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

Metals and Materials International (2021)Cite this article

Abstract

선택적 레이저 용융 동안 CP-Ti의 열 거동을 연구하기 위해 무작위 패킹 분말 베드 모델을 기반으로 하는 메조스코프 시뮬레이션이 설정되었습니다. 레이저와 분말의 상호 작용에 따른 용융 풀의 특성과 레이저 출력이 용융 풀의 열 거동, 유체 역학 및 표면 형태 변화에 미치는 영향을 연구했습니다.

결과는 레이저 출력이 증가함에 따라 최대 온도, 온도 변화율, 용융 풀의 수명 및 크기가 크게 향상되었음을 보여줍니다. 또한 본 연구에서는 이중궤도 하의 용융지의 특성과 열거동을 주로 연구하였다.

두 번째 트랙의 용융 풀의 최대 온도, 수명 및 길이와 너비는 첫 번째 트랙보다 더 높고 레이저 출력이 증가함에 따라 용융 풀에서 두 번째 트랙의 길이 너비 비율이 증가함을 알 수 있습니다. 더 커집니다.

A mesoscopic simulation based on random packing powder bed model was established to study the heat behavior of CP-Ti during selective laser melting. The characteristics of the molten pool under the interaction of laser and powder, and the influence of laser power on the thermal behavior, hydrodynamics and surface morphology evolution of the molten pool were studied. The results show that with the increase of laser power, the maximum temperature, temperature change rate, lifetime of molten pool and size are greatly improved. In addition, the characteristics and heat behavior of the molten pool under the double track are mainly studied in this study. It is found that the maximum temperature, lifetime, and the length and width of the molten pool of the second track are higher than those in the first, and with the increase of laser power, the length width ratio of the second track in molten pool becomes larger.

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

Keywords

  • Additive manufacturing
  • Selective laser melting
  • Numerical simulation
  • Thermal behavior

References

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Fig. 1  Layout of spillway tunnel

Experimental study and numerical simulation of hydraulic characteristics of ogee spillway tunnel

WU Jingxia1
, ZHANG Chunjin2,3
(1. Xi’an Water Conservancy Survey Design Institute, Xi’an  710054, Shaanxi, China; 2. Key Laboratory of
Yellow River Sediment Research, M. W. R. , Yellow River Institute of Hydraulic Research, Zhengzhou 
450003, Henan, China; 3. State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic
Engineering, Hohai University, Nanjing  210098, Jiangsu, China)

수치 시뮬레이션을 통해 오지 여수로 터널의 수리적 특성 연구의 타당성을 탐색하기 위해 황하 Xiaolangdi 수질 관리 프로젝트의 2번 오지 여수로 터널을 연구 대상으로 취한 다음 오지의 수리 특성 설계 및 점검 홍수 수준 조건에서 여수로 터널은 RNG k-ε 난류 모델을 사용하여 배출 용량, 터널 크라운 잔류 공간, 단면 유속, 압전 수두, 유동 캐비테이션 수, 제트 흐름 범위 및 1 ∶ 40의 일반 수리 모델과 결합된 세굴 구덩이 깊이, 시뮬레이션 값과 실험 값 모두 비교됩니다.

연구결과 모의실험값이 실험값과 일치하여 오지 여수로터널의 수리적 특성을 수치모사를 통해 탐색할 수 있음을 확인하였다. 여수로터널 내부의 흐름은 안정적이고 터널 크라운 잔류 공간은 개방 흐름과 완전 흐름의 교대 흐름 패턴이 없는 25% 이상입니다.

체크 홍수 수위에서 시뮬레이션 값과 유량 계수의 실험 값은 모두 설계에서보다 높으므로 배출 용량은 홍수 제어 관련 설계 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 오지 단면과 플립 단면의 유동 캐비테이션 수는 캐비테이션 손상이 발생할 가능성이 작기 때문에 캐비테이션 침식을 줄이기 위한 적절한 적절한 조치가 채택될 필요가 있습니다.

유압 모델의 고르지 않은 표면에 부압이 발생하면 표면 구조에 관련주의를 기울일 필요가 있습니다. 연구 결과는 여수로 터널의 설계 및 건설에 대한 관련 참고 및 이론적 근거를 제공할 수 있습니다.

Keywords

Xiaolangdi Water Control Project; ogee spillway tunnel; simulative calculation; hydraulic characteristics; turbulent
model

Fig. 1  Layout of spillway tunnel
Fig. 1  Layout of spillway tunnel
Fig. 4  Hydraulic modeling
Fig. 4  Hydraulic modeling
Fig. 6  Sectional surface profile distributions
Fig. 6  Sectional surface profile distributions
Fig. 7  Comparison between simulated results and experimental results for flow velocity of section-cross
Fig. 7  Comparison between simulated results and experimental results for flow velocity of section-cross

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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.

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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

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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, S.Fenga,e, H.Blaauwb, T.C.Pijperb,c, H.J.Yangd, Y.T.Peia
aDepartment of Advanced Production Engineering, Engineering and Technology Institute Groningen, University of Groningen, Nijenborgh 4, 9747 AG, Groningen, The Netherlands
bPhilips Personal Care, Oliemolenstraat 5, 9203 ZN, Drachten, The Netherlands
cInnovation Cluster Drachten, Nipkowlaan 5, 9207 JA, Drachten, The Netherlands
dShi-changxu Innovation Center for Advanced Materials, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences, 72 Wenhua Road, Shenyang 110016, P. R. China
eSchool of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, P.R. China

Abstract

17-4 PH (precipitation hardening) stainless steel is commonly used for the fabrication of complicated molds with conformal cooling channels using laser powder bed fusion process (L-PBF). However, their microstructure in the as-printed condition varies notably with the chemical composition of the feedstock powder, resulting in different age-hardening behavior. In the present investigation, 17-4 PH stainless steel components were fabricated by L-PBF from two different feedstock powders, and subsequently subjected to different combinations of post-process heat treatments. It was observed that the microstructure in as-printed conditions could be almost fully martensitic or ferritic, depending on the ratio of Creq/Nieq of the feedstock powder. Aging treatment at 480 °C improved the yield and ultimate tensile strengths of the as-printed components. However, specimens with martensitic structures exhibited accelerated age-hardening response compared with the ferritic specimens due to the higher lattice distortion and dislocation accumulation, resulting in the “dislocation pipe diffusion mechanism”. It was also found that the martensitic structures were highly susceptible to the formation of reverted austenite during direct aging treatment, where 19.5% of austenite phase appeared in the microstructure after 15 h of direct aging. Higher fractions of reverted austenite activates the transformation induced plasticity and improves the ductility of heat treated specimens. The results of the present study can be used to tailor the microstructure of the L-PBF printed 17-4 PH stainless steel by post-process heat treatments to achieve a good combination of mechanical properties.

17-4 PH(석출 경화) 스테인리스강은 레이저 분말 베드 융합 공정(L-PBF)을 사용하여 등각 냉각 채널이 있는 복잡한 금형 제작에 일반적으로 사용됩니다. 그러나 인쇄된 상태의 미세 구조는 공급원료 분말의 화학적 조성에 따라 크게 달라지므로 시효 경화 거동이 다릅니다.

현재 조사에서 17-4 PH 스테인리스강 구성요소는 L-PBF에 의해 두 가지 다른 공급원료 분말로 제조되었으며, 이후에 다양한 조합의 후처리 열처리를 거쳤습니다. 인쇄된 상태의 미세구조는 공급원료 분말의 Creq/Nieq 비율에 따라 거의 완전히 마르텐사이트 또는 페라이트인 것으로 관찰되었습니다.

480 °C에서 노화 처리는 인쇄된 구성 요소의 수율과 극한 인장 강도를 개선했습니다. 그러나 마텐자이트 구조의 시편은 격자 변형 및 전위 축적이 높아 페라이트 시편에 비해 시효 경화 반응이 가속화되어 “전위 파이프 확산 메커니즘”이 발생합니다.

또한 마르텐사이트 구조는 직접 시효 처리 중에 복귀된 오스테나이트의 형성에 매우 민감한 것으로 밝혀졌으며, 여기서 15시간의 직접 시효 후 미세 조직에 19.5%의 오스테나이트 상이 나타났습니다.

복귀된 오스테나이트의 비율이 높을수록 변형 유도 가소성이 활성화되고 열처리된 시편의 연성이 향상됩니다. 본 연구의 결과는 기계적 특성의 우수한 조합을 달성하기 위해 후처리 열처리를 통해 L-PBF로 인쇄된 17-4 PH 스테인리스강의 미세 구조를 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

Keywords

Laser powder bed fusion17-4 PH stainless steelPost-process heat treatmentAge hardeningReverted austenite

