 (구멍으로) 또는 모양 외부에 재료를 추가하도록 정의할 수 있습니다.

Subcomponents are geometric shapes that can be combined to form larger shapes, called components. A subcomponent can be defined to add material (as solids), remove material from other subcomponents (as holes), or add material outside of the shape (as a complement).

Time-step size

계산에 사용된 실제 시간 단계. 이 값은 안정성 한계와 같거나 작을 수 있습니다.

The actual time step used in the computation. This value can be equal to or less than the stability limit.

Units

Units are based upon the values set for the physical properties. Items such as mesh block extents and cell lengths automatically conform to the units used for setting these physical properties.

단위는 물리적 특성에 설정된 값을 기반으로 합니다. 메쉬 블록 범위 및 셀 길이와 같은 항목은 이러한 물리적 속성을 설정하는 데 사용되는 단위를 자동으로 따릅니다.

Volume error (%)

주어진 시간에 도메인에 존재하는 총 유체의 백분율로 설명되지 않은 유체 부피의 백분율을 의미합니다. 따라서 단순히 총 부피가 작기 때문에 유체가 시스템 밖으로 배출되는 시뮬레이션에서 큰 비율의 부피 오류가 발생할 수 있습니다.

The percentage of fluid volume not accounted for as a percentage of the total fluid present in the domain at a given time. Therefore, a large percentage volume error can occur for simulations where fluid is draining out of the system simply because the total volume present is small.

Volume of fluid #1

선택한 길이 단위로 입방체에 존재하는 유체 #1의 총 부피입니다. 2 유체 문제의 경우, 유체 #2의 부피는 항상 도메인 부피에서 유체 #1의 부피를 뺀 값입니다.

The total volume of fluid #1 present in the system, in the chosen length units cubed. For two-fluid problems, the volume of fluid #2 is always the domain volume minus the volume of fluid #1.

Wall shear stress

FLOW-3D 옵션은 벽면 및 객체 인터페이스에서 전단 응력 계산을 켜거나 끌 수 있도록 해줍니다. “no-slip” 인터페이스의 효과를 모델링 하려면 벽면 전단 응력을 켜야 합니다.

The FLOW-3D  option that allows the user to turn on or off the computation of shear stress at wall and object interfaces. Wall shear stress must be turned on to model the effect of “no-slip” interfaces.

Workspace

작업 공간은 시뮬레이션 프로젝트를 위한 파일 컨테이너입니다. 작업 공간은 사용자가 FLOW-3D 뿐만 아니라 하드 드라이브에서도 작업을 구성하는 데 도움이 됩니다.

A workspace is a file container for simulation projects. Workspaces help the user organize their work, not only within FLOW-3D , but also on their hard drive.

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

FLOW-3D 기술자료로 이동

마란 고니 효과 있음

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

선택적 레이저 용융법(SLM: Selective Laser Melting)은 3D 프린팅 기술의 하나로 최근 주목 받고 있습니다. SLM에서는 레이저 조사 중 높은 온도 구배로 인해, 용융과 재응고 현상이 일어나므로 용융금속 유체의 거동이 중요한 역할을 담당하고 있어, 구성 부품의 최종 구조를 결정합니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용하여 T-6Al-4V(64티타늄 합금)에 대한 선택적 레이저 용융법 (SLM) 시뮬레이션이 가능합니다.

SLM 프린터
SLM 프린터
SLM 공정
SLM 공정
SLM 열전달 모델
SLM 열전달 모델

금속 분말을 얇게 깔아 생긴 분말층에 레이저를 조사하면 조사된 부분만 용융, 응고 됩니다. 이 공정을 반복하면서 적층하여 3차원 형상을 만듭니다. 금속을 재료로 하여 고강도 제품을 만들수 있으므로, 기존의 시작 제품(Rapid Prototyping)뿐만 아니라, 짧은 납기일, 저비용, 고기능 등을 목적으로 한 Additive Manufactuing 기술로서 주목받고 있습니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석을 통해서, 표면의 경사에 따라 용융지의 형상과 온도 분포가 결정된다는 것을 알 수 있습니다.

용융 풀의 최대 깊이는 SLM의 형태학적 변화에 따라 달라지며 평균 깊이는 42μm입니다.

선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 없음
마란 고니 효과 없음

결론

  1. 비교에서 표면의 기울기는 용융 풀과 온도 분포의 형태 결정에 지배적이다.
  2. 용융 풀의 최대 깊이는 SLM 중의 형태 변화에 의존하고 있으며, 평균 깊이는 42μm였다.

 *Source: National Cheng Kung University, Department of Materials Science and Engineering, Taiwan YC Wu, WS Hwang

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)

납땜(Soldering) 영역 제어

납땜 후 납땜 형상은 기본적으로 용융 상태에서 형성된 형상이 유지됩니다.특히 납땜의 미세화에 따라 용융 상태의 납땜 형상을 결정하는 요인으로서 표면 장력이 탁월하므로 납땜의 표면 형상은 표면에너지를 최소화하는 형상을 형성하게 됩니다.

 따라서 납땜 영역을 적절한 곳으로 제어하기 위해서는 벽면상의 핀닝 효과를 이용할 수 있습니다.용 융 납땜을 위한 효과적인 수단의 하나로 압인 가공(요철을 붙이는 압인 가공)을 들 수 있습니다.

여기에서는 압인 가공 (예 / 아니요)의 경우에있어서 솔더의 젖음 확산 상태를 시뮬레이션하여 실제 현상과 비교 검증 한 예 (자료 제공 : 알프스 전기 주식회사)를 소개합니다.

그림에 해석 모델을 나타내고 있습니다만, 이 모델에서 초기 배치한 납땜 형상은 설정을 간편화하기 위해 볼륨만을 합친 단순한 직방체 형상으로 되어 있습니다(납땜은 완전 용융 상태에서 해석하므로 표면장력에 의해 즉시 형상 변화합니다).

또 실험에서는 좌우 2곳에 납땜을 했지만 해석에서는 대칭성을 고려하여 왼쪽 절반만을 모델화하고 있습니다.

압인 가공에 의한 함몰은 아주 작은 것이지만, 시뮬레이션 실험 결과와 잘 일치하고 있으며, 압인 가공의 유무에 젖어 퍼지는 방법이 다른 모습을 재현하고 있습니다.

분석에 사용된 메쉬 수와 납땜 물성

  • 메쉬 수 : x × y × z = 80 × 50 × 46 = 184,000 메쉬
  • 납땜 물성 : 밀도 : 7.4 [g / cm3] 점도 : 0.0165 [Poise, 표면 장력 : 440 [dyne / cm]
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할
그림 1 해석 모델 형상과 메쉬 분할

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 없음)

그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 2 솔더의 젖음 확산 (압인 가공없이)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)

그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)
그림 3 솔더의 젖음 확산 (압인 가공 있음)의 계산 결과 (시계열) 실험 결과 (t3)

솔더 브리지 분석

솔더 브리지 분석 절차

솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품
솔더 브리지 분석 대상의 전자 부품

미리 배치하는 솔더 페이스트 양과 리드 간 피치의 관계가 부적절한 경우, 솔더 브리지와 미 납땜 등의 접합 불량이 일어납니다. 또한 이들이 적절한 관계에 있어서도 접합 불량을 일으키는 경우가 있습니다. 여기에서는 그 원인으로 표면 상태의 변화를 가정 한 경우의 해석을 실시합니다.

[순서]

  • 납땜 제품 제조 공정 : 전자 부품과 기판을 납땜으로 접합
  • 땜납 접합 분석 : 솔더의 가열 용융에서 냉각 응고의 과정을 분석
  • 인쇄 회로 기판의 납땜
  • 솔더 브리지 분석 : 솔더 접합 불량(브리지) 재현
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (2 차원 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 솔더의 젖음 확산 형상 (3D 모델)을 실측 필렛 형상과 비교 검증
  • 자기 정렬 효과
  • 플로우 납땜 : (분사 방식)
  • 플로우 납땜 : (딥 방식)
  • 솔더의 젖음 상승 (압인 가공 있음 없음)
  • 리드선과 전극 판의 솔더 조인트
  • 리플 로우 타입의 칩 / 솔더의 변형 응력 해석 사례

2 차원 모델의 비교 검증

실제 현상

땜납 용융시에 전자 부품은 중력에 의한 자중으로 기판 방향으로 가라 앉는 때문에이를 미리 계산 조건으로 고려하여 둡니다.

2 차원 모델
2 차원 모델
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)
실측 결과 (위)와 해석 결과 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (1)

전자 부품의 대칭성을 고려한 부분 영역의 3 차원 모델 분석하고 실제 솔더 필렛 형상과 비교 확인합니다. 처음에는 정상적인 접합의 경우를 분석합니다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)

3 차원 모델의 비교 검증 (2)

다음 솔더 브리지가 일어날 경우를 분석합니다. 여기에서는 어떠한 요인에 의해 솔더가 젖어 확산 영역의 표면 상태가 변화 한 것을 가정하여 분석을 실시 하였다.

분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 모델 (위)과 실측 결과 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
분석 결과 : 용융시 (위)과 응고 후 (아래)
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings

Development of Advanced Materials and Manufacturing Technologies for High-efficiency Gas Turbines

고효율 가스 터빈용 신소재 및 제조 기술 개발

Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 4 (December 2015)

가스 터빈 복합 화력 (GTCC) 발전 시장은 재생 에너지와 공존 할 수 있는 가장 깨끗하고 경제적인 화력 발전 시스템으로 장기적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 효율성을 더욱 높이려면 터빈 부품 재료의 특성을 개선하고 첨단 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술 개발이 필수적입니다.

이 보고서는 가스 터빈의 고온 적용을 위한 재료 및 제조 기술로서 합금 설계 및 주조, 코팅, 용접 수리 및 냉각 구멍 드릴링 공정을 포함한 기술 개발을 제시합니다.

최근 몇 년 동안 세계 에너지 수요는 특히 중국과 인도와 같은 아시아 국가에서 현저하게 증가하고 있습니다. 2035 년 글로벌 에너지 소비량은 2010 년 대비 약 1.5 배 수준에이를 것으로 예상됩니다. 일본에서는 에너지 자급률이 10 % 미만이며 에너지 사용 효율을 높이고 환경 부하를 줄이는 것이 시급한 문제입니다. . 특히 현재 일본 전기 생산량의 거의 90 %를 차지하고있는 화력 발전의 효율화가 필요하다. 발전 효율은 가스 터빈 (시스템의 주요 구성 요소)의 연소 온도에 크게 영향을받습니다. 온도가 상승함에 따라 열 순환 효율이 향상 될 수 있기 때문에 Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd.

(MHPS)는 1980 년대 초부터 더 높은 온도 / 더 나은 효율성 및 더 큰 용량을 가진 고급 시스템을 개발했습니다.
그림 11에서 보듯이 터빈 입구 온도는 1984 년 (Type D) 1,100 ° C 등급에서 시작하여 1989 년 1,350 ° C 등급 (Type F), 1997 년 1,500 ° C 등급 (Type 지).

또한 2011 년에는 1,600 ° C 급 가스 터빈 (J 형)이 출범했습니다 .2 2004 회계 연도부터 국가 프로젝트 “1,700 ° C 급 가스 터빈을위한 원소 기술 개발”이 시작되었습니다. J 형 가스 터빈 개발 프로젝트는 첨단 열 차단 코팅 (TBC) 및 냉각 / 공기 역학 기술과 같은 결과도 활용되었습니다 (그림 2).

가스 터빈 온도를 더욱 높이려면 이러한 고온을 견딜 수있는 신소재를 설계하고 터빈 부품의 특성을 개선하며 고급 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술을 발명하는 것이 중요합니다.
이 보고서는 MHPS가 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. (MHI) 연구 및 혁신 센터와 함께 개발하고 있는 이러한 기술을 소개합니다.

 Figure 1    Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Figure 1 Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Characteristics of the M501J gas turbine
Characteristics of the M501J gas turbine

MHPS와 MHI는 MGA1400, MGA1400DS, MGA2400을 고온 환경에서 사용할 수 있을 만큼 내구성이 있는 고강도 Ni 계 초합금으로 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다. 일반적으로 인터 빈 블레이드에 사용되는 초합금은 주조 방법에 따라 기존 주조 합금, 방향 응고 합금, 단결정 합금 중 하나로 분류됩니다.

이 세 가지 유형 중 MGA1400 및 MGA2400은 기존 주조 합금의 범주에 해당하는 반면 MGA1400DS는 방향성 응고 합금입니다 . 단결정 합금은 입자 경계가 없기 때문에 가장 강하고 (그 존재는 재료 강도 측면에서 불리 함) 입자 경계 강화를 고려하지 않고 합금 조성을 최적화 할 수 있습니다.

그러나 주조 공정에서 발생하는 주조 결함은 강도를 크게 저하시킬 수 있으므로 제조 기술의 확립이 중요합니다. 산업용 가스 터빈 블레이드는 크기가 크기 때문에 항공기 엔진보다 제조하기가 더 어렵습니다.

MHI 연구 혁신 센터는 1700 ° C 급 가스 터빈을 건설하기 위해 NIMS (National Institute for Materials Science)와 공동 연구를 수행하여 단결정 블레이드용 고내열 소재를 개발했습니다. 고온에서 재료의 강도를 검증하는 것 뿐만 아니라 결함이 없는 좋은 단결정 구조를 얻기 위한 주조 기술 개발도 필수적입니다.

신소재는 원재료 및 주조 비용 등 경제성 측면에서도 만족스러워야 한다. 또한 고온에서 필요한 모든 재료 특성 (예 : 크리프 강도, 열 피로 강도 및 내 산화성)을 나타내야 합니다. 특히 크리프 강도와 열 피로 강도의 공존을 실현하기 위한 기술 개발이 어려웠습니다.