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).
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).
Fig. 2. Optical (a, b) and TEM (c) micrographs of the wrought 17-4 PH stainless steel.
Fig. 2. Optical (a, b) and TEM (c) micrographs of the wrought 17-4 PH stainless steel.
Fig. 3. EBSD micrographs of the as-printed 17-4 PH steel fabricated with “powder A” (a, b) and “powder B” (c, d) on two different cross sections: (a, c) perpendicular to the building direction, and (b, d) parallel to the building direction.
Fig. 3. EBSD micrographs of the as-printed 17-4 PH steel fabricated with “powder A” (a, b) and “powder B” (c, d) on two different cross sections: (a, c) perpendicular to the building direction, and (b, d) parallel to the building direction.
Fig. 4. Microstructure of the as-printed 17-4 PH stainless steel fabricated with “powder A” (a) and “powder B” (b).
Fig. 4. Microstructure of the as-printed 17-4 PH stainless steel fabricated with “powder A” (a) and “powder B” (b).
Fig. 5. Simulated temperature history of the probes located at the cross section of the L-PBF 17-4 PH steel sample.
Fig. 5. Simulated temperature history of the probes located at the cross section of the L-PBF 17-4 PH steel sample.
Fig. 6. Dependency of the volume fraction of delta ferrite in the final microstructure of L-PBF printed 17-4 PH steel as a function of Creq/Nieq.
Fig. 6. Dependency of the volume fraction of delta ferrite in the final microstructure of L-PBF printed 17-4 PH steel as a function of Creq/Nieq.
Fig. 7. IQ + IPF (left column), parent austenite grain maps (middle column) and phase maps (right column, green color = martensite, red color = austenite) of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a-c) direct aged, (d-f) HIP + aging, (g-i) SA + Aging, and (j-l) HIP + SA + aging (all sample were printed with “powder A”).
Fig. 7. IQ + IPF (left column), parent austenite grain maps (middle column) and phase maps (right column, green color = martensite, red color = austenite) of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a-c) direct aged, (d-f) HIP + aging, (g-i) SA + Aging, and (j-l) HIP + SA + aging (all sample were printed with “powder A”).
Fig. 8. TEM micrographs of the post process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a) direct aging and (b) HIP + aging (printed with “powder A”).
Fig. 8. TEM micrographs of the post process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a) direct aging and (b) HIP + aging (printed with “powder A”).
Fig. 9. XRD patterns of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel printed with “powder A”.
Fig. 9. XRD patterns of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel printed with “powder A”.
Fig. 10. (a) Volume fraction of reverted austenite as a function of aging time for “direct aging” condition, (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the 15 h direct aged specimen printed with “powder A”.
Fig. 10. (a) Volume fraction of reverted austenite as a function of aging time for “direct aging” condition, (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the 15 h direct aged specimen printed with “powder A”.
Fig. 11. Microhardness variations of the “direct aged” specimens as a function of aging time at 480 °C.
Fig. 11. Microhardness variations of the “direct aged” specimens as a function of aging time at 480 °C.
Fig. 12. Kernel average misorientation graphs of the as-printed 17-4 PH steel with (a) martensitic structure (printed with “powder A”) and (b) ferritic structure (printed with “powder b”).
Fig. 12. Kernel average misorientation graphs of the as-printed 17-4 PH steel with (a) martensitic structure (printed with “powder A”) and (b) ferritic structure (printed with “powder b”).
Fig. 13. Typical stress-strain curves (a) along with the yield and ultimate tensile strengths (b) and elongation (c) of the as-printed and post-process heat treated 17-4 PH stainless steel (all sample are fabricated with “powder A”).
Fig. 13. Typical stress-strain curves (a) along with the yield and ultimate tensile strengths (b) and elongation (c) of the as-printed and post-process heat treated 17-4 PH stainless steel (all sample are fabricated with “powder A”).
Fig. 14. (a) IQ + IPF and (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the “direct aged” specimen after tensile test at a location nearby the rupture point (tension direction from left to right).
Fig. 14. (a) IQ + IPF and (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the “direct aged” specimen after tensile test at a location nearby the rupture point (tension direction from left to right).

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Effects of retained austenite volume fraction, morphology, and carbon content on strength and ductility of nanostructured TRIP-assisted steels

Mater. Sci. Eng. A, 636 (2015), pp. 551-564

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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
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electromagnetic metal casting computation designs Fig2
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electromagnetic metal casting computation designs Fig3
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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

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Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device

Fabrication and Experimental Investigation of a Novel 3D Hydrodynamic Focusing Micro Cytometric Device

Yongquan Wang*a , Jingyuan Wangb, Hualing Chenc

School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi, 710049, P. R. China
a yqwang@mail.xjtu.edu.cn,, bwjy2006@stu.xjtu.edu.cn,, c hlchen@mail.xjtu.edu.cn,

Abstract:

This paper presents the fabrication of a novel micro-machined cytometric device, and the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The proposed device is simple in structure, with the uniqueness that the depth of its microchannels is non-uniform. Using the SU-8 soft lithography containing two exposures, as well as micro-molding techniques, the PDMS device is successfully fabricated. Two kinds of experiments, i.e., the red ink fluidity observation experiments and the fluorescent optical experiments, are then performed for the device prototypes with different step heights, or channel depth differences, to explore the influence laws of the feature parameter on the devices hydrodynamic focusing behaviors. The experimental results show that the introducing of the steps can efficiently enhance the vertical focusing performance of the device. At appropriate geometry and operating conditions, good 3D hydrodynamic focusing can be obtained.

Korea Abstract

이 논문은 새로운 마이크로 머신 세포 측정 장치의 제조와 3D 유체 역학적 초점 성능에 대한 실험적 조사를 제시합니다. 제안 된 장치는 구조가 단순하며, 마이크로 채널의 깊이가 균일하지 않다는 독특함이 있습니다. 두 가지 노출이 포함 된 SU-8 소프트 리소그래피와 마이크로 몰딩 기술을 사용하여 PDMS 장치가 성공적으로 제작되었습니다. 그런 다음 두 종류의 실험, 즉 적색 잉크 유동성 관찰 실험과 형광 광학 실험을 단계 높이 또는 채널 깊이 차이가 다른 장치 프로토 타입에 대해 수행하여 장치 유체 역학적 초점에 대한 기능 매개 변수의 영향 법칙을 탐색합니다. 행동. 실험 결과는 단계의 도입이 장치의 수직 초점 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 적절한 형상과 작동 조건에서 우수한 3D 유체 역학적 초점을 얻을 수 있습니다.

Keywords

Flow cytometer, Hydrodynamic focusing, Three-dimensional (3D), Micro-machined

Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device
Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device
Fig.2 Overview of the cytometric device fabrication process
Fig.2 Overview of the cytometric device fabrication process
Fig.3 The fabricated micro cytometric device Fig.4 Experiment setup for focusing performance
Fig.3 The fabricated micro cytometric device Fig. 4 Experiment setup for focusing performance
Fig.5 Horizontal focusing images of two devices with and without steps
Fig.5 Horizontal focusing images of two devices with and without steps
Fig.6 Channel cross-section fluorescence images for different step heights
Fig.6 Channel cross-section fluorescence images for different step heights

References 

Fig.7 Effect of the step height on the 3D focusing at different velocity ratios
Fig.7 Effect of the step height on the 3D focusing at different velocity ratios

Conclusions

In this paper, we presented a novel micro-machined cytometric device and its fabrication process,
emphasizing on the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The
proposed device is simple in structure, low cost, and easy to be batch produced. Besides this, as a
device based on standard micro-fabrication methodology, it can be conveniently integrated with other
micro-fluidic and/or micro-optical units to form a complete detection and analysis system.
The experimental tests for the prototype devices not only verified the design conception, but also
gave us a comprehensive understanding of the device hydro-focusing performance. The experimental
results show that, as the uniqueness of this design, the introducing of the feature steps can
significantly enhance the vertical focusing performance of the devices, which is crucial for the
achievement of 3D focusing. In summary, for the proposed novel device, good 3D hydrodynamic
focusing can be attained at appropriate geometry and operating conditions.
In addition, an improved design can be obtained by replacing the flat cover with an identical
device unit, in other words, the same two device units are bonded together (The channels are inward
and aligned) to form a new device. Then the sample stream can focused to the center of the assembly
outlet channel due to the hydrodynamic forces equally in both horizontal and vertical directions, and
thus avoiding the adsorption or friction issues of cells/particles to the top channel wall.

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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).

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Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.

Numerical Analysis of Bead Magnetophoresis from Flowing Blood in a Continuous-Flow Microchannel: Implications to the Bead-Fluid Interactions

Scientific Reports volume 9, Article number: 7265 (2019) Cite this article

Abstract

이 연구에서는 비드 운동과 유체 흐름에 미치는 영향에 대한 자세한 분석을 제공하기 위해 연속 흐름 마이크로 채널 내부의 비드 자기 영동에 대한 수치 흐름 중심 연구를 보고합니다.

수치 모델은 Lagrangian 접근 방식을 포함하며 영구 자석에 의해 생성 된 자기장의 적용에 의해 혈액에서 비드 분리 및 유동 버퍼로의 수집을 예측합니다.

다음 시나리오가 모델링됩니다. (i) 운동량이 유체에서 점 입자로 처리되는 비드로 전달되는 단방향 커플 링, (ii) 비드가 점 입자로 처리되고 운동량이 다음으로부터 전달되는 양방향 결합 비드를 유체로 또는 그 반대로, (iii) 유체 변위에서 비드 체적의 영향을 고려한 양방향 커플 링.

결과는 세 가지 시나리오에서 비드 궤적에 약간의 차이가 있지만 특히 높은 자기력이 비드에 적용될 때 유동장에 상당한 변화가 있음을 나타냅니다.

따라서 높은 자기력을 사용할 때 비드 운동과 유동장의 체적 효과를 고려한 정확한 전체 유동 중심 모델을 해결해야 합니다. 그럼에도 불구하고 비드가 중간 또는 낮은 자기력을 받을 때 계산적으로 저렴한 모델을 안전하게 사용하여 자기 영동을 모델링 할 수 있습니다.