NIMS 합금 설계 프로그램에 의해 결정된 조성으로 테스트 합금을 조사하는 동안 MHI와 NIMS는 속성 예측을 위한 데이터베이스를 확장하기 위해 주로 열 피로 강도에 대한 데이터를 수집했습니다. 이러한 노력으로 인해 크리프 강도와 열 피로 강도 모두에서 우수한 특성을 가진 단결정 합금 인 MGA1700이 개발되었습니다 (그림 3).

일반적으로 레늄과 같은 고가의 희귀 금속을 포함하는 고강도의 다른 단결정 합금과 달리 MGA1700은 콘없이 고강도를 실현하는 획기적인 합금입니다.

 Figure 3    Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
Figure 3 Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
   Figure 8    Evaluation test of thermal sprayed coatings
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings
 Figure 11    Schematic diagram of LMD Figure 13    Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application      Figure 12    Analytical model and a typical result of the analysis
Figure 11 Schematic diagram of LMD Figure
Figure 12 Analytical model and a typical result of the analysis
13 Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application

중략 ……

References

1. Komori, T. et al., the 41th GTSJ Seminar material (2013) pp. 57-64 2. Yuri, M. et al., Development of 1600°C-Class High-efficiency Gas Turbine for Power Generation Applying J-Type Technology, Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 50 No. 3 (2013) pp.1-10. 3. Okada, I. et al., Development of Ni base Superalloy for Industrial Gas Turbine, Superalloy2004,(2004),p707-712. 4. Kishi, K. et al., Welding Repair Technology for Single Crystal Blade and Vane,Proceedings of the International Gas Turbine Congress, (2014), IGTC07-116S. 5. KREUTZ, E.W. et al., Process Development and Control of Laser Drilled and Shaped Holes in TurbineComponents, JLMN-Journal of Laser Micro/Nanoengineering, Vol.2 No.2 (2007), p123. 6. Sezer, H.K. et al., Mechanisms of Acute Angle Laser Drilling induced Thermal Barrier CoatingDelamination,Journal of Manufacturing Science and Engineering, vol.131 (2009), p.051014-1 7. Goya, S. et al., High-Speed & High-Quality Laser Drilling Technology Using a Prism Rotator, MitsubishiHeavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 1 (2015) pp. 106-109

Liquid Metal 3D Printing

Liquid Metal 3D Printing

This article was contributed by V.Sukhotskiy1,2, I. H. Karampelas3, G. Garg 1, A. Verma1, M. Tong 1, S. Vader2, Z. Vader2, and E. P. Furlani1
1
University at Buffalo SUNY, 2Vader Systems, 3Flow Science, Inc.

Drop-on-demand 잉크젯 인쇄는 상업 및 소비자 이미지 재생을 위한 잘 정립 된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되었습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 인쇄로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 프로그램은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저 [6] 또는 전자 빔 [7]과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향을 받아 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융을 포함합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 프로세스 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 프로세스에 앞서 분말을 생성하기 위해 시간과 에너지 집약적인 기술이 필요합니다.

이 기사에서는 MHD (자기 유체 역학) drop-on-demand 방출 및 움직이는 기판에 액체 방울 증착을 기반으로 3D 금속 구조의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 프로세스의 각 부분을 연구하기 위해 많은 시뮬레이션이 수행되었습니다.

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

첫 번째 부분에서는 MHD 분석을 사용하여 프린트 헤드 내부의 Lorentz 힘 밀도에 의해 생성 된 압력을 추정 한 다음 FLOW-3D 모델의 경계 조건으로 사용됩니다. 액적 방출 역학을 연구하는 데 사용되었습니다.

두 번째 부분에서는 이상적인 액적 증착 조건을 식별하기 위해 FLOW-3D 매개 변수 분석을 수행했습니다. 모델링 노력의 결과는 그림 1에 표시된 장치의 설계를 안내하는데 사용되었습니다.

코일은 배출 챔버를 둘러싸고 전기적으로 펄스되어 액체 금속을 투과하고 폐쇄 루프를 유도하는 과도 자기장을 생성합니다. 그 안에 일시적인 전기장. 전기장은 순환 전류 밀도를 발생시키고, 이는 과도장에 역 결합되고 챔버 내에서 자홍 유체 역학적 로렌츠 힘 밀도를 생성합니다. 힘의 방사형 구성 요소는 오리피스에서 액체 금속 방울을 분출하는 역할을 하는 압력을 생성합니다. 분출된 액적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액적의 정확한 패턴 증착을 가능하게 하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 상표명 MagnetoJet으로 Vader Systems (www.vadersystems.com)에 의해 특허 및 상용화되었습니다.

MagnetoJet 프린팅 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의 형상의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다 [8, 9]. 또한 고유한 금속 입자 구조가 존재하기 때문에 기계적 특성이 개선된 부품을 인쇄 할 수 있습니다.

프로토타입 디바이스 개발

Vader Systems의 3D 인쇄 시스템의 핵심 구성 요소는 두 부분의 노즐과 솔레노이드 코일로 구성된 프린트 헤드 어셈블리입니다. 액체화는 노즐의 상부에서 발생합니다. 하부에는 직경이 100μm ~ 500μm 인 서브 밀리미터 오리피스가 있습니다. 수냉식 솔레노이드 코일은 위 그림에 표시된 바와 같이 오리피스 챔버를 둘러싸고있습니다 (냉각 시스템은 도시되지 않음). 다수의 프린트 헤드 디자인의 반복적인 개발은 액체 금속 배출 거동뿐만 아니라, 액체 금속 충전 거동에 대한 사출 챔버 기하적인 효과를 분석하기 위해 연구되었습니다.

이 프로토타입 시스템은 일반적인 알루미늄 합금으로 만들어진 견고한 3D 구조를 성공적으로 인쇄했습니다 (아래 그림 참조). 액적 직경, 기하학, 토출 빈도 및 기타 매개 변수에 따라 직경이 50 μm에서 500 μm까지 다양합니다. 짧은 버스트에서 최대 5000 Hz까지 40-1000 Hz의 지속적인 방울 분사 속도가 달성 되었습니다.

Computational Models

프로토 타입 장치 개발의 일환으로, 성능 (예 : 액적 방출 역학, 액적-공기 및 액적-기질 상호 작용)에 대한 설계 개념을 스크리닝하기 위해 프로토타입 제작 전에 계산 시뮬레이션을 수행했습니다. 분석을 단순화하기 위해 CFD 분석 뿐만 아니라 컴퓨터 전자기(CE)를 사용하는 두 가지 다른 보완 모델이 개발되었습니다. 첫 번째 모델에서는 2 단계 CE 및 CFD 분석을 사용하여 MHD 기반 액적 분출 거동과 효과적인 압력 생성을 연구했습니다. 두 번째 모델에서는 열-유체 CFD 분석을 사용하여 기판상의 액적 패턴화, 유착 및 응고를 연구했습니다.

MHD 분석 후, 첫 번째 모델에서 등가 압력 프로파일을 추출하여 액적 분출 및 액적-기질 상호 작용의 과도 역학을 탐구하도록 설계된 FLOW-3D 모델의 입력으로 사용되었습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 액적 분출에 대한 오리피스 안과 주변의 습윤 효과를 이해하기 위해 수행되었습니다. 오리피스 내부와 외부 모두에서 유체 초기화 수준을 변경하고 펄스 주파수에 의해 결정된 펄스 사이의 시간을 허용함으로써 크기 및 속도를 포함하여 분출 된 액 적의 특성 차이를 식별 할 수있었습니다.

Droplet 생성

MagnetoJet 인쇄 프로세스에서, 방울은 전압 펄스 매개 변수에 따라 일반적으로 1 – 10m/s 범위의 속도로 배출되고 기판에 충돌하기 전에 비행 중에 약간 냉각됩니다. 기판상의 액적들의 패터닝 및 응고를 제어하는 ​​능력은 정밀한 3D 솔리드 구조의 형성에 중요합니다. 고해상도 3D 모션베이스를 사용하여 패터닝을 위한 정확한 Droplet 배치가 이루어집니다. 그러나 낮은 다공성과 원하지 않는 레이어링 artifacts가 없는 잘 형성된 3D 구조를 만들기 위해 응고를 제어하는 ​​것은 다음과 같은 제어를 필요로하기 때문에 어려움이 있습니다.

  • 냉각시 액체 방울로부터 주변 물질로의 열 확산,
  • 토출된 액적의 크기,
  • 액적 분사 빈도 및
  • 이미 형성된 3D 물체로부터의 열 확산.

이들 파라미터를 최적화 함으로써, 인쇄된 형상의 높은 공간 분해능을 제공하기에 충분히 작으며, 인접한 액적들 및 층들 사이의 매끄러운 유착을 촉진하기에 충분한 열 에너지를 보유 할 것입니다. 열 관리 문제에 직면하는 한 가지 방법은 가열된 기판을 융점보다 낮지만 상대적으로 가까운 온도에서 유지하는 것입니다. 이는 액체 금속 방울과 그 주변 사이의 온도 구배를 감소시켜 액체 금속 방울로부터의 열의 확산을 늦춤으로써 유착을 촉진시키고 고형화하여 매끄러운 입체 3D 덩어리를 형성합니다. 이 접근법의 실행 가능성을 탐구하기 위해 FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 CFD 분석이 수행되었습니다.

액체 금속방울 응집과 응고

우리는 액체 금속방울 분사 주파수뿐만 아니라 액체 금속방울 사이의 중심 간 간격의 함수로서 가열된 기판에서 내부 층의 금속방울 유착 및 응고를 조사했습니다. 이 분석에서 액체 알루미늄의 구형 방울은 3mm 높이에서 가열 된 스테인리스 강 기판에 충돌합니다. 액적 분리 거리 (100)로 변화 될 때 방울이 973 K의 초기 온도를 가지고, 기판이 다소 943 K.도 3의 응고 온도보다 900 K로 유지됩니다. 실선의 인쇄 중에 액적 유착 및 응고를 도시 50㎛의 간격으로 500㎛에서 400㎛까지 연속적으로 유지하고, 토출 주파수는 500Hz에서 일정하게 유지 하였습니다.

방울 분리가 250μm를 초과하면 선을 따라 입자가 있는 응고된 세그먼트가 나타납니다. 350μm 이상의 거리에서는 세그먼트가 분리되고 선이 채워지지 않은 간극이 있어 부드러운 솔리드 구조를 형성하는데 적합하지 않습니다. 낮은 온도에서 유지되는 기질에 대해서도 유사한 분석을 수행했습니다(예: 600K, 700K 등). 3D 구조물이 쿨러 기질에 인쇄될 수 있지만, 그것들은 후속적인 퇴적 금속 층들 사이에 강한 결합의 결여와 같은 바람직하지 않은 공예품을 보여주는 것이 관찰되었습니다. 이는 침전된 물방울의 열 에너지 손실률이 증가했기 때문입니다. 기판 온도의 최종 선택은 주어진 용도에 대해 물체의 허용 가능한 인쇄 품질에 따라 결정될 수 있습니다. 인쇄 중에 부품이 커짐에 따라 더 높은 열 확산에 맞춰 동적으로 조정할 수도 있습니다.

FLOW-3D 결과 검증

위 그림은 가열된 기판 상에 인쇄된 컵 구조 입니다. 인쇄 과정에서 가열된 인쇄물의 온도는 인쇄된 부분의 순간 높이를 기준으로 실시간으로 733K (430 ° C)에서 833K (580 ° C)로 점차 증가했습니다. 이것은 물체 표면적이 증가함에 따라 국부적인 열 확산의 증가를 극복하기 위해 행해졌습니다. 알루미늄의 높은 열전도율은 국부적인 온도 구배에 대한 조정이 신속하게 이루어져야 하기 때문에 특히 어렵습니다. 그렇지 않으면 온도가 빠르게 감소하고 층내 유착을 저하시킵니다.

결론

시뮬레이션 결과를 바탕으로, Vader System의 프로토타입 마그네슘 유체 역학 액체 금속 Drop-on-demand 3D 프린터 프로토 타입은 임의의 형태의 3D 솔리드 알루미늄 구조를 인쇄할 수 있었습니다. 이러한 구조물은 서브 밀리미터의 액체 금속방울을 층 단위로 패턴화하여 성공적으로 인쇄되었습니다. 시간당 540 그램 이상의 재료 증착 속도는 오직 하나의 노즐을 사용하여 달성 되었습니다.

이 기술의 상업화는 잘 진행되고 있지만 처리량, 효율성, 해상도 및 재료 선택면에서 최적의 인쇄 성능을 실현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 추가 모델링 작업은 인쇄 과정 중 과도 열 영향을 정량화하고, 메니스커스 동작뿐만 아니라 인쇄된 부품의 품질을 평가하는 데 초점을 맞출 것입니다.

References
[1] Roth, E.A., Xu, T., Das, M., Gregory, C., Hickman, J.J. and Boland, T., “Inkjet printing for high-throughput cell patterning,” Biomaterials 25(17), 3707-3715 (2004).

[2] Sirringhaus, H., Kawase, T., Friend, R.H., Shimoda, T., Inbasekaran, M., Wu, W. and Woo, E.P., “High-resolution inkjet printing of all-polymer transistor circuits,” Science 290(5499), 2123-2126 (2000).

[3] Tseng, A.A., Lee, M.H. and Zhao, B., “Design and operation of a droplet deposition system for freeform fabrication of metal parts,” Transactions-American Society of Mechanical Engineers Journal of Engineering Materials and Technology 123(1), 74-84 (2001).

[4] Suter, M., Weingärtner, E. and Wegener, K., “MHD printhead for additive manufacturing of metals,” Procedia CIRP 2, 102-106 (2012).

[5] Loh, L.E., Chua, C.K., Yeong, W.Y., Song, J., Mapar, M., Sing, S.L., Liu, Z.H. and Zhang, D.Q., “Numerical investigation and an effective modelling on the Selective Laser Melting (SLM) process with aluminium alloy 6061,” International Journal of Heat and Mass Transfer 80, 288-300 (2015).

[6] Simchi, A., “Direct laser sintering of metal powders: Mechanism, kinetics and microstructural features,” Materials Science and Engineering: A 428(1), 148-158 (2006).

[7] Murr, L.E., Gaytan, S.M., Ramirez, D.A., Martinez, E., Hernandez, J., Amato, K.N., Shindo, P.W., Medina, F.R. and Wicker, R.B., “Metal fabrication by additive manufacturing using laser and electron beam melting technologies,” Journal of Materials Science & Technology, 28(1), 1-14 (2012).

[8] J. Jang and S. S. Lee, “Theoretical and experimental study of MHD (magnetohydrodynamic) micropump,” Sensors & Actuators: A. Physical, 80(1), 84-89 (2000).

[9] M. Orme and R. F. Smith, “Enhanced aluminum properties by means of precise droplet deposition,” Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transactions of the ASME, 122(3), 484-493, (2000)

igure 1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional view of printhead showing flow of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield generated by a pulsed magnetic coil as well as an ejecteddroplet of liquid aluminum.

Timeline of molten metal droplet ejection

용융 금속 액적 분출 타임 라인

Keywords: Magnetohydrodynamicdroplet ejection, droplet on demandprinting, 3D printing of molten metal, additive manufacturing, thermo-fluidic analysis, molten aluminum.

우리는 액체 금속 방울을 사용하여 3D 고체 금속 구조의 DOD (drop-on-demand) 프린팅을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 MHD (Magnetohydrodynamic) 기반 방울 생성에 의존합니다. 특히, 외부 코일에 의해 공급되는 맥동 자기장은 액체 금속으로 채워진 분사 챔버 내에서 MHD 기반 힘 밀도를 유도하여 물방울이 노즐을 통해 분사되도록 합니다.

임의의 모양의 3 차원 (3D) 고체 금속 구조는 드롭 방식의 유착 및 응고와 함께 방울의 층별 패턴 증착을 통해 인쇄 할 수 있습니다. 샘플 인쇄 구조와 함께 이 프로토 타입 MHD 인쇄 시스템을 소개합니다. 또한 드롭 생성을 제어하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 계산 모델을 소개합니다.

주문형 잉크젯 인쇄는 상업용 및 소비자용 이미지 재생을 위한 잘 정립된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴 화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되어 왔습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 프린팅으로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 분야에는 레이저 (예 : 선택적 레이저 소결 [5] 및 직접 레이저 금속 소결 [6]) 또는 전자 빔 (예 : 레이저 소결 [6])과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향으로 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융이 포함됩니다. 전자빔 용융 [7])을 사용하여 고체 물체를 형성합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 3D 프린팅 프로세스에 앞서 금속을 밀링해야 합니다.

igure  1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional  view  of  printhead  showing  flow  of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield  generated  by  a  pulsed  magnetic  coil  as  well  as an ejecteddroplet of liquid aluminum.
igure 1:Essential componentsof the MHD printhead (a) cross-sectional view of printhead showing flow of liquid metal.(b) simulation model showing the magneticfield generated by a pulsed magnetic coil as well as an ejecteddroplet of liquid aluminum.

이 작업에서 우리는 자기 유체 역학의 원리에 기반한 금속 구조물의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 방법에서는 감긴 고체 금속 와이어가 MHD 프린트 헤드의 아세라 미치 팅 챔버에 연속적으로 공급되고 용융되어 그림 1에 표시된 것처럼 모세관 힘을 통해 배출 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성합니다. 코일이 배출 챔버를 둘러싸고 있습니다. 액체 금속 내에서 과도 전기장을 유도하는 과도 자기장을 생성하도록 전기적으로 펄스됩니다. 전기장은 유도 된 순환 전류 밀도를 생성하며, 이는 적용된 자기장과 결합하여 챔버 내에서 오리피스의 액체 금속 방울을 방출하는 역할을하는 로렌츠 힘 밀도 (fMHD)를 생성합니다. 분출 된 액 적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장 된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액 적의 정확한 패턴 증착을 가능하게하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 Vader Systems (www.vadersystems.com)에서 MagnetoJet이라는 상표명으로 개척하고 상용화했습니다. MagnetoJet 인쇄 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의의 모양의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다. 이 작업에서는 MagnetoJet 프로토 타입 프린팅 프로세스에 대해 논의하고 샘플 3D 프린팅 구조를 시연하며 합리적인 설계 및 장치 성능 예측을 가능하게하는 계산 모델을 소개합니다.

Figure 2:Printed     3D structures: (a) ring showing as printed base and processed    upper    portion, and (b) cat
Figure 2:Printed 3D structures: (a) ring showing as printed base and processed upper portion, and (b) cat
Simulation Gallery

Simulation Gallery

Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D  제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .

적층 제조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다. 

Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM

Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…

Laser Welding Simulation Gallery

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.

Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

물 및 환경 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST  에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
  • 가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

  • 용융 풀의 크기와 모양
  • 금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
  • 응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.

시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

FLOW-3D는 신규 모듈을 개발 하면서, 입자 모델의 새로운 입자 클래스 중 하나인 유체 입자의 기능에 초점을 맞출 것입니다. 유체 입자는 증발 및 응고를 포함하여 유체 속성을 본질적으로 부여합니다. 유체 입자가 비교적 간단한 강우 모델링(아래의 애니메이션)에서 복잡한 레이저 증착(용접) 모델링에 이르기까지 다양한 사례가 있을 수 있습니다.

Fluid Particles

FLOW-3D에서 유체 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도로 다양한 유체 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 유체 입자의 동력학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수, 반발 계수 및 응고된 반발 계수와 같은 특성에 의해 제어 될 수 있습니다. 유체 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수 있습니다.

사용자는 유체 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있습니다. 각 소스는 이전에 정의 된 모든 유체 입자 종 또는 일부 유체 입자 종의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 무작위 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 입자가 소스에서 방출되는 속도를 정의 할 수 있습니다.

Laser Metal Deposition

레이저 금속 증착은 미세한 금속 분말을 함께 융합하여 3차원 금속 부품을 제작하는 3D printing 공정입니다. 레이저 금속 증착은 항공 우주 및 의료 정형 외과 분야에서 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 레이저 금속 증착의 개략도는 아래와 같습니다. 전력 강도 분포, 기판의 이동 속도, 차폐 가스 압력 및 용융/응고, 상 변화 및 열전달과 같은 물리적 제어와 같은 제어 매개 변수가 함께 작동하여 레이저 금속 증착을 효과적인 적층 제조 공정으로 만듭니다.

Setting Up Laser Metal Deposition

새로운 유체 입자 모델은 분말 강도 분포를 할당하고 용융 풀 내부 및 주변에서 발생하는 복잡한 입자 – 기판 상호 작용을 포착하기 때문에 레이저 금속 증착 시뮬레이션을 설정하는 데 없어서는 안될 부분입니다.

일반 사용자들은 FLOW-3D에서 시뮬레이션을 쉽게 설정할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 레이저 금속 증착 설정의 경우에도 다른 점은 없습니다. IN-718의 물리적 특성, 형상 생성, 입자 분말 강도 분포, 메쉬 생성 및 시뮬레이션 실행과 같은 모든 설정 단계가 간단하고 사용자 친화적입니다.

IN-718의 물성은 기판과 응고된 유체 입자 모두에 사용됩니다. 40 미크론 유체 입자가 무작위 방식으로 초당 500,000의 속도로 입자 영역에서 계산 영역으로 주입됩니다. 입자 빔은 기판의 운동 방향이 변화 될 때마다 순간적으로 정지되어 용융 풀이 급격한 속도 변화에 적응하도록 합니다.

이렇게 하면 기판에서 입자가 반사되는 것을 방지 할 수 있습니다. 기판이 5초마다 회전하기 때문에 입자 생성 속도는 아래 그림과 같이 5 초마다 0으로 떨어집니다. 기판 이동 자체는 표 형식의 속도 데이터를 사용하여 FLOW-3D에 지정됩니다. 입자는 응고된 유체 입자로 주입되어 고온의 용융 풀에 부딪혀 녹아 용융 풀 유체의 일부가 됩니다.


Substrate velocity

입자 모델 외에도 FLOW-3D의 밀도 평가, 열 전달, 표면 장력, 응고 및 점도 모델이 사용됩니다. 보다 구체적으로, 온도에 따른 표면 장력은 증착된 층의 형태에 큰 영향을 주는 Marangoni 효과를 일으킵니다.

레이저를 복제하기 위해 100 % 다공성 구성 요소가 있는 매우 기본적인 설정이 열원으로 사용됩니다. 100 % 다공성은 구성 요소 주변의 유동 역학에 영향을 미치지 않습니다. 오히려 그것은 특정 영역의 기판에 열을 효과적으로 추가합니다. 이 예비 가열 메커니즘을 자회사인 Flow Science Japan이 개발한 고급 레이저 모듈로 교체하는 작업이 현재 본격적으로 진행 중입니다. 가열 다공성 구성 요소는 각각의 층이 동일한 양의 열을 얻도록 각 층이 증착된 후에 약간 위로 이동됩니다.

Results and discussion

아래 애니메이션은 다중 층 증착을 이용한 레이저 금속 증착 공정을 보여줍니다. 기판이 방향을 변경할 때마다 입자 빔 모션이 일시적으로 중지됩니다. 또한 층이 증착됨에 따라 다공성 열원에서 각 층에 불균등 한 열이 추가되어 새로운 층의 모양이 변경됩니다.  각 층을 증착 한 후에 열원을 위로 이동해야 하는 양을 측정하는 것은 현재의 기능에서는 어렵습니다. 다만  준비중인 Flow Science Japan의 레이저 모듈은 이 문제를 해결할 수 있습니다.

전반적으로 입자 모델은 레이저 금속 증착에서 매우 중요한 공정 매개 변수인 분말 강도 분포를 정확하게 재현합니다. 입자 모델에 대한 이러한 수준의 제어 및 정교함은 적층 제조 분야의 사용자와 공급자 모두가 제조 공정을 미세 조정하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.

Effect of the surface morphology of solidified droplet on remelting
between neighboring aluminum droplets

Abstract

인접한 물방울 사이의 좋은 야금학적 결합은 droplet 기반 3D 프린팅에서 필수적입니다. 그러나 재용해 메커니즘이 명확하게 마스터되었지만, 콜드 랩은 균일한 알루미늄 액적 증착 제조에서 형성된 부품의 일반적인 내부 결함이며, 이는 응고된 액 적의 표면 형태를 간과하기 때문입니다.

여기에서 처음으로 물방울 사이의 융합에 대한 잔물결과 응고각의 차단 효과가 드러났습니다. 재용해의 자세한 과정을 조사하기 위해 VOF (체적 부피) 방법을 기반으로 3D 수치 모델을 개발했습니다. 실험과 시뮬레이션을 통해 인접한 액적 간의 재 용융 공정은 두 번째 액 적과 기판 사이의 과도 접촉에 따라 두 단계로 나눌 수 있음을 보여줍니다.

첫 번째 단계에서는 재용해 조건이 이론적으로 충족 되더라도 콜드 랩이 형성 될 수 있다는 직관적이지 않은 결과가 관찰됩니다. 이전에 증착된 액적 표면의 잔물결은 새로운 액적과의 직접 접촉을 차단합니다. 두 번째 단계에서는 응고 각도가 90 °보다 클 때 액체 금속이 불완전하게 채워져 바닥 표면에 콜드랩이 형성됩니다. 또한 이러한 콜드 랩은 온도 매개 변수를 개선하여 완전히 피하는 것이 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 기판의 열전도 계수를 감소시키는 새로운 전략이 제안 되었습니다. 이 방법은 잔물결을 제거하고 응고 각도를 줄임으로써 물방울 사이의 재용해를 효과적으로 촉진합니다.

Keywords: 3D printing; aluminum droplets; metallurgical bonding; ripples; solidification angle.

Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.

References

[1] D. Zhang, L. Qi, J. Luo, H. Yi, X. Hou, Direct fabrication of unsupported inclined aluminum pillars
based on uniform micro droplets deposition, International Journal of Machine Tools and Manufacture,
116 (2017) 18-24.
[2] H. Yi, L. Qi, J. Luo, Y. Jiang, W. Deng, Pinhole formation from liquid metal microdroplets impact
on solid surfaces, Applied Physics Letters, 108 (2016) 041601.
[3] T. Zhang, X. Wang, T. Li, Q. Guo, J. Yang, Fabrication of flexible copper-based electronics with
high-resolution and high-conductivity on paper via inkjet printing, Journal of Materials Chemistry C, 2
(2014) 286-294.
[4] T. Zhang, M. Hu, Y. Liu, Q. Guo, X. Wang, W. Zhang, W. Lau, J. Yang, A laser printing based
approach for printed electronics, Applied Physics Letters, 108 (2016) 103501.
[5] H. Gorter, M. Coenen, M. Slaats, M. Ren, W. Lu, C. Kuijpers, W. Groen, Toward inkjet printing of
small molecule organic light emitting diodes, Thin Solid Films, 532 (2013) 11-15.
[6] R. Vellacheri, A. Al-Haddad, H. Zhao, W. Wang, C. Wang, Y. Lei, High performance supercapacitor
for efficient energy storage under extreme environmental temperatures, Nano Energy, 8 (2014) 231-237.
[7] C.W. Visser, R. Pohl, C. Sun, G.W. Römer, B. Hu is in‘t Veld, D. Lohse, Toward 3D printing of
pure metals by laser‐induced forward transfer, Advanced materials, 27 (2015) 4087-4092.
[8] M. Fang, S. Chandra, C. Park, Heat transfer during deposition of molten aluminum alloy droplets to
build vertical columns, Journal of Heat Transfer, 131 (2009) 112101.
[9] Q. Xu, V. Gupta, E. Lavernia, Thermal behavior during droplet-based deposition, Acta materialia,
48 (2000) 835-849.
[10] W. Liu, G. Wang, E. Matthys, Thermal analysis and measurements for a molten metal drop
impacting on a substrate: cooling, solidification and heat transfer coefficient, International Journal of
Heat and Mass Transfer, 38 (1995) 1387-1395.
[11] R. Rangel, X. Bian, Metal-droplet deposition model including liquid deformation and substrate
remelting, International journal of heat and mass transfer, 40 (1997) 2549-2564.
[12] B. Kang, Z. Zhao, D. Poulikakos, Solidification of liquid metal droplets impacting sequentially on
a solid surface, TRANSACTIONS-AMERICAN SOCIETY OF MECHANICAL ENGINEERS
JOURNAL OF HEAT TRANSFER, 116 (1994) 436-436.

Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration

Mass Particles and Acoustophoretics

질량 입자 및 Acoustophoretics

주요 개발 중 하나는 FLOW-3D v11.2 버전부터 크게 개선 및 확장된 입자 모델 입니다. 사실 입자 모델에는 새로운 기능이 너무 많아서 질량 입자에 대해 여러 게시물에서 논의 할것입니다.

Acoustophoretic Particle Focusing
Acoustophoretic Particle Focusing

새 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 다음 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순하고 질량이없는 마커이며 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 유체 입자 는 유체 로 구성되며 응고를 포함한 유체 특성을 상속합니다.
  • 가스 입자  는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 공극 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴 된 공극 영역을 표시하고 추적하는 것입니다. 예를 들어 주조에서 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 질량 / 운동량 소스 입자  는 메시에서 사용자 정의 된 질량 / 운동량 소스를 나타냅니다.
  • 프로브 입자  는 해당 위치에서 용액 양을 기록하고보고하는 진단 장치 역할을합니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드의 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의 할 수 있습니다.

질량 입자

FLOW-3D 에서 질량 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도를 가진 다양한 질량 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 질량 입자의 역학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수 및 복원 계수와 같은 속성에 의해 제어 될 수 있습니다. 질량 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수도 있습니다.

사용자는 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있으며 각 소스는 이전에 정의 된 질량 입자 종 전체 또는 일부의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 임의 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 소스에서 입자가 생성되는 속도를 정의할 수도 있습니다. 전체적으로 사용자가 이 강력한 입자 모델을 사용할 수 있는 방법에는 많은 유연성이 있습니다.

Acoustophoretic Particle Separation | 음향 영동 입자 분리

Acoustophoretic Particle Separation는 질량 입자를 직접 사용할 수 있는 많은 응용 분야 중 하나 입니다. Acoustophoretics 입자 분리는 미세 유체 채널의 용액에서 많은 양의 물체를 제거하는 현대적이고 효율적인 방법을 나타냅니다. 미세 유체 용액에서 부유 고체 물체를 분리하는 능력은 의료(예 : 악성 세포 제거), 리서치(예 : 나노 입자 분리), 산업계(예 : 부유 고체 격리) 및 환경(예 : 수질 정화)등에 필요합니다. 원칙적으로 입자 분리는 음향력에 의해 이루어집니다. 원칙적으로 이러한 힘은 정상 파장에 의해 생성된 압력의 조합입니다. 진동의 진폭이 충분히 클 때 입자와 채널 벽의 충돌로 인한 유체 항력 및 임펄스 힘의 조합으로 인해 Acoustophoretics 과정에 관여하는 입자는 크기와 밀도에 따라 분리 될 수 있습니다.

우리가 아는 한, 앞서 언급 한 모든 힘의 영향을 고려한 주제에 대한 수치해석 연구는 거의 없습니다. 따라서 이 기사에서는 FLOW-3D를 사용하여 Acoustophoretics 모델링의 포괄적인 방법을 제시합니다 . FLOW-3D 의 고유한 모델링 기능을 활용하여 업데이트된 입자 모델을 사용하여 임의의 방식으로 도메인 내부에 질량 입자를 쉽게 도입한 다음 지정된 주파수에서 지정된 길이 진폭으로 전체 도메인을 진동시킬 수 있습니다. 나머지 수치 시뮬레이션 결과와 함께 마이크로 채널 진동은 FlowS3D POSTTM 및 개선된 비관성 참조 프레임 렌더링 기능을 사용하여 쉽게 시각화 할 수 있습니다 .

프로세스 매개 변수

이 분석을 위해 모서리가 100μm이고 총 길이가 1mm인 정사각형 단면을 가진 마이크로 채널을 정의하는 계산 영역이 사용되었습니다. 총 1148 개의 입자가 처음에 전체 계산 영역에 무작위 방식으로 도입되었습니다. 우리는 10Khz의 일정한 주파수와 여러 진폭에서 전체 마이크로 채널을 진동 시키기로 결정했습니다. 진폭의 길이는 3.125μm에서 50μm까지 다양했습니다. 일반적으로 진동 진폭이 클수록 빠르게 변화하는 시간적 변수 변화를 설명하기 위해 더 작은 시간 단계 크기가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 총 분석 시간은 32 코어 독립형 워크스테이션에서 2 시간 미만이었습니다.

Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration
Figure 1. Microchannel pressure field at a) Maximum upward acceleration b) Maximum downward acceleration

결과 및 논의

그림 1에서 볼 수 있듯이 압력 장은 진동의 위상에 따라 달라집니다. 보다 구체적으로 그림 1a에서는 최대 상승 가속시 발생하는 채널 하단에 위치한 압력 선단을 관찰하고, 그림 1b에서는 최대시 발생하는 채널 상단에 위치한 압력 선단을 관찰합니다. 하향 가속. 그림 1의 두 결과는 최대 압력이 2400 Pa (약 0.24 Atm) 이상인 최대 진폭의 경우를 나타냅니다.

입자 분류의 진화를 보여주는 진폭의 다른 수준에서 마이크로 채널 모션의 애니메이션. 삽입 된 그래프는 채널 속도를 보여줍니다.

입자 분리 애니메이션은 Acoustophoretic Particle Separation 방법의 효과를 보여주고 영향을 주는 힘을 강조합니다. 입자는 주로 낮은 진폭에서 압력과 항력의 영향을 받지만 진동의 길이 진폭이 마이크로 채널의 크기와 비슷해지면 입자는 충돌로 인한 충격력으로 인해 단일 분리 평면으로 강제됩니다. 마이크로 채널의 상단 및 하단 벽. 이 모델링 방법으로 얻은 수치 결과는 4ms 미만의 전체 공정 시간 동안 90%를 초과하는 분리 수준을 나타내는 것으로 보입니다.

예비 분석을 바탕으로 Acoustophoretic Particle Separation 공정이 필요한 시간과 에너지 측면에서 입자 분리의 매우 효율적인 방법이 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. FLOW-3D는 향상된 입자 모델을 통해 풍부한 물리적 모델과 향상된 렌더링 기능으로 인해 이러한 프로세스를 모델링하는데 매우 강력한 옵션을 제공합니다.

유체 입자의 새로운 기능과 가능한 응용 프로그램에 대해 논의 할 다음 블로그를 계속 지켜봐주십시오.

FLOW-3D를 사용한 모델링 미세 유체 응용 프로그램 의 성능과 다양성에 대해 자세히 알아보기 >

FLOW-3D Weld

FLOW-3D Weld

FLOW-3D  WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고, 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리학을 구현합니다.

 

낮은 열 입력,  뛰어난 생산성, 속도는 기존의 용접 방법을 대체하는 레이저 용접 프로세스로 이어집니다. 레이저 용접이 제공하는 장점 중 일부는 더 나은 용접 강도, 더 작은 열 영향 영역, 더 정밀한 정밀도, 최소 변형 및 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 / 합금을 용접 할 수있는 능력을 포함합니다.

공정 최적화

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 공정 최적화를 달성하는 데 도움이됩니다. 더 나은 공정 제어로 다공성을 최소화하고 열 영향을받는 영역을 제한하며 미세 구조 변화를 제어 할 수 있습니다. FLOW-3D WELD 는 자유 표면 추적 알고리즘으로 인해 매우 복잡한 용접 풀을 시뮬레이션하는 데 매우 적합합니다. FLOW-3D WELD 는 관련 물리적 모델을 FLOW-3D 에 추가로 통합하여 개발되었습니다.  레이저 소스에 의해 생성된 열유속, 용융 금속의 증발 압력, 차폐 가스 효과, 용융 풀의 반동 압력 및 키홀 용접의 다중 레이저 반사. 현실적인 공정 시뮬레이션을 위해 모든 관련 물리 현상을 포착하는 것이 중요합니다.

 

얕은 용입 용접 (왼쪽 상단); 실드 가스 효과가 있는 깊은 용입 용접 (오른쪽 상단); 쉴드 가스 및 증발 압력을 사용한 심 용입 용접 (왼쪽 하단); 쉴드 가스, 증발 압력 및 다중 레이저 반사 효과 (오른쪽 하단)를 사용한 깊은 침투 용접.

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접의 전도 모드와 키홀 모드를 모두 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용하여 용융 풀 역학을 분석하고 공정 매개 변수를 최적화하여 다공성을 최소화하며 레이저 용접 수리 공정에서 결정 성장을 예측합니다.

완전 관통 레이저 용접 실험

한국의 KAIST와 독일의 BAM은 16K kW 레이저를 사용하여 10mm 강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행했습니다. CCD 카메라의 도움으로 그들은 완전 침투 레이저 용접으로 인해 형성된 상단 및 하단 용융 풀 역학을 포착 할 수있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D WELD 에서 프로세스를  시뮬레이션하고 시뮬레이션과 실험 결과 사이에 좋은 일치를 얻었습니다.

실험 설정 레이저 용접
CCD 카메라로 상단 및 하단 용융 풀을 관찰하는 실험 설정
레이저 용접 회로도
FLOW-3D의 계산 영역 개략도
레이저 용접 시뮬레이션 실험 결과
상단의 시뮬레이션 결과는 용융 풀 길이가 8mm 및 15mm 인 반면 실험에서는 용융 풀 길이가 7mm 및 13mm임을 나타냅니다.
 

레이저 용접 다공성 사례 연구

General Motors, Michigan 및 Shanghai University는 중국의 공정 매개 변수, 즉 용접 속도 및 용접 경사각이 키홀 용접에서 다공성 발생에 미치는 영향을 이해하기 위해 상세한 연구를 공동으로 진행했습니다.

키홀 유도 용접 다공성
레이저 용접된 알루미늄 조인트 단면의 용접 다공성, 키홀 유도 다공성은 유동 역학으로 인해 발생하며 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 된 공정 매개 변수는 이러한 종류의 다공성을 완화 할 수 있습니다.

연구원들은 FLOW-3D WELD를 사용 하여 증발 및 반동 압력, 용융풀 역학, 온도 의존적 ​​표면 장력 및 키홀 내에서 여러 번의 레이저 반사 동안 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

시뮬레이션 모델을 기반으로 연구진은 키홀 용접에서 유도 다공성의 주요 원인으로 불안정한 키홀을 식별했습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 후방 용융 풀의 과도한 재순환으로 인해 후방 용융 풀이 전방 용융 풀 벽에서 붕괴되고 공극이 발생하여 다공성이 발생합니다. 이러한 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되었을 때 다공성이 유도되었습니다.

높은 용접 속도에서는 더 큰 키홀 개구부가 있으며 이는 일반적으로 더 안정적인 키홀 구성을 가져옵니다. 사용 FLOW-3D 용접 , 연구진은 그 높은 용접 속도와 경사도 완화 다공성의 큰 용접 각도를 예측했습니다.

레이저 용접 수치 실험 결과
시뮬레이션 (위) 및 실험 (아래)에서 볼 수있는 세로 용접 섹션의 다공성 분포

FLOW Weld

FLOW Weld  모듈은 용접 해석에 필요한 모델을 FLOW-3D 에 추가하는 추가 모듈입니다.

FLOW-3D 의 표면 장력 자유 표면 분석, 용융, 응고, 증발, 상 변화 모델 등의 기본 기능을

응용하여 각종 용접 현상을 분석 할 수 있습니다.

주요 기능 :열원 모델 (출력 지정, 가우스분포, 디 포커스 등) 열원의 자유로운 이동 증발 압력 (그에 따른 반력) 실드 가스 압력 다중 반사 용접에 관한 대표적인 출력 (온도 구배 냉각 속도, 에너지 분포 등)
분석 용도 :높은 방사선 강도와 고온에 의해 직접 관찰이 어려운 현상을 시각화 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 매개 변수 연구 결함 예측 (기공, 응고, 수축 등)

FLOW -3D Weld 분석 기능

weld_flow
  1. 열원 모델의 이동
      출력량 지정, 가우스분포
  2. 에너지 밀도의 분포 , 가공 속도
      가우스 테이블 입력
  3. 증발 압력
      온도 의존성
  4. 다중 반사
      용해 깊이에 미치는 영향
  5. 결과 처리
      용해 모양, 에너지 분포, 온도 구배 냉각 속도
  6. 다양항형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일로드)
      다양한 모양을 csv 파일 형식으로 정의 회전 + 이동
      임의 형상 이동을 csv 파일로 로드 (나선형)
  7.  이종 재료
      이종 재료의 용접
  8.  3D Printing Method  
      Cladding 적층공정

1. 열원 모델의 이동

weld16-1weld16-2
에너지 밀도공간 분포

2. 에너지 밀도의 분포, 가공 속도

열 플럭스 r 방향의 분포 단면은 원형으로, r 방향으로 열유속 분포를 제공합니다.

에너지 밀도의 공간적 분포

가우스 : 원추형의 경우는 조사 방향으로 변화하고 열유속의 면적 분은 동일합니다.