Sketch of the magnetophoresis process in the continuous-flow microdevice.
Sketch of the magnetophoresis process in the continuous-flow microdevice.
Schematic view of the microdevice showing the working conditions set in the simulations.
Schematic view of the microdevice showing the working conditions set in the simulations.
Bead trajectories for different magnetic field conditions, magnet placed at different distances “d” from the channel: (a) d = 0; (b) d = 1 mm; (c) d = 1.5 mm; (d) d = 2 mm
Bead trajectories for different magnetic field conditions, magnet placed at different distances “d” from the channel: (a) d = 0; (b) d = 1 mm; (c) d = 1.5 mm; (d) d = 2 mm
Separation efficacy as a function of the magnet distance. Comparison between one-way and two-way coupling.
Separation efficacy as a function of the magnet distance. Comparison between one-way and two-way coupling.
(a) Fluid velocity magnitude including velocity vectors and (b) blood volumetric fraction contours with magnet distance d = 0 mm for scenario 1 (t = 0.25 s).
(a) Fluid velocity magnitude including velocity vectors and (b) blood volumetric fraction contours with magnet distance d = 0 mm for scenario 1 (t = 0.25 s).
luid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 2: (a,b) Magnet distance d = 0 mm at t = 0.4 s; (c,d) Magnet distance d = 1 mm at t = 0.4 s.
luid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 2: (a,b) Magnet distance d = 0 mm at t = 0.4 s; (c,d) Magnet distance d = 1 mm at t = 0.4 s.
Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.
Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.
Blood volumetric fraction contours. Scenario 1: (a) Magnet distance d = 0 and (b) Magnet distance d = 1 mm; Scenario 2: (c) Magnet distance d = 0 and (d) Magnet distance d = 1 mm; and Scenario 3: (e) Magnet distance d = 0 and (f) Magnet distance d = 1 mm.
Blood volumetric fraction contours. Scenario 1: (a) Magnet distance d = 0 and (b) Magnet distance d = 1 mm; Scenario 2: (c) Magnet distance d = 0 and (d) Magnet distance d = 1 mm; and Scenario 3: (e) Magnet distance d = 0 and (f) Magnet distance d = 1 mm.

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Author information

  1. Edward P. Furlani is deceased.

Affiliations

  1. Department of Chemical and Biomolecular Engineering, ETSIIT, University of Cantabria, Avda. Los Castros s/n, 39005, Santander, SpainJenifer Gómez-Pastora, Eugenio Bringas & Inmaculada Ortiz
  2. Flow Science, Inc, Santa Fe, New Mexico, 87505, USAIoannis H. Karampelas
  3. Department of Chemical and Biological Engineering, University at Buffalo (SUNY), Buffalo, New York, 14260, USAEdward P. Furlani
  4. Department of Electrical Engineering, University at Buffalo (SUNY), Buffalo, New York, 14260, USAEdward P. Furlani
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7

A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys

Mohamad Bayat Venkata K. Nadimpalli David B. Pedersen Jesper H. Hattel
Department of mechanical engineering, Technical University of Denmark (DTU), Building 425, 2800 Kgs., Lyngby, Denmark

Received 21 August 2020, Revised 18 November 2020, Accepted 25 November 2020, Available online 15 December 2020.

Abstract

Several different interfacial forces affect the free surface of liquid metals during metal additive manufacturing processes. One of these is thermo-capillarity or the so-called Marangoni effect. In this work, a novel framework is introduced for unraveling the effects of thermo-capillarity on the melt pool morphology/size and its thermo-fluid conditions during the Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) process. In this respect, a multi-physics numerical model is developed based on the commercial software package Flow-3D. The model is verified and validated via mesh-independency analysis and by comparison of the predicted melt pool profile with those from lab-scale single-track experiments. Two sets of parametric studies are carried out to find the role of both positive and inverse thermo-capillarity on the melt pool shape and its thermal and fluid dynamics conditions. The thermo-fluid conditions of the melt pool are further investigated using appropriate dimensionless numbers. The results show that for the higher Marangoni number cases, the melt pool temperature drops, and at the same time, the temperature field becomes more uniform. Also, it is shown that at higher Marangoni numbers, temperature gradients decrease, thus reducing the role of conduction in the heat transfer from the melt pool. Furthermore, for the first time, a novel methodology is introduced for the calculation of the melt pool’s average Nusselt number. The average Nusselt numbers calculated for the positive and inverse thermo-capillarity are then used for finding the effective liquid conductivity required for a computationally cheaper pure heat conduction simulation. The results show that the deviation between the average melt pool temperature, using the pure conduction model with effective conductivity, and the one obtained from the advanced fluid dynamics model is less than 2%.

Keywords

Thermo-capillarity, Melt pool, Heat and fluid flow, Numerical model, L-PBF

Korea Abstract

금속 적층 제조 공정 중 액체 금속의 자유 표면에 여러 가지 다른 계면력이 영향을 미칩니다. 이들 중 하나는 열 모세관 또는 소위 Marangoni 효과입니다.

이 작업에서는 L-PBF (Laser Powder Bed Fusion) 공정 중 용융 풀 형태 / 크기 및 열 유동 조건에 대한 열 모세관의 영향을 밝히기 위한 새로운 프레임워크가 도입되었습니다.

이러한 점에서 상용 소프트웨어 패키지 Flow-3D를 기반으로 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 모델은 메쉬 독립 분석을 통해 그리고 예측 된 용융 풀 프로필을 실험실 규모의 단일 트랙 실험에서 얻은 프로필과 비교하여 검증 및 검증됩니다.

용융 풀 모양과 열 및 유체 역학 조건에 대한 양 및 역 열 모세관의 역할을 찾기 위해 두 세트의 매개 변수 연구가 수행됩니다. 용융 풀의 열 유동 조건은 적절한 무 차원 숫자를 사용하여 추가로 조사됩니다.

결과는 Marangoni 수가 더 높은 경우 용융 풀 온도가 떨어지고 동시에 온도 필드가 더 균일 해짐을 보여줍니다. 또한 Marangoni 수가 높을수록 온도 구배가 감소하여 용융 풀에서 열 전달에서 전도의 역할이 감소하는 것으로 나타났습니다.

또한 용융 풀의 평균 Nusselt 수를 계산하기위한 새로운 방법론이 처음으로 도입되었습니다. 그런 다음 양수 및 역 열 모세관에 대해 계산 된 평균 Nusselt 수는 계산적으로 더 저렴한 순수 열 전도 시뮬레이션에 필요한 효과적인 액체 전도도를 찾는 데 사용됩니다. 결과는 유효 전도도가 있는 순수 전도 모델을 사용한 평균 용융 풀 온도와 고급 유체 역학 모델에서 얻은 편차가 2 % 미만임을 보여줍니다.

A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig1
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig1
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig2
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig2
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig3
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A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig4
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A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig5
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig5
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig6
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig6
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig8
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig8
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig9
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig9
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig10
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig10
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig11
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig11
Abf - Three-dimensional view of the abbot from short to long to short

Flow-3D 수치 모형을 이용한 파동 감소에 대한 규칙적인 레이아웃으로 식생 고도 변화 효과 연구

세예드 아마드가 헤리 네 자드 1 , Mehdi Behdarvandi Askar  2 , 모하마드 안사리 고이 가르 3, 에산 파르시 4
1 공학, 해안, 항만 및 & amp; 해양 구조물 _ 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교
2 코람 샤르 해양 과학 기술 대학교 해양 공학부 해양 구조학과
3 이란 카라 지 테헤란 대학교 농업 및 천연 자원 대학 관개 및 매립 공학과.
4 연구 전문가, Arvand Water and Energy Consulting Engineers Company, Ahvaz, Iran.

Abstract

The development of water waves through submerged and non-submerged vegetation is accompanied by a loss of energy through the resistive force of the vegetation, resulting in a decrease in wave height. Wave damping by vegetation is a function of cover characteristics such as geometry and structure, immersion ratio, density, hardness, and spatial arrangement, as well as wave conditions such as input wave height, duration, and wave direction. In the present study, the effect of geometric arrangement of vegetation with variable height on wave damping has been investigated using the Flow 3D numerical model. For this purpose, a channel with a length of 480 cm and a width of 10.8 cm, which has been previously used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density with variable height on wave damping, is modeled. The operation of the three arrangements, including long to short arrangement, short to long arrangement, and zigzag arrangement, is examined under four different waves, all of which are linear waves. It should be noted that in this study, wave height is considered as an damping index. The results obtained by measuring the height of the waves at four different points along the channel show that the behavior of the waves in dealing with different arrangements follows a fixed pattern and also changes in the geometry of the vegetation can greatly lead to Increase the damping of the waves. The results show that a change in height arrangement can cause a change in damping of up to 7.1%.

Keywords : Green belt , wave , geometric layout , vegetation

물에 잠긴 초목과 물에 잠기지 않은 초목을 통한 물결의 발달은 초목의 저항력을 통한 에너지 손실을 동반하여 파고가 감소합니다. 식생에 의한 파동감쇠는 기하와 구조, 몰입도, 밀도, 경도, 공간배열 등 커버 특성과 입력파동 높이, 지속시간, 파동방향 등의 파동조건의 함수입니다.

본 연구에서는 Flow 3D 수치 모델을 사용하여 가변 높이 식물이 파동 댐핑에 미치는 기하학적 배치가 조사되었습니다. 이를 위해 Cox와 Wu (2015)가 이전에 파동 댐핑에 대한 가변 높이의 발전소 밀도가 미치는 영향을 연구하기 위해 사용한 길이 480cm, 폭 10.8cm의 채널을 모델링합니다.

장파에서 단파, 단파에서 장파까지, 지그재그 배열을 포함한 세 가지 배열의 작동은 4개의 다른 파장에서 조사됩니다. 모두 선형파입니다.

본 연구에서는 파고가 감쇠 지수로 간주된다는 점에 유의해야 합니다.

채널을 따라 네 곳의 서로 다른 지점에서 파도의 높이를 측정하여 얻은 결과는 다른 배열을 다루는 파도의 동작이 고정된 패턴을 따르며 또한 초목의 기하학적인 변화가 파도의 감쇠를 증가 시키는 것으로 크게 이어질 수 있다는 것을 보여줍니다.

결과는 높이 배열의 변화가 최대 7.1%의 댐핑 변화를 일으킬 수 있음을 보여줍니다.

Figure 1 - Geometry used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density on wave damping
Figure 1 – Geometry used by Cox and Wu (2015) to study the effect of plant density on wave damping
Figure 2 - Schematic of Erie wave
Figure 2 – Schematic of Erie wave
Abf - Three-dimensional view of the abbot from short to long to short
Abf – Three-dimensional view of the abbot from short to long to short

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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].