가공 속도

가공 노즐을 x, y, z 방향, 시간 – 속도의 테이블에서 지정합니다.
또한 노즐 (광원) 위치 좌표 조사 방향 벡터 성분을 지정합니다.

3. 증발 압력

에너지 밀도가 높은 경우, 용융 부 계면이 증발하고 그 반력에 의해 계면에 함몰이 발생합니다.
특히 깊은 용융부를 포함한 레이저 용접은 증발 압력을 고려한 모델링이 필요합니다.

증발 압력의 평가는 일반적인 수학적 모델이 없기 때문에 다음 모델 식을 사용합니다.

증발 가스의 상승 효과 (키 홀, 스퍼터 등)

증기의 상승 흐름의 영향을 동압, 전단력으로 평가합니다.

weld5-1 

4. 다중 반사

키홀 거동의 비교

weld9
다중 반사 없음다중 반사 있음

다중 반사를 고려한 레이저

weld10

5. 결과 처리

용접 기능에 관한 대표적인 출력 예입니다.

6. 다양한 형상의 레이저와 거동 (+ csv 파일 읽기)

weld17weld18

7. 이종 재료

이종 재료 간이 분석

재료 : 철, 구리

밀도고상율
weld19

이종 재료를 이용한 레이저 용접

재료 : 구리, 철

재료 체적 비율온도
weld20

8. 금속 3D 프린팅 기법  

– 적층 제조 (Additive Manufacturing) 공정

– DED(Direct Energy Deposition) 공정 

FLOW-3D CAST

FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는  빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.

FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.

최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.

FLOW-3D CAST Continuous Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Gravity Die Casting Workspace
FLOW-3D CAST HPDC WorkspaceFLOW-3D CAST Investment Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Low Pressure Sand Casting Workspace
FLOW-3D CAST Low Pressure Die Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Casting WorkspaceFLOW-3D CAST Sand Core Making Workspace
Lost Foam CastingFLOW-3D CAST Tilt Pour Casting
HPDC Oxides Simulation | FLOW-3D CAST
BMW Injector Casting Process – Innovative ingate system for gravity casting
Continuous Slab Casting | FLOW-3D CAST
Horizontal Centrifugal Pipe Casting | FLOW-3D CAST

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D WELD Products

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접 공정에 대한 정확한 시뮬레이션 기능을 제공하여 최적화된 공정을 개발하게 합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 기공, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 변화를 제어할 수 있습니다.

레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D@ WELD는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리 모델을 제공합니다.

Laser Welding

최근에는 뛰어난 생산성과 속도, 낮은 열 입력이 결합되어 기존의 용접 프로세스를 대체하는 레이저 용접 프로세스가 주목 받고 있습니다. 레이저 용접이 제공하는 장점은 용접강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 낮고 변형이 적으며, 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접 할 수 있는 기능이 있습니다.

FLOW-3D@는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 프로세스 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

보다 나은 프로세스 제어를 통해 기공을 최소화할 수 있습니다. 열 영향부위 및 미세조직을 제어가 가능합니다. FLOW-3D는 자유표면 추적 알고리즘을 통해 매우 복잡한 용접 POOL 시뮬레이션을 해석하는데 매우 적합합니다.

용접 모듈은 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발압력, shield gas 효과, 용융 풀의 반동압력 및 다중 레이저 반사와 같은 물리적 모델을 FLOW-3D에 적용하기 위해 개발되었습니다. 키홀 용접과 같은 현실적인 프로세스 시뮬레이션을 위해서는 모든 관련 물리적 현상을 적용하는 것이 중요합니다.

FLOW-3D는 레이저 용접의 conduction and keyhole 방식을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D를 사용하여 용접역학을 분석하고, 공정 매개 변수를 최적화하여 기공을 최소화하며, 레이저 용접공정에서의 dendrite 결정 성장 양상을 예측합니다.

Shallow penetration weld (top left); deep penetration weld with shield gas effects (top right); deep penetration weld with shield gas and evaporation pressure (bottom left); and deep penetration weld with shield gas, evaporation pressure and multiple laser reflections effects (bottom right).

Full Penetration Laser Welding Experiments

한국 카이스트와 독일 BAM은 16K kW레이저를 사용하여 10mm강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행하였습니다. CCD카메라의 도움을 받아 완전 용입 레이저 용접으로 형성된 상단 및 하단 용융풀 거동을 확인할 수 있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D 로 용접 공정 해석으로 해석과 실험결과의 경향이 일치하는 것을 알 수 있었습니다.

Experimental setup with CCD cameras observing the top and bottom molten pools
Schematic of computation domain in FLOW-3D

 

Simulation results at the top show melt pool lengths of 8mm and 15mm, whereas experiments indicated melt pool lengths of 7mm and 13mm

Laser Welding Porosity Case Study

General Motors, Michigan, 중국의 상하이 대학교는 용접 공정 변수, 즉 keyhole 용접에서 기공의 발생에 대해 용접 속도 및 용접 각도와 같은 공정 매개 변수가 미치는 영향을 알아보기 위해 협력하여 연구를 진행하였습니다.

레이저 용접된 Al 접합부 단면의 기공을 분석합니다. Keyhole이 유도 된 기공들은 유동 역학으로 인해 발생되고 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 공정의 매개변수는 이러한 종류의 기공을 완화할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 연구원들은 증발 및 반동 압력, 용융풀, 온도에 따른 표면장력 및 Keyhole내의 다중 레이저 반사, 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

연구진은 시뮬레이션 모델을 기반으로 Keyhole 용접에서 생성된 기공들의 주요 원인으로 불안정한 Keyhole을 규정하였습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 뒤쪽 용융 풀의 과도한 재순환은 뒤쪽 용융 풀이 앞쪽 용융 풀 경계를 무너뜨리며 기공들을 생성시킵니다. 갇힌 공간이 증가하는 응고 전면에 의해 갇혔을때 기공들이 발생되었습니다.

Distribution of porosity in longitudinal welding sections as seen in simulations (top) and experiments (bottom)

용접 속도가 빠를수록 더 큰 keyhole이 생성되며 이로 인해, 보다 안정적인 keyhole이 생성됩니다. 연구진은 FLOW-3D를 사용하여 용접 속도와 용접 경사각으로 기공들의 생성을 완화시킬 수 있었습니다.


관련 기술자료

Design of Inductive Sensor System for Wear Particles in Oil

금속재료 표면의 잔류응력 초음파 측정법

Design of Inductive Sensor System for Wear Particles in Oil NIU Ze, LI Kai, BAI Wenbin, SUN Yuanyuan, GONG Qingqing, ...
더 보기
Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Wenlin Ye, Jin Bao, Jie Lei, Yicheng Huang, Zhihao Li, Peisheng Li & Ying Zhang Metals and Materials International (2021)Cite ...
더 보기
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

알루미늄 합금 겹침 용접 중 용접 형성, 용융 흐름 및 입자 구조에 대한 사인파 발진 레이저 빔의 영향

Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding Lin ...
더 보기
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively

추가 생산용 전자빔 조사에 의한 316L 스테인리스 용융 · 응고 거동

Melting and Solidification Behavior of 316L Steel Induced by Electron-Beam Irradiation for Additive Manufacturing 付加製造用電子ビーム照射による 316L ステンレス鋼の溶融・凝固挙動 奥 川 将 ...
더 보기
Stability and deformations of deposited layers in material extrusion additive manufacturing

Conflict resolution in the multi-stakeholder stepped spillway design under uncertainty by machine learning techniques

Md TusherMollah, Raphaël Comminal, Marcin P.Serdeczny, David B.Pedersen, Jon SpangenbergDepartment of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark ...
더 보기
Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).

Laser powder bed fusion of 17-4 PH stainless steel: a comparative study on the effect of heat treatment on the microstructure evolution and mechanical properties

17-4 PH 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합: 열처리가 미세조직의 진화 및 기계적 특성에 미치는 영향에 대한 비교 연구 panelS.Saboonia, A.Chaboka, ...
더 보기
Laser powder bed fusion Figure

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

SubinShrestha KevinChou J.B. Speed School of Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, United States Abstract The surface morphology of ...
더 보기
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

FLOW-3D AM 미세 구조 예측 | 열 응력 해석

미세 구조 예측 냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 ...
더 보기
electromagnetic metal casting computation designs Fig1

A survey of electromagnetic metal casting computation designs, present approaches, future possibilities, and practical issues

Aditya Raj, S Ram Kishore, Lanz Jose, Atul Kumar Karn, Utkarsh Chadha & Senthil Kumaran Selvaraj The European Physical Journal ...
더 보기
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사 Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao ...
더 보기

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 . 

자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.

자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다. 

이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.

레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다. 

레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다. 

분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.

이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.

레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D 분말 소결 적층 조형 프로세스 해석

FLOW-3D DEM

FLOW-3D@ DEM을 이용하여 분말 적층 공정(파우더 베드 방식) 해석이 가능합니다. 여기에서는 재질: Ni 합금 (Inconel 718), 적층 피치 60μm 정도를 실시한 사례입니다. 지름 20um의 입자를 기준으로 지정하고, 자유낙하에 의해 베드를 형성합니다. 입자는 높이 방향으로 3개 정도로 적층되었습니다. 일정한 입경(case 1)에 미세한 입자를 섞은 것(case2)은 충전율이 높아졌습니다. 한편 굵은 입자를 지정한 케이스(case3)는 충전율이 나빠지는 결과를 확인할 수 있었습니다.

FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정
FLOW-3D DEM을 이용한 분말적층공정

FLOW-3D WELD 용융지 형성 후 다시 응고되어 가는 모습 확인

FLOW-3D@ DEM에서 얻은 입자 배드에 레이저를 조사하여 용융 해석을 실시한 사례입니다. FLOW-3D@ WELD에서는 레이저에 의한 에너지 밀도 분포를 부여하여 열, 유동 해석을 실시합니다. 용융지가 형성되었다가 다시 응고되어 가는 모습을 확인할 수 있습니다.

입자 충전율이 높은 경우(case2)에서는 용융지가 비교적 직선으로 늘어나지만 충전율이 낮은 경우에 구불구불한 형태로 용융지가 형성되었습니다. 입자가 형성되는 표면 형상, 틈새가 비드 형성에 영향을 준다는 것을 알 수 있습니다.

FLOW-3D WELD 온도  Contour Map
FLOW-3D WELD 온도 Contour Map

F.SAI를 이용한 열응력 해석

FEM mesh 데이터와 FLOW-3D@ 결과 파일에서 구조 인터페이스 F.SAI를 이용하여 온도 데이터를 추출합니다.

여기에서는 case2의 결과를 이용하여 온도 데이터를 추출하여 얻을 수 있고, 온도 데이터를 하중 데이터로 하여 각종 구조해석 소프트웨어에서 열응력 해석을 실시했습니다.

오른쪽 그림에 NX Nastran, MSC Nastran, Marc의 결과를 보여 줍니다. 수축에 의한 응력의 발생과 변위의 모습을 확인할 수 있습니다.

FEM 메시  데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석
FEM 메시 데이터와 FLOW-3D결과 파일에서 구조 인터페이스를 통한 열응력해석

코어 가스(Core Gas)

코어 가스(Core Gas)

 

코어로 주조 모델링 (Modeling Castings with Cores)

모래 속의 화학 결합제는 용융 된 금속에 의해 가열 될 때 가스를 생성 할 수 있으며 적절하게 환기되지 않으면 가스가 금속으로 흘러 가스의 다공성 결함이 발생할 수 있습니다. 이것은 빠르게 가열되고 긴 환기 경로를 갖는 주물의 얇은 내부 특징을 형성하는 코어에서 가장 가능성이 높습니다. FLOW-3D CAST의 코어 가스 모델은 이러한 가스 결함의 가능성을 예측하고 코어에서 모든 갇히는 가스들을 안전하게 배출 할 수있는 코어 벤팅을 설계하는 데 도움이됩니다.

 

알루미늄 및 철 주조의 결함 모델링 (Modeling Defects in Aluminum and Iron Castings)

‘Core Gas’ 모델은 철 주물 (그림 1)과 알루미늄 주물 (그림 2) 모두에서 수지 결합 코어의 결함을 예측합니다. 충전 및 응고 모델과 동시에 작동이 가능하며 주조의 충전 중 및 충전 후 갇히는 가스 생성 및 흐름을 계산합니다.

 

그림 1 : 열린 플라스크 부분 V8 Al 블록 어셈블리의 채우기. 두 개의 코어는 블록의 워터 재킷 공동을 형성합니다. 플라스크 바닥에 Al이 20 초 안에 채워집니다.

그림 2 : 환기가 되지 않을 때 워터 재킷 코어는 충전 중에 금속에 가스를 불어 넣습니다.

레이저 용접에서의 키홀 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

레이저 용접에서의 Key Hole 동력학과 유도를 통한 Porosity 형성

자료 제공: General Motors Company, Shanghai Jiao Tong University
자료 제공: FLOW Science Japan

이 사례를 통해 FLOW-3D@ WELD를 이용하여 레이저 용접 프로세스의 키홀 형성 유도를 통한 porosity 형성에 대하여 검토가 가능한 것을 알 수 있습니다.

  • porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
  • 레이저 출력과 용접 속도의 영향
  • 레이저 빔의 경사각의 영향으로 porosity 형성을 유도하는 키홀의 메커니즘
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델
Porosity 형성을 유도하는 Key Hole 해석모델

위 그림과 같이 온도에 따른 표면장력 값과 강한 우회전 소용돌이에 의해 후방으로의 유동은 거의 억제되는 것을 확인할 수 있습니다. 강한 용융 유동에 의한 Key Hole 붕괴는 초기 porosity 형성의 원인이 되지만, Key Hole 재개나 기포가 자유표면으로 빠져 나가도록 반드시 porosity를 이끌지는 않습니다.

그러나 키홀 바닥부에서 강한 소용돌이에 의해 기포가 키홀 용융지 후방 저부로 운반될 때는 높은 열전도율로 응고면이 빠르게 이동하므로, 응고면에 의해 포획될 위험이 매우 높습니다.

또한 용융 시의 알루미늄은 소용돌이가 강하기 때문에, 기포를 용융지의 바닥 후방에 있는 상태에서 배출시키는 것은 거의 불가능합니다. 기포가 응고면에 의해 포획될 경우 porosity가 형성됩니다.

레이저 출력과 용접속도의 영향

일반적으로 용접속도를 크게 하면 결합부에서 Porosity가 감소합니다. 이는 용접 속도 상승으로 모재 내 용해 및 키홀 깊이가 감소하여 키홀이 안정되기 때문입니다.

레이저 출력과 용접 속도의 영향
레이저 출력과 용접 속도의 영향
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포
저속과 고속의 2 케이스에서 예측된 용융지의 유속장과 온도 분포

실험에 의한 길이 방향 단면의 Porisity 분포와 FLOW-3D@ WELD에 의한 분석 결과를 보여줍니다. 3번 케이스도 실험과 비슷한 용해 깊이를 가지고 있으며, 분석 결과도 실험과 매우 잘 일치하고 있습니다.

용접 단면의 Porosity 분포
용접 단면의 Porosity 분포

용접 단면의 Porosity 분포를 보면, 레이저 조사 각도가 증가할 수록 Porosity가 뚜렷이 감소하고 있음을 알 수 있습니다. 위의 오른쪽 그림에 용융지 내의 유속장과 온도분포를 보면 레이저 빔의 경사각도는 키홀의 생성 방향을 결정하여 후방의 용융지와 용융유동에 영향을 미치고 있습니다.

또한, 레이저의 경사각도가 작을 경우 강력한 증발 반력이나 중력에 의해 용융금속이 다른 방향으로 이동합니다. 이는 강한 소용돌이 흐름의 원인이 되는 구동력으로 작용하여 키홀 붕괴로 이어지기 쉽다는 것을 확인할 수 있습니다.

FLOW-3D 용접해석 개요

FLOW-3D 용접해석 개요

자료 제공: FLOW Science Japan

용접은 금속의 상변화, 용융시의 유동, 방열에 의한 응고 등을 포함한 복잡한 물리 현상입니다. FLOW-3D@에는 그 현상을 정밀하게 모델링하는 기능이 있고, 용접 현상을 충실하게 재현할 수 있습니다.

특히 용융 금속의 유동은 표면 장력의 영향이 강하고, 그 해석은 정확한 자유 계면의 추적이 필요합니다.

FLOW-3D@의 정확한 계면 추적 기능인 TruVOF®는 그 현상을 파악하기에 매우 적합합니다.

해석 조건으로 레이저의 power, spot size, distance, 움직임(분사방향) 등을 입력할 수 있으며, 보호가스는 밀도와 유속으로 설정 할 수 있습니다. 스패터의 분출 해석은 현재 지원되지 않습니다.

해석 결과로 용접 비드의 폭, 깊이, 기공의 유무 등 관찰할 수 있습니다.

열응력 해석은 FLOW-3D 유동 해석 결과를 Abaqus 등의 구조해석 프로그램에서 불러와서 별도로 열응력 해석을 수행해야 합니다.

해석 필요성

FLOW-3D 를 이용한 용접해석은

  • 높은 방사 강도와 고온으로 직접 관찰하기 어려운 내부 현상의 상세 내용을 가시화
  • 온도, 열, 용접 속도, 위치 관계, 재료 물성 등의 파라미터 연구 검토
  • 결함 예측 (공기연행, 응고 수축, 금속 산화) 등의 필요성

해석을 통해 얻는 이점

금속의 상변화, 용융시의 유체의 힘, 방열에 의한 응고 등의 물리모델 용접 현상을 분석할 수 있습니다.

또한 용융시에는 표면장력의 영향이 강하고, 자유계면을 추적하는 수치해석 방법에 대해 높은 정밀도가 요구됩니다. FLOW-3D@는 이러한 요구사항을 잘 처리할 수 있는 장점을 가지고 있어, 용접 용융-응고의 연속적인 현상을 정확하게 파악합니다.

열전달(Heat Transfer)

열전달(Heat Transfer)

열전달은 전도, 대류 및 복사를 통한 열 에너지의 전달입니다. 일반적이지만 매우 중요한 물리적 현상입니다. 재료 특성 및 기타 물리적 현상은 온도 (또는 열에너지)에 매우 민감합니다. FLOW-3DFLOW-3D  CAST의 열전달 모델은 전도, 대류 및 복사를 통해 유체 내, 고체 및 공극 내에서 열전달을 처리하는 완전 복합 열전달 방정식을 해석합니다.

또한, 이 모델은 사용자가 다양한 애플리케이션을 모델링 할 수 있도록 유연하고 편리한 옵션을 제공합니다.

  • 명시적 및 암시적인 열전달 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 암시적 방법을 사용하여 명시적 접근과 관련된 시간 단계별 크기의 안정성 제한을 제거 할 수 있습니다. 전도성 또는 열전달의 안정성 제한이 시뮬레이션에서 다른 안정성 제한보다 실질적으로 작을 때, 암시적 방법을 사용하면 계산 효율성이 크게 향상 될 수 있습니다.

  • 각기 다른 매체 사이의 열전달 계수는 흐름 유형에 따라 사용자 정의되거나 자동으로 계산 될 수 있습니다.


  • 1차 및 2차 열에너지의 이류 알고리즘을 모두 사용할 수 있습니다. 1차 옵션은 효율적이고 견고하며 대부분의 열전달 문제에 적합하지만 높은 열 구배가 예상되는 시뮬레이션의 경우 인공적인 열 확산으로 이어질 수 있습니다. 2차 옵션은 가령, 부력 중심의 흐름에서 온도 구배를 해결하는 것이 중요한 상황에 적합합니다.


  • 유체와 고체 사이의 열전달을 모델링하기 위해 여러 가지 옵션을 사용할 수 있습니다 (지정된 열유속에서 전원, 규정 온도까지). 이러한 옵션은 다양한 프로세스 및 응용 프로그램을 모델링 할 수 있는 유연성과 성능을 제공합니다.

다른 물리 모델과 함께 FLOW-3DFLOW-3D  CAST의 열전달 모델은 고급 모델링 기능을 위한 견고한 토대가 됩니다. 예를 들어, 액체 / 고체 및 액체 / 증기 상 변화 모델을 사용하여 금속 응고, 물의 건조 및 비등, 분무 냉각을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 점성 가열은 고속 점성 흐름에도 포함될 수 있습니다.

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Scott Vader1, Zachary Vader1, Ioannis H. Karampelas2 and Edward P. Furlani2, 3
1Vader Systems, Buffalo, NY
2Dept. of Chemical and Biological Engineering, 3 Dept. of Electrical Engineering,
University at Buffalo SUNY, NY 14260, Office: (716) 645-1194, Fax: (716) 645-3822, efurlani@buffalo.edu

ABSTRACT

자기유체역학적 액체 금속 제트 프린팅

우리는 용해된 금속 방울을 3D 물체로 만드는 새로운 주문형 DOD(Drop-on-Demand) 인쇄 방법을 제안합니다. 이 접근 방식에서는 단단한 금속 와이어가 인쇄 헤드 내에서 용해된 다음 펄스 자기장에 노출됩니다.

적용된 필드가 챔버에 침투하여 액상 금속 내에 자기 유압(MHD) 기반 압력 펄스를 유도하여 금속 일부가 노즐 챔버를 통해 이동된 후 배출됩니다. 표면 장력은 분출된 금속 위에 작용하여 가해진 압력에 따라 초 당 수 미터 범위의 속도로 구형 방울을 형성합니다.

잠시 비행한 후 방울이 기질에 충돌하여 냉각되어 고체 덩어리를 형성합니다. 따라서 패턴이 있는 증착 및 드롭 방식의 고형화를 통해 3D 솔리드 구조를 인쇄할 수 있습니다.

현재 연구에서는 샘플 프린팅 구조와 함께 시제품 MHD 프린팅 시스템 개발에 대한 발전된 점을 제시합니다. 또한 드롭 생성을 관리하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 새로운 컴퓨팅 모델을 소개합니다.

Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation
Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation (printhead reservoir and ejection chamber
not shown): (a) the magnetic field generated by a pulsed coil is shown

INTRODUCTION

주문형 드롭온 잉크젯 프린팅은 상업 및 소비자 이미지 재현을 위한 잘 확립된 방법입니다. 이 기술을 추진하는 원리와 동일한 원리가 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다.

Early stage prototype of a single nozzle printhead
Early stage prototype of a single nozzle printhead

기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르는 다양한 재료를 증착하고 패터링하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 프린팅하는 데 사용되어 왔습니다. 현재 진행 중인 작업을 통해 잉크젯 인쇄를 3D 금속 부품으로 확장하려고 시도하고 있습니다.

현재, 대부분의 3D 금속 인쇄 애플리케이션은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저(예: 선택적 레이저 소거 [1] 및 직접 금속 소거[2]) 또는 전자 빔(예: 전자 빔 용해 [3])과 같은 외부 유도 에너지원에 의해 소거 또는 녹는 퇴적 금속 분말을 포함합니다.

그러나 이러한 방법은 비용과 복잡성, 즉 3D 프린팅 공정에 앞서 금속을 분쇄해야 한다는 점에서 일정한 단점이 있을 수 있습니다.

이 프레젠테이션에서는 자기 유압 역학 원리를 기반으로 하는 금속 적층 제조의 근본적으로 다른 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 스풀링된 고체 금속 와이어를 인쇄 헤드에 공급하고 노즐에서 업스트림을 예열하여 노즐 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성하는 것입니다. 챔버가 채워지면 액체 금속 내에서 과도 전류를 유도하는 펄스 자기장이 인가됩니다. 유도 전류가 인가된 필드에 결합되어 로렌츠 힘 밀도를 생성하여, 인가된 압력에 따라 속도가 달라지는 용융 금속 방울을 배출하는 작용을 하는 챔버 내의 유사 압력을 제공합니다.

방울은 냉각된 기질에 투영되어 고체 덩어리를 형성합니다. 3D 솔리드 구조를 패터닝으로 인쇄할 수 있습니다. 방울의 침적과 방울의 현명한 응고입니다. 이 유망한 신기술은 낮은 재료 비용, 높은 제조율 및 매력적인 재료 특성 때문에 적층 제조 애플리케이션에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

현재 작업에서는 새로운 3D 인쇄 시스템을 도입하고 기기 개발의 진보를 설명하고 샘플 인쇄 구조를 시연합니다. 또한 드롭 생성-배출 메커니즘에 대해 설명하고 인쇄 성능을 예측하기 위한 일련의 새로운 컴퓨팅 모델을 제시합니다.

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.

또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다.
적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.

FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다.
구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.

The realm of operations of FLOW-3D
The realm of operations of FLOW-3D

FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다.
FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.

예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다.
FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다.
또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.

Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D

Ease of Use

FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다.
사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다.
사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.

Available Literature

실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

Laser Welding

  1. L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014.
    A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
  2. Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E.
    Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017.
    General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
  3. Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015.
    Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.

Additive Manufacturing

  1. Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018
    This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
  2. Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
  3. Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.

 

 

Moving Boundaries: An Eulerian Approach

Moving Boundaries: An Eulerian Approach

많은 문제에서, 유체 및 고체 영역의 내부 경계가 그 안에서 이동할 수 있도록하면서 공간에 고정 된 그리드를 유지하는 것이 유리합니다. 이는 리 메싱의 필요성을 피할 수 있으므로 이러한 경계의 형태에 급격한 변화가 발생할 때마다 적절합니다. 메시 생성도 크게 단순화되었습니다.

고정 그리드 내에서 유체 인터페이스, 침전물, 응고 된 유체 및 탄성 재료의 경계 이동을 모델링하기위한 다양한 접근 방식이 표시됩니다. 유체 경계의 이동은 VOF (Volume-of-Fluid) 방법의 변형으로 수행되며, 각 계산 셀에서 유체의 양을 나타내는 양이 고정 메시를 통해 조정됩니다.

퇴적물의 침식 및 퇴적은 퇴적물 수색 모델을 사용하여 계산됩니다. 국부적 인 침식 속도는 패킹 된 퇴적물 / 유체 경계면에 존재하는 국부적 인 전단 응력을 기반으로하며, 증착은 Stokes 유동 근사치로 예측됩니다.

Emptying of gravure cell (same cell dimensions as filling case); a
three-dimensional perspective is shown. The transfer roll surface
(block at top) is moving away from the gravure roll at 0.5m/s. The
static contact of the fluid with all surfaces is 30°. The elapsed time
is 150

충진 층 경계면은 퇴적물 농도와 퇴적물의 포장 분율에 따라 달라집니다. 용융 금속은 온도가 빙점 아래로 떨어지면 굳을 수 있습니다. 응고 된 “유체”는 동결 및 용융을 유발하는 열유속의 양으로부터 결정된대로 표면이 증가하거나 수축하는 고체처럼 처리됩니다.

탄성 응력은 응고 된 재료 / 공기 인터페이스를 예측하는 VOF 방법을 사용하여 동일한 고정 그리드 내의 운동량 균형에 탄성 응력 계산을 추가하여 응고 된 영역에서 계산됩니다.

매우 일시적인 흐름 문제의 경우 유체와 공극 공간 사이 또는 두 개의 혼합 불가능한 유체 사이에있는 유체 인터페이스는 문제의 역학에 따라 자유롭게 움직여야합니다.