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Figure 4. Structure of artificial neural network [37]

Turbulent Flow Modeling at Tunnel Spillway Concave Bends and Prediction of Pressure using Artificial Neural Network

터널 배수로 오목 굴곡에서 난류 유동 모델링 인공 신경망을 이용한 압력 예측 및 예측

Zeinab Bashari Moghaddam 1
Hossein Mohammad Vali Samani2
Seyed Habib Mousavi Jahromi 3

Abstract

터널 배수로는 높은 자유 표면 유속이 설정되는 배수로 유형 중 하나입니다. 회전 가속과 난류 흐름의 불규칙성으로 인해 오목한 수직 굽힘에서 압력이 증가합니다. 물리적 모델은 이 현상을 분석하는 가장 좋은 도구입니다.

모든 실제 프로토 타입 상태 분석을 포괄하는 데 필요한 물리적 모델의 수가 너무 많아 배치 및 비용 측면에서 비실용적입니다. 따라서 FLOW-3D 소프트웨어는 가능한 모든 실제 대안을 포괄하는 오목한 굴곡 터널의 난류 흐름 데이터베이스를 분석하고 생성하기 위해 선택되었습니다.

이 소프트웨어는 방전과 형상이 다른 다양한 터널을 시뮬레이션했습니다. 수치 결과는 Alborz Dam 터널 배수로의 건설 된 물리적 모델의 실험 결과로 검증되었으며 만족스러운 동의를 얻었습니다. 차원 분석은 문제의 관련 변수를 차원 없는 매개 변수로 그룹화하는 데 사용됩니다.

이러한 매개 변수는 인공 신경망 시뮬레이션에 사용됩니다. 결과는 Flow-3D 소프트웨어로 얻은 무 차원 매개 변수와 신경망에 의해 예측된 변수 사이의 상관 계수 R2 = 0.95를 보여 주었으며, 이와 관련하여 난류 모델링을 통해 얻은 데이터베이스를 기반으로 한 인공 신경망이 결론을 내릴 수있었습니다. 압력 예측을 위한 강력한 도구입니다.

Keywords: Flow-3D, Tunnel spillway concave bend, Numerical simulation, Turbulent flow,
Artificial neural network

본문 내용 생략 : 본문 내용은 내용 하단부에 첨부된 본문 링크를 참조하시기 바랍니다.

Figure 1. Flow in a concave curvature
Figure 1. Flow in a concave curvature
Figure 2. Flow in the curvature of the flip bucket
Figure 2. Flow in the curvature of the flip bucket
Figure 3. The location of piezometers on the bed of the concave curvature of tunnel spillway in Alborz Dam
Figure 3. The location of piezometers on the bed of the concave curvature of tunnel spillway in Alborz Dam
Figure 4. Structure of artificial neural network [37]
Figure 4. Structure of artificial neural network [37]
Figure 5. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the training
stage
Figure 6. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the validation stage
Figure 6. Correlation coefficient of the Neural Network simulation and Flow-3D in the validation stage
Figure 7. Comparison 0f the Simulated Neural Network and Flow-3D Results of the validation stage
Figure 7. Comparison 0f the Simulated Neural Network and Flow-3D Results of the validation stage
Figure 8. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (1)
Figure 8. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (1)
Figure 9. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (2)
Figure 9. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (2)
Figure 10. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (3)
Figure 10. Correlation coefficient of the Flow-3D numerical results and Equation (3)

현재 연구에서 FLOW-3D 소프트웨어는 처음에 다양한 크기와 배출의 터널 배수로에서 난류 흐름을 시뮬레이션하는데 사용되었습니다. 결과는 이란 에너지부 물 연구소에서 제공한 Alborz 저장 댐에서 얻은 실제 데이터와 비교하여 검증되었습니다.

시뮬레이션에는 다양한 난류 모델이 사용되었으며 RNG 방법이 관찰된 실제 결과와 가장 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 직경이 3 ~ 15m 인 다양한 터널 배수로, 곡률 반경 3 개, 거의 모든 실제 사례를 포괄하는 3개의 배출이 시뮬레이션에 사용되었습니다.

차원 분석을 사용하여 무 차원 매개 변수를 생성하고 문제의 변수 수를 줄였으며 마지막으로 두 개의 주요 무 차원 그룹이 결정되었습니다. 이러한 무 차원 변수 간의 관계를 얻기 위해 신경망을 사용하고 터널 배수로의 오목한 굴곡에서 압력 예측 단계에서 0.95의 상관 계수를 얻었습니다.

압력 계산 결과는 다른 일반적인 방법으로 얻은 결과와 비교되었습니다. 비교는 신경망 결과가 훨씬 더 정확하고 배수로 터널의 오목한 곡률에서 압력을 예측하는 강력한 도구로 간주 될 수 있음을 나타냅니다.

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Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze

FLOW-3D software for substantiation the layout of the port water area

항구 수역의 레이아웃을 입증하기 위한 FLOW-3D 소프트웨어

B Pan1

  • and N Belyaev2
    1 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
    pan3.b@edu.spbstu.ru

Abstract

방파제 설계시 항만 내 수역 및 접안 시설에서 중대한 파도 발생을 배제 할 필요가 있다. 이 기사는 항구 지역의 물 이동 계산 결과를 제시합니다. 항구 입구의 위치와 주어진 물체의 크기에 대한 가장 안전한 옵션이 확인되었습니다. FLOW – 3D 프로그램을 사용하여 항구 수역의 예비 배치 단계에서 계획되고 건설적인 솔루션을 선택할 가능성이 입증되었습니다.

Introduction

항구를 설계 할 때 계류선의 가장 합리적인 구성과 항구 수역의 레이아웃을 선택하여 항구의 영토를 배치하는 것이 필요합니다. 러시아 연방의 항구 수역 배치는 항구 수역 요소에 대한 사양을 포함하는 해로, 페어웨이 및 기동 구역에 대한 설계 표준의 요구 사항에 따라 수행됩니다 [1, 2].

항구 물은 파도, 퇴적물 축적 및 얼음으로부터 보호되어야 합니다. 항구 계획을 작성할 때, 선박의 기동 및 연안 계류 중뿐만 아니라 선적 및 하역 및 기타 항구 운영 중에 선박 계류에 대한 정상적인 조건이 생성되도록 파도로부터 수역을 보호하는 정도를 제공해야 합니다.

설계 결정은 새로운 포트를 설계하거나 기존 포트를 개발할 때 물리적 또는 수학적 모델링을 기반으로 합니다 [2]. 항구 수역에서 계산 된 물 흐름의 매개 변수는 수문 기상 조사, 장기 현장 관찰 및 실험실 연구의 결과를 기반으로 하도록 권장됩니다.

공학 수문 기상 측량 데이터가 불충분하면 계산 방법을 기반으로 설계 폭풍의 파도 매개 변수를 결정할 수 있습니다. 사용된 계산 방법이 국제 실무에서 동일한 목적으로 채택된 방법 (모델)에 부합하는지 표시하는 것이 좋습니다 [3].

Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze
Figure 1. Sketch map of the port Laozi on Lake Hongze
Figure 2. The location of the port entrance on Lake Hongze: a – variant 1; b – variant 2; c – variants 3-5
Figure 2. The location of the port entrance on Lake Hongze: a – variant 1; b – variant 2; c – variants 3-5
Figure 3. Port water area plan
Figure 3. Port water area plan
Figure 4. Modeling of variant 1 with the movement of waves in the port water area
Figure 4. Modeling of variant 1 with the movement of waves in the port water area
Figure 5. Modeling of variant 2: a is prevailing movement of water towards the enclosed water area; b is prevailing reverse movement of water
Figure 5. Modeling of variant 2: a is prevailing movement of water towards the enclosed water area; b is prevailing reverse movement of water
Figure 6. Modeling of variant 3
Figure 6. Modeling of variant 3
Figure 7. Modeling of variant 4
Figure 7. Modeling of variant 4
Figure 8. Modeling of variant 5
Figure 8. Modeling of variant 5
Figure 9. Plan of the port water area with design points
Figure 9. Plan of the port water area with design points
Figure 10. Change in water depth at point A: a – variant 1; b – variant 2
Figure 10. Change in water depth at point A: a – variant 1; b – variant 2
Figure 11. Change in water depth at point A: a – variant 3; b – variant 4; c – variant 5
Figure 11. Change in water depth at point A: a – variant 3; b – variant 4; c – variant 5
Figure 12. Change in water depth at points A (a) and C (b) for variant 3
Figure 12. Change in water depth at points A (a) and C (b) for variant 3
Figure 13. Change in water depth at points A (a) and B (b) for variant 3
Figure 13. Change in water depth at points A (a) and B (b) for variant 3
Figure 14. Scheme of vessel traffic: a – variant 3; b – variant 4
Figure 14. Scheme of vessel traffic: a – variant 3; b – variant 4

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Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section

A Numerical Study on the Keyhole Formation During Laser Powder Bed Fusion Process

Keyhole에 대한 수치적 연구 : 레이저 분말 중 형성 베드 퓨전 공정

Subin Shrestha1
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: subin.shrestha@louisville.edu

Y. Kevin Chou
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: kevin.chou@louisville.edu

LPBF (Laser Powder Bed fusion) 공정 중 용융 풀의 동적 현상은 복잡하고 공정 매개 변수에 민감합니다. 에너지 밀도 입력이 특정 임계 값을 초과하면 키홀이라고 하는 거대한 증기 함몰이 형성 될 수 있습니다.

이 연구는 수치 분석을 통해 LPBF 과정에서 키홀 거동 및 관련 기공 형성을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 이산 분말 입자가 있는 열 유동 모델이 개발되었습니다.

이산 요소 방법 (DEM)에서 얻은 분말 분포는 계산 영역에 통합되어 FLOW-3D를 사용하는 3D 프로세스 물리학 모델을 개발합니다.

전도 모드 중 용융 풀 형성과 용융의 키홀 모드가 식별되고 설명되었습니다. 높은 에너지 밀도는 증기 기둥의 형성으로 이어지고 결과적으로 레이저 스캔 트랙 아래에 구멍이 생깁니다.

또한 다양한 레이저 출력과 스캔 속도로 인한 Keyhole 모양을 조사합니다. 수치 결과는 동일한 에너지 밀도에서도 레이저 출력이 증가함에 따라 Keyhole크기가 증가 함을 나타냅니다. Keyhole은 더 높은 출력에서 ​​안정되어 레이저 스캔 중 Keyhole 발생을 줄일 수 있습니다.

The dynamic phenomenon of a melt pool during the laser powder bed fusion (LPBF) process is complex and sensitive to process parameters. As the energy density input exceeds a certain threshold, a huge vapor depression may form, known as the keyhole. This study focuses on understanding the keyhole behavior and related pore formation during the LPBF process through numerical analysis. For this purpose, a thermo-fluid model with discrete powder particles is developed. The powder distribution, obtained from a discrete element method (DEM), is incorporated into the computational domain to develop a 3D process physics model using flow-3d. The melt pool formation during the conduction mode and the keyhole mode of melting has been discerned and explained. The high energy density leads to the formation of a vapor column and consequently pores under the laser scan track. Further, the keyhole shape resulted from different laser powers and scan speeds is investigated. The numerical results indicated that the keyhole size increases with the increase in the laser power even with the same energy density. The keyhole becomes stable at a higher power, which may reduce the occurrence of pores during laser scanning.

Keywords: additive manufacturing, keyhole, laser powder bed fusion, porosity

Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm

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Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.

Continuous-Flow Separation of Magnetic Particles from Biofluids: How Does the Microdevice Geometry Determine the Separation Performance?

Cristina González Fernández,1 Jenifer Gómez Pastora,2 Arantza Basauri,1 Marcos Fallanza,1 Eugenio Bringas,1 Jeffrey J. Chalmers,2 and Inmaculada Ortiz1,*
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생체 유체에서 자성 입자의 연속 흐름 분리 : 마이크로 장치 형상이 분리 성능을 어떻게 결정합니까?

Abstract

The use of functionalized magnetic particles for the detection or separation of multiple chemicals and biomolecules from biofluids continues to attract significant attention. After their incubation with the targeted substances, the beads can be magnetically recovered to perform analysis or diagnostic tests. Particle recovery with permanent magnets in continuous-flow microdevices has gathered great attention in the last decade due to the multiple advantages of microfluidics. As such, great efforts have been made to determine the magnetic and fluidic conditions for achieving complete particle capture; however, less attention has been paid to the effect of the channel geometry on the system performance, although it is key for designing systems that simultaneously provide high particle recovery and flow rates. Herein, we address the optimization of Y-Y-shaped microchannels, where magnetic beads are separated from blood and collected into a buffer stream by applying an external magnetic field. The influence of several geometrical features (namely cross section shape, thickness, length, and volume) on both bead recovery and system throughput is studied. For that purpose, we employ an experimentally validated Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model that considers the dominant forces acting on the beads during separation. Our results indicate that rectangular, long devices display the best performance as they deliver high particle recovery and high throughput. Thus, this methodology could be applied to the rational design of lab-on-a-chip devices for any magnetically driven purification, enrichment or isolation.

생체 유체에서 여러 화학 물질과 생체 분자의 검출 또는 분리를 위한 기능화된 자성 입자의 사용은 계속해서 상당한 관심을 받고 있습니다. 표적 물질과 함께 배양 한 후 비드는 자기적으로 회수되어 분석 또는 진단 테스트를 수행 할 수 있습니다.

연속 흐름 마이크로 장치에서 영구 자석을 사용한 입자 회수는 마이크로 유체의 여러 장점으로 인해 지난 10 년 동안 큰 관심을 모았습니다. 따라서 완전한 입자 포획을 달성하기 위한 자기 및 유체 조건을 결정하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

그러나 높은 입자 회수율과 유속을 동시에 제공하는 시스템을 설계하는데 있어 핵심이기는 하지만 시스템 성능에 대한 채널 형상의 영향에 대해서는 덜 주의를 기울였습니다.

여기에서 우리는 자기 비드가 혈액에서 분리되어 외부 자기장을 적용하여 버퍼 스트림으로 수집되는 Y-Y 모양의 마이크로 채널의 최적화를 다룹니다. 비드 회수 및 시스템 처리량에 대한 여러 기하학적 특징 (즉, 단면 형상, 두께, 길이 및 부피)의 영향을 연구합니다.

이를 위해 분리 중에 비드에 작용하는 지배적인 힘을 고려하는 실험적으로 검증된 CFD (Computational Fluid Dynamics) 수치 모델을 사용합니다.

우리의 결과는 직사각형의 긴 장치가 높은 입자 회수율과 높은 처리량을 제공하기 때문에 최고의 성능을 보여줍니다. 따라서 이 방법론은 자기 구동 정제, 농축 또는 분리를 위한 랩 온어 칩 장치의 합리적인 설계에 적용될 수 있습니다.

Keywords: particle magnetophoresis, CFD, cross section, chip fabrication

Figure 1 (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 1 (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume, and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume, and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.

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Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

A non-fluorine mold release agent for Ni stamp in nanoimprint process

Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b
, Chun-Chi Chen c
, Ya-Wei Lee d
, Ta-Hsin Chou a
a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan
cNational Nano Device Laboratories, Taiwan
d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan

Abstract

이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.

Introduction

나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.

따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].

오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.

각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.

Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].

그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.

본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.

Experiment

먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 ​​메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.

디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.

이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.

Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.

마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.

PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.

수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.

200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.

마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.

Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

References

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Simulation Gallery

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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.

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FLOW-3Dv12.0 온라인 교육

FLOW-3 D v12.0 온라인 교육 과정은 미국 FSI에서 제공되는 컨텐츠로 FLOW-3D 사용자(구매/임차 및 기술지원 계약이 되어 있는 고객)에게 제공되는 교육 리소스입니다. 이 온라인 교육 과정은 FLOW-3D 기본 모델 사용법 전반에 대한 온라인 주문형 비디오를 제공합니다.

각 과정에서는 사용자가 스스로 시뮬레이션을 설정할 수 있도록 예제와 설명을 제공합니다. 모든 신규 FLOW3D사용자는 프로젝트별 시뮬레이션 작업을 시작하기 전에 기본 과정을 완료하는 것이 좋습니다.

또한 기존 사용자는 FLOW3D v12.0모델 설정 프로세스에서 사용할 수 있는 향상된 기능과 새로운 기능에 대해 배우고 기본 모델 설정 항목에 대한 리프레시로 배우는 데 유용한 새로운 교육 시리즈를 찾게 될 것입니다. 과정 비디오는 특정 주제 및 세그먼트를 쉽게 찾을 수 있도록 구성되어 있고, 즐겨 찾기에 추가될 수 있으며, 언제든지 참조할 수 있는 유용한 리소스를 제공합니다.

본 교육 과정은 미국 본사 정책에 따라 유지보수 계약이 체결된 고객 ID를 통해 미국의 Users Site 에서 제공됩니다.

FLOW-3D Training Modules

FLOW-3D GUI PART 1 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

FLOW-3D GUI

  • Introduction to FLOW-3D graphical user interface
  • Simulation Manager Tab
  • Portfolio
  • Running Simulations and the Queue
  • Runtime Diagnostics: Text Output
  • Runtime Diagnostics: Plots
  • Runtime Controls
  • FLOW-3D File Structure
    Review the important files that are created when running simulations in FLOW-3D. Access the simulation files through a link on the Simulation Manager Tab. Identify the important setup and solver outputs files
Model Setup Tab PART 2 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

모델 설정 탭

  • Introduction to the Model Setup TabIntroduction to the Model Setup Tab including an orientation to its layout and how to access model inputs though the dock widgets on the process toolbar. Options for customizing the layout of the process toolbar are also reviewed.
  • Navigating the 3D ViewportLearn the basic controls for navigating the 3D viewport. This includes mouse controls, toolbar shortcuts, saving views, and moving the pivot point.
  • Other Menu/Toolbar Navigation Options
  • Working with Dock Widget Inputs
  • Model DependenciesRecognize and understand dock widget input dependencies.
Global Settings PART 3 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

전역 설정

  • Global Dock Widget Overview
  • Pressure Type
  • Finish Time
  • Finish Options: Additional Finish Condition
  • Finish Options: Active Simulation ControlDefine a logical condition to stop the simulation using active simulation control.
  • Restart OptionsHow to manually define the Restart options to continue running a previously completed simulation.
  • Version OptionsDefine the Version options to specify the solver version and the number of processors used when starting a new simulation run.
Physics Models PART 4 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

물리 모델

  • Physics Dock Widget OverviewDescription of the available options in the Physics dock widget
  • Interface Tracking, Number of Fluids and Flow ModeBackground information on interface tracking methods and defining the number of fluids. Description of the Volume of Fluid (VOF) method for simulation of complex free surfaces, and how this affects the selection of the number of fluids. Examples are presented for one fluid and two fluid simulations.
  • Activating Physics ModelsDemonstration for how to activate physics models and how to limit the display of inactive physics models using the physics model filter.
Fluid Properties PART 5 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

유체 속성

  • Fluids Dock Widget OverviewIntroduction to the Fluids dock widget and how to define properties for fluids in the simulation.
  • Defining Fluid Properties ManuallyExample for how to manually define fluid properties.
  • Defining Fluid Properties from the Materials DatabaseExample for how to load fluid properties from the fluids database.
  • Managing the Materials Database
    How to add and edit entries in the materials database.
Geometry PART 6 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

지오메트리

  • Introduction
  • Component and Subcomponent Overview
  • Creating Subcomponents: Overview
  • Creating Subcomponents: STL
  • Creating Subcomponents: Primitives Manually
  • Creating Subcomponents: Primitives Interactively
  • Creating Subcomponents: Raster
  • Subcomponent Types
  • Subcomponent Order
  • Component Order
  • Component and Subcomponent Properties
  • Transformations
Meshing PART 7 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Meshing