한 가지 해결책은 인터페이스와 함께 변형되는 메시를 만드는 것입니다. 이것은 시뮬레이션 중에 인터페이스의 형태가 거의 변경되지 않는 상황에서 잘 작동합니다. 그러나보다 일반적인 경우에는 시뮬레이션 중에 새 메시를 반복적으로 생성해야하거나 변경되지 않은 메시 내에서 자유 표면 경계를 생성하는 방법이 필요합니다. 이 작업은 후자를 제시합니다. VOF (Vol-of-fluid) 함수는 자유 표면의 위치를 추적하는 데 사용됩니다. 또한이 함수는 곡률을 계산하여 표면 장력의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.

<원문보기> Moving-Boundaries-an-Eularian-Approach.pdf

화학기반 응고모델 / chemistry-based solidification

FLOW-3D CAST v5.1의 새로운 최첨단 화학 기반 응고 모델은 업계를 주조 시뮬레이션의 다음 개척지로 발전시켜 사용자에게 캐스트 부품의 강도와 무결성을 예측하는 동시에 스크랩을 줄이고 제품 안전 및 성능 요구 사항을 충족합니다.

응고 모델 기능

새로운 응고 모델은 핵 생성, 분리 및 냉각 조건을 고려한 온도 및 화학의 진화로부터 잠열, 열전도율, 열용량, 밀도, 점도 등 응고 경로 및 재료 특성을 계산합니다.

응고 모델은 SDAS (secondary dendrite arm sapcing) 및 입자 크기와 같은 구성 및 냉각 조건을 기반으로 미세 구조 진화를 예측합니다. 또한 확산 및 이류로 인한 거시적 분리를 예측합니다. 기계적 특성과 미세 구조 간의 경험적 관계는 실험 측정을 기반으로합니다. 독특하고 강력한 미세 구조 및 기계적 특성 예측 기능을 갖춘 새로운 응고 모델은 미세 다공성 예측을위한 무 차원 Niyama 기준과 같은 다른 모델의 기반을 마련합니다.

응고 미세 구조 및 다공성 결함은 주조의 기계적 특성에 영향을 미치는 주요 요인입니다. 차례로 국부적 인 미세 구조는 합금의 화학적 조성, 응고 속도 및 합금 원소의 분리로 인한 화학적 비균질성에 의해 결정됩니다. 새로운 응고 모델을 사용하여 공정 설계자는 다양한 공정 매개 변수 및 합금 구성이 기계적 특성에 미치는 영향을 결정하여 가능한 최고 품질의 안전한 제품을 생산하기 위해 주조 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Solidification of AlSi9Cu3

Aluminium A356

응고 모델에는 전체 모델과 단순화 된 모델이 모두 포함되어있어 사용자가 시뮬레이션 워크 플로를 더 잘 제어 할 수 있습니다. 전체 모델은 용융물이 응고됨에 따라 화학적 조성과 상 변화를 고려하는 반면, 단순화 된 모델은 더 빠른 런타임을 제공하고 전체 모델만큼 많은 메모리를 필요로하지 않습니다. 전체 모델을 기반으로 한 재시작 시뮬레이션은 단순화 된 모델에서 시작할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 시뮬레이션의 여러 단계뿐만 아니라 다양한 유형의 시뮬레이션에 적합한 모델을 사용할 수있는 완벽한 유연성을 제공합니다.

리소스를 적게 사용한다는 분명한 이점이 있으므로 사용자는 가능한 한 단순화 된 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 사용자는 매크로 분리가 중요한 경우 전체 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 열 다이 사이클링 시뮬레이션의 경우 이러한 모델링 시나리오에서는 전체 분석이 필요하지 않기 때문에 소프트웨어에 의해 단순화 된 모델이 적용됩니다.

벽이 얇은 일부 주조의 경우 확산 및 이류에 기반한 매크로 분리는 중요하지 않습니다. 이러한 주물에서 응고 경로는 전체적으로 거의 동일하며 각 개별 계산 셀에 대해 응고 중에 조성 및 위상 진화를 추적 할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 시나리오의 경우 사용자가 단순화 된 응고 모델을 사용하여 솔루션에 더 빨리 도달하는 것이 좋습니다.

FLOW-3D 튜토리얼 V12

FLOW-3D 튜토리얼 V12

빠른 시작

이 튜토리얼 매뉴얼은 FLOW-3D 처음 사용하는 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 주요 구성 요소를 쉽게 익히도록 하고, 다양한 시뮬레이션의 설정 및 실행 방법을 안내하기 위한 것입니다.

이 매뉴얼에 있는 실습과정은 FLOW-3D의 기본 사항을 다루기 위한 것입니다. 이 매뉴얼에서 제시하는 문제는 다양한 주제를 설명하고, 발생할 수 있는 많은 질문을 해결하기 위해 선정되었습니다. 이 매뉴얼의 실습과정은 FLOW-3D실행하는 컴퓨터에 앉아 사용하는 것이 가장 좋습니다.

CFD 사용 철학에 대한 간단한 섹션 다음에는 중요 파일과 시뮬레이션 파일을 실행하는 방법이 소개되어 있습니다. 이 소개 섹션 다음에는 모델 설정, 시뮬레이션 실행 및 포스트 프로세스, Simulation Manager 탐색 방법에 대한 설명이 있습니다. 이러한 각 단계에 대한 자세한 내용은 모델 설정, 컴퓨팅 결과 및 후처리 장에서 확인할 수 있습니다.

1.CFD 사용에 대한 철학

CFD (Computational Fluid Dynamics)는 유체 흐름(질량, 운동량 및 에너지 보존)에 대한 지배 방정식의 컴퓨터 솔루션입니다. 지정된 지배방정식은 이론 장에 설명된 Numerical방법을 사용하여 이산화되고 계산됩니다.

CFD 소프트웨어를 사용하는 것은 여러 면에서 실험을 설정하는 것과 유사합니다. 실제 상황을 시뮬레이션하기 위해 실험을 올바르게 설정하지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 같은 방법으로 수치 모델이 실제 상황을 정확하게 나타내지 않으면, 그 결과는 실제 상황을 반영하지 않습니다. 사용자는 어떤 것이 중요한지, 어떻게 표현해야 하는지를 결정해야 합니다. 시작하기 전에 다음과 같은 질문을 하는 것이 중요합니다.

  • CFD 계산에서 무엇을 알고 싶습니까?
  • 중요한 현상을 포착하기 위해 규모와 Mesh는 어떻게 설계되어야 하는가?
  • 실제 물리적 상황을 가장 잘 나타내는 경계 조건은 무엇입니까?
  • 어떤 종류의 유체를 사용해야합니까?
  • 이 문제에 어떤 유체 특성이 중요합니까?
  • 다른 어떤 물리적 현상이 중요합니까?
  • 초기 유체 상태는 어떻게 됩니까?
  • 어떤 단위 시스템을 사용해야합니까?

모델링 되는 문제가 실제 상황을 가능한 한 유사하게 나타내는지 확인하는 것이 중요합니다. 사용자는 복잡한 시뮬레이션 작업을 해결 가능한 부분으로 나누는 것이 좋습니다.

복잡한 물리 효과를 추가하기 전에, 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 근사값으로 점차적으로 시작하여 프로세스 진행하십시오. 간단한 손 계산(베르누이 방정식, 에너지 균형, 파동
전파, 경계층 성장 등)은 물리 및 매개 변수를 선택하는데 도움이 되고, 결과와 비교할 수 있는 점검항목을 제공합니다.

CFD의 장단점을 이해하면 분석을 진행하는데 도움이 될 수 있습니다. CFD는 다음과 같은 경우 탁월한 분석 옵션입니다.

  • 기하 구조, 물리학 또는 필요한 상세 수준으로 인해 표준 엔지니어링 계산이 유용하지 않은 경우가 많습니다.
  • 실제 실험은 비용이 많이 소요됩니다.
  • 실험에서 수집할 수 있는 것보다 유체흐름에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 유용합니다.
  • 위험하거나 적대적인 조건, 확장이 잘되지 않는 프로세스 등으로 인해 정확한 실험 측정을 하기가 어려운 경우
  • 복잡한 흐름 정보에 대한 커뮤니케이션

CFD는 다음과 같은 경우에 덜 효과적입니다.

  • 솔루션이 계산 리소스가 매우 많이 소요되거나, 도메인 크기를 줄이기 위한 가정 또는 해결되지 않은 물리적 현상을 설명하기 위한 반 임계 모델이 필요한 경우
  • CFD 시뮬레이션에 대한 입력이 되는 중요한 물리적 현상이 알려지지 않은 경우
  • 물리적 현상이 잘 이해되지 않거나 매우 복잡한 경우

CFD를 사용할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 참고 사항이 있습니다.

  • CFD는 규정된 초기 및 경계 조건에 따라 지정된 지배 방정식의 수치해석 솔루션입니다. 따라서 모델 설정, 즉 어떤 방정식을 풀어야 하는지, 재료 특성, 초기 조건 및 경계 조건이, 가능한 한 물리적 상황과 최대한 일치해야 합니다.
  • 방정식의 수치 해는 일반적으로 어떤 종류의 근사치를 필요로 합니다. 물리적 모델에 대한 가정과 해결방법을 검토한 후 사용하는 것이 좋습니다.
  • 디지털 컴퓨터는 숫자가 유한 정밀도로 이진수로 표시되는 방식으로 인해 반올림 오류가 발생합니다. 이는 문제를 악화시키기 때문에 매우 근소한 숫자의 차이를 계산해야 하는 상황을 피하십시오. 이러한 상황의 예는 시뮬레이션 도메인이 원점에서 멀리 떨어져 있을 때입니다.

 

2.중요한 파일

FLOW-3D 시뮬레이션과 관련된 많은 파일이 있습니다. 가장 중요한 것들이 아래에 설명되어 있습니다. 모든 prepin.* 파일의 명칭에서 prepin는 파일 형식을 의미하며, 별표시* 위치는 시뮬레이션 이름을 의미합니다. ( : prepin.example_simulation.)

  • ·prepin.*: 시뮬레이션용 입력 파일입니다. 시뮬레이션 설정을 설명하는 모든 입력 변수가 포함되어 있습니다.
  • ·prpgrf.*: 이것은 전 처리기 출력 파일입니다. 여기에는 계산된 초기 조건이 포함되며 시뮬레이션을 실행하기 전에 설정을 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
  • ·flsgrf.*: 솔버 출력 파일입니다. 시뮬레이션의 최종 결과가 포함됩니다.
  • ·prperr.*, report.*, prpout.*: 이 파일들은 Preprocessor Diagnostic Files.
  • ·hd3err.*, hd3msg.*, hd3out.*: 이 파일들은 Solver Diagnostic Files.

모든 시뮬레이션 파일은 단일 폴더에 함께 유지하므로, 설명이 될 수 있는 시뮬레이션 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 매우 긴 파일 이름은 운영 체제에 따라 문제가 될 수 있습니다.

노트

  • 시뮬레이션 이름이 inp(즉, 입력 파일이 있다면 prepin.inp) 출력 및 진단 파일은 모두 .dat이름을 갖습니다. 예: flsgrf.dat.
  • 모든 입력 파일은 네트워크 위치의 컴퓨터 대신 로컬 디렉토리에 저장하는 것이 좋습니다. 이것은 솔버가 더 빠르게 실행되고 GUI의 응답 속도가 빨라지며 실행중인 시뮬레이션을 방해하는 네트워크 문제 가능성을 제거합니다.

3.시뮬레이션 관리자

FLOW-3D 시뮬레이션 관리자의 탭은 주로 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 시뮬레이션 환경을 구성하고 실행 시뮬레이션에 대한 상태 정보를 표시하는데 사용됩니다.

작업 공간 (Workspaces)

작업 공간(Workspaces)Simulation Manager의 필수 부분이며 파일을 FLOW-3D에서 처리하는 방식입니다. 기본적으로 시뮬레이션을 포함하고 구성하는 폴더입니다. 몇 가지 예를 들면 시뮬레이션과 또 다른 작업 공간인 검증 사례를 포함하도록 할 수 있습니다:

포트폴리오의 작업 공간

새로운 작업 공간 만들기

튜토리얼에서는 작성하려는 시뮬레이션을 포함할 작업 공간(Workspaces)을 작성하십시오.

1.File -> New workspace 이동

2.작업 공간 이름으로 Tutorial를 입력하십시오.

3.기본 위치는 현재 사용자의 홈 디렉토리에 있습니다. 다른 곳에서 찾을 수 있지만 기본 위치가 우리의 목적에 적합합니다.

4.하위 디렉토리를 사용하여 작업 공간 이름 만들기 확인란을 선택합니다. 이렇게 하면 파일 시스템에서 작업 공간에 대한 새로운 하위 디렉토리가 만들어져 시뮬레이션 파일을 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.

새로운 작업 공간 만들기

5.확인을 눌러 새 작업 공간을 작성하십시오. 이제 포트폴리오에 표시됩니다.

새로운 작업 공간 만들기

작업 공간 닫기

포트폴리오를 정리하고 탐색하기 쉽도록 필요 없는 작업공간을 닫는 것이 편리합니다. 작업 공간을 닫으면 포트폴리오에서 해당 작업 공간만 제거됩니다. 그러나, 컴퓨터에서 작업 공간을 삭제하지는 않습니다.

작업 공간을 닫으려면

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 작업 Close Workspace 선택하십시오. 또는 포트폴리오에서 작업 공간을 선택 (왼쪽 클릭) 하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간을 닫을 것인지 묻는 메세지가 표시됩니다. 예를 선택하십시오.

3.포트폴리오는 더 이상 닫힌 작업 공간을 포함하지 않습니다.

기존 작업 공간 열기

오래된 작업 공간을 열어야 할 때가 있을 것입니다. 예를 들어, 새 프로젝트에 유사한 시뮬레이션을 작성하기 전에 기존 시뮬레이션의 설정을 검토할 수 있습니다. 기존 작업 공간을 열려면

1.File -> Open Workspace를 선택하십시오

2.작업 공간 파일이 있는 디렉토리를 찾으십시오. Tutorial.FLOW-3D_Workspace.