  • Meshing Introduction
  • Coordinate Systems
  • FAVOR™
  • Meshing Basics: Meshing Overview
  • Meshing Basics: Creating Mesh Blocks
  • Meshing Basics: Domain Extents
  • Meshing Basics: Global Controls
  • Meshing Basics: Local Controls
  • Reviewing Mesh Quality: FAVORize
  • Reviewing Mesh Quality: Preprocessing
  • Multi-block Meshing
  • Conforming Mesh Blocks
  • Meshing Best Practices
Boundary Conditions PART 8 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Boundary Conditions

  • Introduction
    Introductory comments regarding how boundary conditions are applied and other considerations when defining BCs.
  • Boundaries Dock Widget Overview
  • Velocity
  • Volume Flow Rate
  • Wall
  • Symmetry
  • Grid Overlay
  • Pressure
  • Continuative
  • Outflow
    Description and example setup of the Outflow BC type.
Initial Conditions PART 9 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Initial Conditions

  • Introduction
    Discussion of how the initial conditions and can affect simulation results and run times.
  • Options for Defining ICs
    Example: Global Settings
    Example: Fluid Regions
  • Example: Function Coefficients
    Description and example for defining spatially varying fluid properties with user defined functions.
  • Example: Pointers
    Description and example for defining an initial condition by filling contiguous cells with the Pointer object.
Output Options PART 10 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Output Options

  • Output Dock Widget Overview
  • Spatial Data
  • Spatial Data: Restart Data
  • Spatial Data: Selected Data
  • History Data
  • Diagnostics: Short Print Data
  • Diagnostics: Long Print Data
  • Example Setup
  • Batch Post-processing
  • Batch Mode: Context File
  • Batch Mode: Manual
  • Batch Mode: Generate Reports
Baffles PART 11 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Baffles

Introduction
An introduction to the available options for creating and defining baffle objects.
Creating Baffle Objects
Limitations
Force Outputs
Porosity
Scalar Reset Options
Summary
A summary of the important options for creating baffles and defining properties.

Measurement Devices PART 12 OF THE FLOW-3D V12.0 TRAINING SERIES

Measurement Devices

  • History Probes 
    History probes are point measurement devices and are used to record solver output at a specific location. Examples are provided for how to create these objects interactively and by defining a coordinate value.
  • Flux Surfaces 
    Flux surfaces are a special type of baffle object with a fixed porosity of 1, and are used to calculate flux quantities. Examples are provided for how to create flux surfaces and the types of data available from their output.
  • Sampling volumes 
    Sampling volumes are are three-dimensional data collection regions. Examples are provided for how to create sampling volumes and the types of data available from their output.
W&E Exercise: Ogee Weir

W&E Exercise: Ogee Weir

  • This exercise demonstrates the steps to setup a basic free surface or open channel flow simulation in FLOW-3D. It is intended to be a simple and fast running simulation that demonstrates the key setup steps that can be applied to a wide range of other common open channel flow applications. In this exercise, we will simulate flow over an ogee weir to predict the discharge capacity. Simulation results can be validated against discharge rating curves obtained from physical model measurements (USBR, 1996).  Special attention is given to the common types of boundary conditions used in open channel flow simulations and how to select them during the model setup. We also provide examples for common post-processing tasks using both FLOW-3D and FlowSight.
Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

연속 잉크젯 인쇄

Continuous Inkjets

연속 잉크젯 인쇄는 약 150 년 동안 축적 된 기술입니다. 간단히 말해, 프린트 헤드가 작동하면 연속적인 유체 흐름이있는 액적 생성 방법입니다. 이 개념은 1867 년 Lord Kelvin에 의해 처음 특허를 받았지만 80 년 이상 지난 1951 년 Siemens가 최초의 상용 장치를 선보였습니다. 처음에 이 기술은 만료일, 배치 코드, 이름 및 제품 로고와 같은 가변 정보의 비접촉식 고속 인쇄에 사용되었습니다.

물방울 생성

노즐 크기 선택

액적 생성을위한 시스템 매개 변수를 계산하기 위해 Rayleigh 제트 불안정성 이론을 사용할 수 있습니다. 이 이론에 따르면 물방울 형성으로 이어지는 제트 분리에 대한 자극의 최적 파장 (λ)은 대략 다음과 같습니다.

Nozzle size selection
Nozzle size selection

작동 주파수 선택

최적의 드롭 생성 주파수는 최적의 파장에서 직접 계산할 수 있습니다. 위의 이론과 알려진 산업 매개 변수를 사용하여 FLOW-3D 에서 계산 모델을 설정하는 동안 125μm의 노즐 반경과 10kHz의 주파수가 사용되었습니다

FLOW-3D 결과 검증

FLOW-3D 는 강력하고 정확한 표면 장력 모델로 인해 연속 잉크젯 인쇄와 같은 액적 기반 공정을 시뮬레이션하는 데 적합합니다.

아래 시뮬레이션 결과에서 10kHz의 주파수에서 진동하는 입력 압력 펄스를 볼 수 있습니다. 평균 액적 크기는 약 240 μm이며 이론적으로 추정 된 액적 크기 약 250 μm와 잘 일치합니다.

Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse
Simulation results from FLOW-3D highlighting the droplet formation and the input pressure pulse

OLED Mura Problem

이론적으로는 정확히 동일한 진폭으로 압력 펄스를 생성 할 수 있습니다. 그러나 OLED의 잉크젯 인쇄와 같은 산업 응용 분야에서 모든 노즐은 본질적으로 불완전한 제조 또는 작동 매개 변수로 인해 약간 다릅니다. 이러한 모든 결함은 액적 부피의 변동을 일으켜 OLED 패널의 각 하위 픽셀에 증착 된 유기 화합물의 부피를 변화시켜 증착 된 필름 두께의 비례적인 변화를 초래합니다. 이러한 두께 변화는 잉크젯 인쇄 OLED 디스플레이에서 패널 휘도 불균일의 가장 중요한 원인 중 하나입니다 (Madigan et al. ). 이러한 패널 휘도의 불균일성을 “무라 효과”라고합니다.

무라 문제를 해결하는 한 가지 접근 방식은 평균 법칙을 사용하는 것입니다. 이것이 의미하는 바는 서로 다른 노즐 (픽셀 내 혼합)의 방울을 무작위로 결합하여 방울 부피의 양 및 음 오류를 평균화하여 방울 부피 오류를 거의 0에 가깝게 만드는 것입니다.

FLOW-3D 에서 픽셀 내 혼합 과정을 시뮬레이션하기 위해 입력 압력 펄스 진폭에 약간의 임의성이 추가되었습니다. 최대 변동의 크기는 1.7MPa의 원래 압력 진폭에 더하여 200kPa로 설정되었습니다. 아래 애니메이션은 무작위성이있는 케이스와 무작위성이없는 초기 케이스의 비교를 보여줍니다.

압력 펄스의 무작위성 대 일정한 진폭의 경우를 비교하는 애니메이션.

예상대로 액적 생성은 액적 모양, 액적 크기, 액적 간 간격 및 비행 속도 측면에서 균일하지 않습니다. 그러나 오른쪽의 일정한 진폭 케이스는 균일 한 모양과 크기의 균일 한 간격의 물방울을 생성합니다.

연속 잉크젯 인쇄는 저장소에서 마이크로 미터 크기의 노즐 뱅크로 액체를 보내는 고압 펌프로 시작하여 진동하는 압전 결정의 진동에 의해 결정되는 주파수에서 연속적인 물방울 흐름을 생성합니다. 특히 인쇄 응용 분야의 경우, 잉크 방울은 외부 전기장의 존재로 인해 연속 흐름에서 편향됩니다. 이것은 인쇄 매체의 표면에 패턴을 생성합니다. 이 기술의 장점 중 일부는 높은 처리량, 높은 액적 속도, 프린트 헤드에서 기판까지의 거리 증가, 연속 작동으로 인한 노즐 막힘 없음입니다. 이러한 긍정적 인 특성 덕분에이 기술은 오늘날 종이에 일반 인쇄 잉크에서 다양한 재료 (생존 세포 포함)를 증착하는 것으로 발전했습니다.

Continuous inkjet animation

결론

FLOW-3D 는 연속 잉크젯 인쇄 프로세스와 관련된 물리학에 대한 이해를 촉진하는 데 사용되었습니다. 강력한 표면 장력 모델 덕분에 FLOW-3D 는 다양한 고급 액적 생성 및 증착 응용 분야에서도 유용 할 수 있습니다. 예를 들어 OLED 프린팅의 경우 FLOW-3D 를 사용하여 픽셀 내 혼합 중에 발생하는 액 적의 변화를 효과적으로 이해하여 OLED 패널의 품질을 높일 수 있습니다.

References

Madigan C. F., Hauf C. R., Barkley L. D., Harjee N., Vronsky E., Slyke S. A. V., Advancements in Inkjet Printing for OLED Mass Production. Kateeva, Inc.

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.

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

자료 제공: 오하이오 주립대학교
자료 제공: FLOW Science Japan

오하이오 주립대학의 YS Lee W.Zhang 등에 의한 Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing는 FLOW-3D를 이용하여 금속 분말층의 레이저에 의한 용융 결합 (L-PBF)을 분석하고 있습니다. 논문에서는 DEM으로 생성한 임의의 분말층을 분석 대상으로 하고, FSJ 에서 개발한 FLOW-3D WELD(레이저 용접 모듈) 모듈을 이용하여 균일한 분말을 바닥에 분사한 후 그 결과를 비교했습니다.

Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 모델
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과

위 사례를 통해 열전도나 용융금속의 거동, 용접속도의 차이에 의한 영향 등, 같은 분말 베드에서도 정상적인 해석이 가능한 것을 알 수 있습니다.

온도분포등의 결과의 차이는 분말층의 차이로 발생될 수 있으며, 향후, FLOW-3D@ DEM(FSJ 개별요소법 모듈)을 이용한 분말층 생성기능도 개발 예정입니다.

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.

 

 

FLOW-3D CAST Bibliography

FLOW-3D CAST bibliography

아래는 FSI의 금속 주조 참고 문헌에 수록된 기술 논문 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D CAST 해석 결과가 수록되어 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하여 금속 주조 산업의 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

Below is a collection of technical papers in our Metal Casting Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D CAST results. Learn more about how FLOW-3D CAST can be used to successfully simulate applications for the Metal Casting Industry.

33-20     Eric Riedel, Martin Liepe Stefan Scharf, Simulation of ultrasonic induced cavitation and acoustic streaming in liquid and solidifying aluminum, Metals, 10.4; 476, 2020. doi.org/10.3390/met10040476

20-20   Wu Yue, Li Zhuo and Lu Rong, Simulation and visual tester verification of solid propellant slurry vacuum plate casting, Propellants, Explosives, Pyrotechnics, 2020. doi.org/10.1002/prep.201900411

17-20   C.A. Jones, M.R. Jolly, A.E.W. Jarfors and M. Irwin, An experimental characterization of thermophysical properties of a porous ceramic shell used in the investment casting process, Supplimental Proceedings, pp. 1095-1105, TMS 2020 149th Annual Meeting and Exhibition, San Diego, CA, February 23-27, 2020. doi.org/10.1007/978-3-030-36296-6_102

12-20   Franz Josef Feikus, Paul Bernsteiner, Ricardo Fernández Gutiérrez and Michal Luszczak , Further development of electric motor housings, MTZ Worldwide, 81, pp. 38-43, 2020. doi.org/10.1007/s38313-019-0176-z

09-20   Mingfan Qi, Yonglin Kang, Yuzhao Xu, Zhumabieke Wulabieke and Jingyuan Li, A novel rheological high pressure die-casting process for preparing large thin-walled Al–Si–Fe–Mg–Sr alloy with high heat conductivity, high plasticity and medium strength, Materials Science and Engineering: A, 776, art. no. 139040, 2020. doi.org/10.1016/j.msea.2020.139040

07-20   Stefan Heugenhauser, Erhard Kaschnitz and Peter Schumacher, Development of an aluminum compound casting process – Experiments and numerical simulations, Journal of Materials Processing Technology, 279, art. no. 116578, 2020. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2019.116578

05-20   Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Mark Jolly and Konstantinos Salonitis, Numerical simulation and evaluation of Campbell running and gating systems, Metals, 10.1, art. no. 68, 2020. doi.org/10.3390/met10010068

102-19   Ferencz Peti and Gabriela Strnad, The effect of squeeze pin dimension and operational parameters on material homogeneity of aluminium high pressure die cast parts, Acta Marisiensis. Seria Technologica, 16.2, 2019. doi.org/0.2478/amset-2019-0010

94-19   E. Riedel, I. Horn, N. Stein, H. Stein, R. Bahr, and S. Scharf, Ultrasonic treatment: a clean technology that supports sustainability incasting processes, Procedia, 26th CIRP Life Cycle Engineering (LCE) Conference, Indianapolis, Indiana, USA, May 7-9, 2019. 

93-19   Adrian V. Catalina, Liping Xue, Charles A. Monroe, Robin D. Foley, and John A. Griffin, Modeling and Simulation of Microstructure and Mechanical Properties of AlSi- and AlCu-based Alloys, Transactions, 123rd Metalcasting Congress, Atlanta, GA, USA, April 27-30, 2019. 

84-19   Arun Prabhakar, Michail Papanikolaou, Konstantinos Salonitis, and Mark Jolly, Sand casting of sheet lead: numerical simulation of metal flow and solidification, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s00170-019-04522-3

72-19   Santosh Reddy Sama, Eric Macdonald, Robert Voigt, and Guha Manogharan, Measurement of metal velocity in sand casting during mold filling, Metals, 9:1079, 2019. doi.org/10.3390/met9101079

71-19   Sebastian Findeisen, Robin Van Der Auwera, Michael Heuser, and Franz-Josef Wöstmann, Gießtechnische Fertigung von E-Motorengehäusen mit interner Kühling (Casting production of electric motor housings with internal cooling), Geisserei, 106, pp. 72-78, 2019 (in German).

58-19     Von Malte Leonhard, Matthias Todte, and Jörg Schäffer, Realistic simulation of the combustion of exothermic feeders, Casting, No. 2, pp. 28-32, 2019. In English and German.

52-19     S. Lakkum and P. Kowitwarangkul, Numerical investigations on the effect of gas flow rate in the gas stirred ladle with dual plugs, International Conference on Materials Research and Innovation (ICMARI), Bangkok, Thailand, December 17-21, 2018. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 526, 2019. doi.org/10.1088/1757-899X/526/1/012028

47-19     Bing Zhou, Shuai Lu, Kaile Xu, Chun Xu, and Zhanyong Wang, Microstructure and simulation of semisolid aluminum alloy castings in the process of stirring integrated transfer-heat (SIT) with water cooling, International Journal of Metalcasting, Online edition, pp. 1-13, 2019. doi.org/10.1007/s40962-019-00357-6

31-19     Zihao Yuan, Zhipeng Guo, and S.M. Xiong, Skin layer of A380 aluminium alloy die castings and its blistering during solution treatment, Journal of Materials Science & Technology, Vol. 35, No. 9, pp. 1906-1916, 2019. doi.org/10.1016/j.jmst.2019.05.011

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17-19     Fu-Yuan Hsu and Yu-Hung Chen, The validation of feeder modeling for ductile iron castings, Shape Casting: The Minerals, Metals & Materials Series, pp. 227-238, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-06034-3_22

04-19   Santosh Reddy Sama, Tony Badamo, Paul Lynch and Guha Manogharan, Novel sprue designs in metal casting via 3D sand-printing, Additive Manufacturing, Vol. 25, pp. 563-578, 2019. doi.org/10.1016/j.addma.2018.12.009

02-19   Jingying Sun, Qichi Le, Li Fu, Jing Bai, Johannes Tretter, Klaus Herbold and Hongwei Huo, Gas entrainment behavior of aluminum alloy engine crankcases during the low-pressure-die-casting-process, Journal of Materials Processing Technology, Vol. 266, pp. 274-282, 2019. doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2018.11.016

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82-18   Xu Zhao, Ping Wang, Tao Li, Bo-yu Zhang, Peng Wang, Guan-zhou Wang and Shi-qi Lu, Gating system optimization of high pressure die casting thin-wall AlSi10MnMg longitudinal loadbearing beam based on numerical simulation, China Foundry, Vol. 15, no. 6, pp. 436-442, 2018. doi: 10.1007/s41230-018-8052-z

80-18   Michail Papanikolaou, Emanuele Pagone, Konstantinos Salonitis, Mark Jolly and Charalampos Makatsoris, A computational framework towards energy efficient casting processes, Sustainable Design and Manufacturing 2018: Proceedings of the 5th International Conference on Sustainable Design and Manufacturing (KES-SDM-18), Gold Coast, Australia, June 24-26 2018, SIST 130, pp. 263-276, 2019. doi.org/10.1007/978-3-030-04290-5_27

64-18   Vasilios Fourlakidis, Ilia Belov and Attila Diószegi, Strength prediction for pearlitic lamellar graphite iron: Model validation, Metals, Vol. 8, No. 9, 2018. doi.org/10.3390/met8090684

51-18   Xue-feng Zhu, Bao-yi Yu, Li Zheng, Bo-ning Yu, Qiang Li, Shu-ning Lü and Hao Zhang, Influence of pouring methods on filling process, microstructure and mechanical properties of AZ91 Mg alloy pipe by horizontal centrifugal casting, China Foundry, vol. 15, no. 3, pp.196-202, 2018. doi.org/10.1007/s41230-018-7256-6

47-18   Santosh Reddy Sama, Jiayi Wang and Guha Manogharan, Non-conventional mold design for metal casting using 3D sand-printing, Journal of Manufacturing Processes, vol. 34-B, pp. 765-775, 2018. doi.org/10.1016/j.jmapro.2018.03.049

42-18   M. Koru and O. Serçe, The Effects of Thermal and Dynamical Parameters and Vacuum Application on Porosity in High-Pressure Die Casting of A383 Al-Alloy, International Journal of Metalcasting, pp. 1-17, 2018. doi.org/10.1007/s40962-018-0214-7

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3D 프린팅 시뮬레이션 기술 자료 모음

본 자료에서는 분말 또는 와이어를 층별로 적층 제조하는 3D프린팅 과정에 대해 3차원 수치해석 시뮬레이션이 가능한 FLOW-3D 제품과 기술에 관련된 자료를 찾아볼 수 있습니다. FLOW-3D는 주요 금속 적층 제조 공정인 파우더 베드 융접(PBF), 직접 에너지 증착(DED) 및 바인더 분사 공정에 대해 FLOW-3D는 높은 정확도의 시뮬레이션 기능을 제공합니다.

현재 3D 프린팅 및 레이저 용접 시뮬레이션에 FLOW-3D를 사용하고 있는 기관들은 포항공대, KAIST, 부산대학교, 성균관대학교 등 국내 여러 대학들과 한국생산기술연구원, 한국기계연구원, LG전자, 현재조선해양(현대중공업) 등 많은 기관에서 연구개발에 사용되고 있습니다.

FLOW-3D는 자유수면(VOF), 상변화, 열전달 등 여러 면에서 탁월한 정확도를 가지고 있는 제품으로 특히 국내외 적층 제조 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.
아래에 3D 프린팅 관련 기술을 연구 개발하는데 참고가 될 만한 관련 자료 및 링크를 제공합니다.