작업 공간 열기

3.작업 공간을 로드 하려면 OK누르십시오.

작업 공간에서 시뮬레이션 작업

작업 공간을 사용하는 방법을 알았으니, 여기에 시뮬레이션을 추가해 봅시다.

Example를 추가하십시오

작업 공간에 작업 시뮬레이션을 추가하는 가장 간단한 방법은 포함된 예제 시뮬레이션 중 하나를 추가하는 것입니다. FLOW-3D의 다양한 기능을 사용하는
방법을 보여주기 위해 설계된 간단하고 빠른 시뮬레이션입니다. 기존 작업 공간에 예제를 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.포트폴리오에서 원하는 작업 공간을 강조 표시하십시오

2.File -> Add example 선택하십시오. 또는 작업공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 예제 추가선택할 수 있습니다.

3.예제 대화 상자에서 예제를 선택하고 열기를 누르십시오. 자연 대류(Natural Convection) 예제를 선택했습니다.

시뮬레이션 예제 추가

4.새 시뮬레이션 대화 상자가 열립니다.

5.디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋으므로 기본 시뮬레이션 이름과 위치를 잘 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 쉽게 만들어 줍니다.

6.시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 선택하십시오. 표준 단위 시스템이 권장되지만 각 단위를 독립적으로 선택하기 위해 사용자 지정 단위 시스템을 선택할 수 있습니다.

7.확인을 눌러 새 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하십시오.

작업 공간에서의 시뮬레이션

작업 공간에서 시뮬레이션 제거

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거해야 하는 경우가 있습니다 (이는 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거만 하며, 컴퓨터에서 시뮬레이션을 삭제하지는 않습니다). 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 시뮬레이션 제거를 선택하십시오. 또는 작업 공간에서 시뮬레이션을 선택 (왼쪽 클릭)하고 Delete 키를 누를 수 있습니다.

2.작업 공간에는 더 이상 시뮬레이션이 포함되지 않습니다.

모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션 삭제

작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하는 것 외에도 디스크에서 모든 시뮬레이션 파일을 삭제해야 할 수도 있습니다. 작업 공간에서 시뮬레이션을 제거하고 디스크에서 시뮬레이션
파일을 삭제하려면 다음을 수행하십시오.

1.작업 공간에서 기존 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 (이 경우 이전 섹션에서 추가 한 예제 사용) 모든 작업 공간 및 디스크에서 시뮬레이션
삭제를
선택하십시오.

2.시뮬레이션 디렉토리에서 삭제할 파일을 선택할 수 있는 창이 나타납니다. 삭제할 파일을 선택한 다음 확인을 눌러 해당 파일을 삭제하거나 취소를 눌러 작업을 중단하십시오.

3.OK를 선택한 경우 선택한 작업 공간은 더 이상 시뮬레이션을 포함하지 않습니다. 선택한 작업 공간의 모든 시뮬레이션 파일은 디렉토리에서 삭제됩니다.

경고

이 작업은 취소할 수 없으므로 계속하기 확인 후 파일을 삭제해야 합니다.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

기존 시뮬레이션을 작업 공간에 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1.열린 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 기존 시뮬레이션 추가 선택합니다. 작업 공간을 선택한 다음 File->Add Existing Simulation 을 선택할 수도 있습니다.

2.prepin.*파일 위치로 이동하여 열기를 선택하십시오.

작업 공간에 기존 시뮬레이션 추가

3.시뮬레이션이 이제 작업 공간에 나타납니다.

작업 공간에 새로운 시뮬레이션 추가

대부분의 경우 기존 시뮬레이션을 사용하는 대신 새 시뮬레이션을 작성하게 됩니다. 작업 공간에 새로운 시뮬레이션을 추가하려면:

1.기존 작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 시뮬레이션 추가 선택하십시오.

2.시뮬레이션 이름을 입력하라는 message가 표시됩니다. 이 예제에서는 heat transfer example 불러오십시오.

3.그런 다음 드롭다운 목록을 사용하여 시뮬레이션을 위한 단위 시스템을 결정합니다. 사용 가능한 옵션은 질량, 길이, 시간, 전기요금
각각 g, cm, s, coul기준의 Kg, m, s, CGS입니다. 또한 엔지니어링 단위도 사용할 수 있으며, slug, ft, s의 기초 단위가 있지만, 전기
충전을 위한 단위는 없습니다. 이러한 옵션 중 어느 것도 해당되지 않는 경우, 질량, 길이, 시간 및 전기요금에 대한 기준 등을 사용자 정의하여 사용자 지정 단위 시스템을 사용할 수 있습니다.

4.온도 단위는 드롭다운 목록을 사용하여 지정해야 합니다. 사용 가능한 옵션은 SI CGS 단위의 경우 Celsius
Kelvin, 엔지니어링 단위의 경우 Fahrenheit Rankine입니다. Custom units(사용자 정의 단위) 옵션을 선택한 경우, 사용 가능한 온도 단위는 질량
및 길이에 대해 선택한 기본 단위에 따라 변경됩니다.

노트

새 시뮬레이션의 시뮬레이션 단위는 신중하게 선택하십시오. 일단 설정하면 단위를 변경할 수 없습니다.

5.이 시뮬레이션에 사용된 템플릿이 기본 템플릿이 됩니다. 템플릿은 포함된 설정을 새 시뮬레이션에 적용하는 저장된 값 세트입니다. 다른 템플릿을 사용해야하는 경우
찾아보기 아이콘 (
browse_icon_v12)을 클릭하여 사용 가능한 템플릿 목록에서 선택하십시오.

6.기본 시뮬레이션 이름과 위치는 디렉토리가 작업 공간 위치에 있는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D는 모든 시뮬레이션 파일을 이 작업 공간 디렉토리의 별도 하위 디렉토리에 배치하여 파일 구성을 훨씬 쉽게 만듭니다. 시뮬레이션을 다른 위치에 저장하려면 찾아보기 아이콘 ( browse_icon_v12)을 사용하여 원하는 위치로 이동하십시오.

7.확인을 클릭하여 작업 공간에 새 시뮬레이션을 추가하십시오.

heat transfer example

새로운 시뮬레이션 추가

다른 옵션

우리는 지금 이러한 옵션을 사용하지 않는 동안, 이 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 추가 옵션에 대한 액세스를 제공합니다.

일반적으로 사용되는 Add Simulation Copy… 그리고 Add Restart Simulation…을 추가합니다. 첫 번째 옵션은 기존 시뮬레이션의 사본을
작성하고, 두 번째 옵션은 기존 시뮬레이션을 복사하고 원래 시뮬레이션의 결과를 다시 시작 시뮬레이션의 초기 조건으로 사용하도록 다시 시작 옵션을 구성합니다.

추가 정보

재시작 시뮬레이션에 대한 자세한 내용은 도움말에서 모델 설정 장의 재시작 섹션을 참조하십시오.

전처리 및 시뮬레이션 실행

시뮬레이션 전처리

시뮬레이션 전처리는 초기 조건을 계산하고 입력 파일에서 일부 진단 테스트를 실행합니다. 문제가 올바르게 구성되었는지 확인하거나 전 처리기의 진단 정보가 필요한 경우에
유용합니다. 시뮬레이션을 실행하기 전에 전처리할 필요가 없습니다. 시뮬레이션을 전처리 하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Preprocess Simulation->Local 선택합니다. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히 정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.전처리 프로세스가 시작되고 Simulation Manager 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의 아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 처리되었음을 나타내도록 변경됩니다.

추가 정보

자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장의 전처리 섹션을 참조하십시오.

시뮬레이션 실행

시뮬레이션을 실행하면 입력 파일에 정의된 문제에 대한 지배 방정식(물리적 모델, 형상, 초기 조건, 경계 조건 등)이 해석됩니다. 시뮬레이션을 실행하려면

1.작업 공간에서 시뮬레이션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Run Simulation->Local을 선택하십시오. 이 경우 입력 파일 heat transfer example이 아직 완전히
정의되지 않았으므로 작업 공간에서 예제 문제를 선택하십시오.

2.솔버가 시작되고 시뮬레이션 관리자 하단의 텍스트 창에 일부 정보가 인쇄되고 플롯이 업데이트 된 후 성공적으로 완료됩니다. 포트폴리오에서 시뮬레이션 이름 옆의
아이콘도 시뮬레이션이 성공적으로 실행되었음을 나타내도록 변경됩니다. 또한 솔버가 실행되는 동안 큐에 시뮬레이션이 나타나는 것을 볼 수 있으며, 완료되면 사라집니다
.

추가 정보

시뮬레이션 실행 및 진단 읽기에 대한 자세한 내용은 도움말의 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

작업 공간에서 모든 시뮬레이션 실행

작업 공간을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Simulate Workspace->Local을 선택하여 작업 공간에서 모든 시뮬레이션을 실행할 수도 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장에서 솔버 실행 섹션을 참조하십시오.

대기열

사전 처리 또는 실행에 작업이 제출되면 큐의 맨 아래에 시뮬레이션이 자동으로 추가됩니다. 그런 다음 솔버에 사용 가능한 라이센스 및 계산 리소스가 있으면 시뮬레이션이 사전 처리되거나 실행됩니다. 대기열에 있지만 아직 전처리 또는 실행되지 않은 시뮬레이션은 대기열 맨 아래의 컨트롤을 사용하여 대기열에서 다시 정렬하거나 대기열에서 제거할 수 있습니다.

추가 정보

자세한 내용은 컴퓨팅 결과 장을 참조하십시오.

파일 시스템에서 파일 찾기

어떤 이유로 구조물 파일에 액세스해야 하는 경우 (아마 *.STL 폴더에 파일을 배치해야 함) 표시된 파일 경로를 시뮬레이션 입력 파일로 클릭하여 파일 시스템의 해당 위치로 이동할 수 있습니다.

파일 링크

4.모델 설정

Model Setup(모델 설정) 탭은 시뮬레이션 관리자에서 현재 선택한 시뮬레이션에 대한 입력 매개 변수를 정의하는 곳입니다. 여기에는 전역설정, 물리학 모델, 유체,
기하학, 메싱, 구성요소 특성, 초기 조건, 경계 조건, 출력 옵션 및 숫자가 포함된다.

이 섹션은 물에 잠긴 모래(; 파랑)의 바닥에서 가열된 구리 블록(; 빨간색)에 의해 발생하는 열 기둥(아래)을 보여주는 간단한 시뮬레이션 설정 방법을 안내합니다.

예제 문제

이 튜토리얼은 방법이나 모델이 어떻게 작동하는지, 옵션을 선택한 이유 등에 대한 포괄적인 논의를 의도한 것이 아니며, 이 특정 시뮬레이션을 설정하기 위해 수행해야 할 사항에
대한 간략한 개요일 뿐입니다. 여기서 행해지는 것에 대한 방법/모델과 추론의 세부사항은 사용 설명서의 다른 장에서 확인할 수 있습니다.

시작하려면 새 작업 공간을 작성하고 새 시뮬레이션을 추가하십시오. 이를 수행하는 방법에 대한 지침은 새 작업 공간 작성 및 작업 공간에 새 시뮬레이션 추가를 참조하십시오.

탐색

모델 설정은 주로 빨간색으로 표시된 처음 9 개의 아이콘의 탐색을 통해 수행됩니다. 각 아이콘은 시뮬레이션의 특정 측면을 구성하기 위한 위젯을 엽니다. Global에서 시작하여 Numerics로 끝나는 다음 섹션은 각 위젯의 목적을 보여줍니다.

시뮬레이션의 다양한 측면을 정의하기위한 탐색 아이콘

통제 수단

다음은 FLOW-3D 사용자 인터페이스의 그래픽 디스플레이 영역에서 사용되는 마우스 컨트롤입니다.

행동

버튼/

동작

기술

회전

왼쪽

길게 클릭

마우스 왼쪽 버튼을 클릭 한 채로 Meshing & Geometry 창에서
마우스를 움직입니다. 그에 따라 모델이 회전합니다.

중간 버튼/스크롤

스크롤/클릭 한
상태

마우스를 앞뒤로 움직여 확대/축소하려면 가운데 휠을 굴리거나 마우스 가운데 버튼을 클릭
한 상태로 유지하십시오.

우측

길게 클릭

마우스 오른쪽 버튼을 클릭 한 채로 창에서 마우스를 움직입니다. 모델이 마우스와 함께 움직입니다.

객체에 초점 설정

해당 없음

객체 위에 커서를 놓기

커서를 개체 위로 가져 가면 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를
통해 추가 조작을 위해 개체가 활성화됩니다. 개체가 활성화되면 강조 표시됩니다. Meshing & Geometry 탭에서 Tools->
Mouse Hover
Selection
환경 설정 이 활성화된 경우에만
수행됩니다.

선택

왼쪽

더블 클릭

객체를 두 번 클릭하면 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 통해 추가
조작을 위해 객체를 선택하고 활성화합니다. Meshing
& Geometry
탭에서 Tools
->Mouse Hover Selection 환경 설정 이
비활성화 된 경우에만 활성화됩니다.

액세스 객체 속성

우측

딸깍 하는 소리

강조 표시된 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 객체
식별, 표시/숨기기, 활성화/비활성화, 투명도 조정 등의 옵션 목록이 표시됩니다.

커서 좌표 반환 (프로브)

왼쪽

Shift + 클릭

Shift 키를 누르면 커서가 대상으로 바뀝니다. Shift 키를 누른 상태에서 클릭하면 화면의 왼쪽 하단에 표시된 표면의 좌표가 표시됩니다.

피벗 점 배치

왼쪽

cntrl + 클릭

Ctrl 키를 누르고 있으면 커서가 피벗 아이콘으로 바뀝니다. Ctrl 키를 누른 상태에서 클릭하여 피벗 점을 설정하십시오. 뷰가
피벗 점을 중심으로 회전합니다.