  1. Weld
  2. Additive Manufacturing
  3. DEM(Discrete Element Method)

Additive manufacturing

LPBF 시뮬레이션 순서

  • Powder settling
  • Powder spreading
  • Laser scan tracks on a powder bed

선택적 레이저 용해(Melting) : 단일 트랙 모델링

  • Power Bed spreading : 파우더 베드(Bed)압축의 파라메트릭 분석
    – 블레이드(Blade) 모션
    – 롤러(Roller) 속도와 방향

용융 풀(Melt pool) 모델링

  • 용융 풀의 진화(Evolution of the melt pool)
  • 시뮬레이션 및 실험적 단면(Cross-section) 검증

다층 SLM프로세스 : TU덴마크

추가 특성 – 고객 요청

  • 두 재료의 온도 의존성 재료 특성
  • 유체 영역과 고체 영역 사이의 접촉각 설정

2019년 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

고성능 컴퓨팅(HPC)

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학, 공학 또는 거대한 비지니스 요구 사항들을 해결하기 위해, 우리가 흔히 사용하는 일반적인 데스크탑 컴퓨터나 워크스테이션보다 훨씬 더 높은 성능을 발휘하도록 컴퓨팅 파워를 결합하여 고성능을 발휘하도록 하는 것을 의미합니다.
시뮬레이션이나 분석과 같은 HPC  워크로드는 계산 속도, 메모리 사용 및 데이터 관리가 매우 중요합니다.
클러스터나 슈퍼컴퓨터라고도 불리는 일반적인 HPC 시스템은 고속의 네트워크에 연결된 다수의 서버를 이용한 확장을 통해, 여러 애플리케이션들을 병렬 실행하도록 설계됩니다.
HPC 시스템에는 관련 소프트웨어, 도구, 구성요소, 스토리지 및 서비스가 포함된 경우가 많습니다.

고성능 컴퓨팅은 일반적으로

  • 100Gbps의 초고속 네트워킹
  • 확장 가능한 고성능 스토리지
  • 고성능 컴퓨팅 소프트웨어 스텍 (최근에는 거의 Linux가 대세로 자리 잡음)
  • 에너지 효율성
  • GPU 가속지원

등이 핵심 성능지표로 고려되어 개발됩니다.
이러한 컴퓨터는 매우 고가이고 특별한 관리환경과 전문가들이 필요하여, 일반인들은 쉽게 접하기가 어렵습니다.
그러나 최근에는 시스템 구성은 전문가들이 하고, 시스템 사용은 일반 엔지니어들이 사용할 수 있도록 UI나 시스템 사용환경이 많이 편리해져서 대기업이나 국책 연구기관의 연구원들이 쉽게 사용할 수 있는 기반이 많이 갖추어져 있습니다.

이러한 HPC와는 스케일 규모면에서는 차이가 많지만, 최근에는 단일 컴퓨터에서도 많은 core로 구성된, 수퍼컴에 가까운 단일 컴퓨팅 고성능 PC가 판매되고 있습니다.
따라서 본 기사에서는 고성능 PC 하드웨어를 통해 수치해석을 수행할 수 있는 전세계의 최신 컴퓨터 기술을 소개하는 PC 기반 하드웨어 기사를 소개합니다.
본 기사는 itworld 에서 작성된 자료입니다.

AMD 라이젠 3000 리뷰 | 인텔의 시대를 끝내러 왔다

2019.07.09
업데이트 기사에서는 성능 테스트 결과 중 3D 뷰포트와 시너지 시네스코어(Cinescore) 성능 결과를 더했다. 또한, 게임 외적인 이유로 데이터에 나타나지 않았던 파 크라이(Far Cry) 5와 데우스 엑스: 맨카인드 유나이티드(Deus Ex: Mankind United)에서의 구형 라이젠 칩 게이밍 벤치마크 차트도 추가했다.

AMD의 12코어 라이젠 9 3900X CPU 리뷰를 한마디로 요약한 문장은 이렇지 않을까?“와, 이 CPU 진짜 빠르다.”

그러나 결론만 보기는 아쉽다. 라이젠 9 3900X는 1GHz를 처음으로 넘어섰던 AMD의 오리지널 K7 애슬론 시리즈 CPU, 데스크톱 PC의 64비트 시대를 열었던 애슬론 64 CPU만큼이나 중요한, 시장을 바꾸는 CPU가 될 물건이기 때문이다.

라이젠 9 3900X가 앞으로 저런 제품이 세운 위대함을 달성하기 어려울 것이라고 생각할지 모른다. 이전 세대의 무시무시한 게이밍 성능 지표를 모두 넘어서는 정도는 아니다. 그러나 발매 직후의 혼란이 가라앉으면 AMD 라이젠 3000 시리즈는 단숨에 가장 인기 있는 CPU가 될 것이다.

라이젠 3000 시리즈는 어찌됐든 7나노 공정으로 생산된 최초의 사용자 x86 칩이다. 인텔의 현재 데스크톱 칩은 모두 아직도 14나노 공정으로 제작된다. 올해 말쯤 되어야 10나노 공정으로의 이전이 시작될 것이다. AMD가 7나노 공정에 먼저 도달한 것을 부러워하면서 말이다.

기술적인 우위를 바탕으로 AMD는 라이젠 3000을 위해 재설계된 2세대 젠 코어를 발표했다. 이전 라이젠 2000 시리즈에 비해 부동 소수점 성능이 2배 증가했고, 클럭당 명령어 처리 횟수가 15% 향상되었다.

AMD는 명령 프리-패치를 개선했고, 명령 캐시를 한층 강화했고, 마이크로-op 캐시를 2배로 늘렸다고 말했다. AMD는 부동 소수점 성능을 2배로 늘린 것에 더해 이제 AVX-256까지 도입했다(256비트 고급 벡터 확장). 인텔 코어는 AVX-512이다. 오늘날 AVX는 주로 동영상 인코딩 분야에 영향을 주지만, 다른 분야에서도 진가를 발휘한다.

AMD는 기본적으로 라이젠 3000 칩에서 L3 캐시를 2배 늘리고, 이것을 게임 캐시라고 부르면서 애플과 비슷한 마케팅을 펼치고 있다. 라이젠 9 3900X에서 70MB를 차지하는 이 캐시는 라이젠 3000 시리즈의 메모리 지연성을 크게 줄인다. 또 CPU의 게이밍 성능을 극적으로 향상한다. 그래서 게임 캐시라고 부르면서 일반 사용자의 이해를 돕고 있다.  게임 캐시는 애플리케이션 성능 개선에도 유용하지만, 앱 캐시라고 불렀을 때 기뻐할 사람은 아무도 없을 테니까.

라이젠 3000 시리즈에는 7나노 CCD가 2개 들어간다. ⓒAMD

코어와 함께 칩셋 설계도 크게 손을 보았다. 처음의 젠 기반 라이젠은 메모리 및 PCIe 컨트롤러가 인피니티 패브릭으로 결합된 2개의 14 나노 CCD를 특징으로 했다. 젠 2에 기반한 라이젠 3000은 메모리 컨트롤러와 PCIe 4.0 컨트롤러를 별개의 IO 다이로 분리한다. 7나노 연산 코어와 달리 IO 다이는 12나노 공정으로 제작된다. 이는 CPU의 전체 원가 절감에 기여한다. 7나노 공정 웨이퍼가 훨씬 가치 있는데, AMD의 팹 협력사인 TSMC가 IO 다를 제작에 사용하지 않아도 되기 때문이다.

여기서 중요한 질문은 GPU가 제한 요소가 아닌 상황에서, 오랫동안 라이젠 성능의 발목을 잡았던 게이밍 문제가 마침내 해소되었느냐는 것이다. 차이는 이제 매우 근소해졌다. 심지어 엔비디아의 무자비하게 빠른 RTX 2080 Ti를 구동하더라도 거의 99% 문제가 없을 것이다.

PCIe4.0?!

그렇다. PCIe4.0이다. PCIe의 차세대 버전 PCIe4.0은 기본적으로 클럭 속도와 스루풋을 PCIe3.0보다 2배로 늘린다. AMD가 PCIe4.0으로 이동한 것도 또 한가지 유리한 점이다. 인텔은 CPU에서 PCIe3.0 속도로 정체되어 있고, 마찬가지로 엔비디아도 PCIe3.0 기반 GPU만을 보유한 상황이다.

현재 PCIe 4.0 실제 성능은 SSD를 제외하고 손쉽게 구현하기 어려울 것이다. 그러나 새 표준은 PC에서 더 많은 경로와 더 많은 포트를 지원한다. PCIe4.0 SSD의 혜택을 원한다면 AMD의 라이젠 3000과 새 X570 칩셋이 유일한 수단이다.

PCIe의 설명 자료는 여기서 소개한다(all about PCIe 4.0). 개발 초기 단계인 PCIe5.0과 PCIe6.0이 동시에 존재해 혼란을 준다면, 초기 사양이 실제 하드웨어로 구현되기까지는 시간이 걸린다는 점을 기억하기 바란다. 기본적으로 PCIe 4.0가 현재의 유일한 해법이고, AMD는 이 성과를 자랑할만하다.

가격

아직 가격이 남았다. 인텔의 플래그십 제품인 8코어의 코어 i9-9900K는 488달러인 반면, 더 빠르지는 않더라도 최소한 같다고 주장하는 AMD의 12코어는 499달러에 RGB 쿨러를 더했다.

AMD 라이젠 3000 제품군은 가격으로 인텔 제품을 압박한다. ⓒAMD

쓰레드당 가격은 AMD가 인텔보다 우세하다. 각종 CPU의 쓰레드당 가격 차트를 보면 라이젠 9 3900X는 쓰레드당 21달러이고, 코어 i9-9900K는 31달러로 게임이 되지 않는 지경이다.

ⓒAMD

그러나 쓰레드당 가격, 환상적인 7나노 공정도 성능이 뒷받침되지 않는다면 가치가 없다. 그럼 이제부터 라이젠 9 3900X가 얼마나 빠른지 살펴보자.

테스트 방법

이번 리뷰에는 대표적 CPU 3개를 선택했다. AMD의 2세대 라이젠 7 2700X가 테스트의 기준으로 활용된다. 두 번째는 최고의 경쟁자인 488달러의 인텔의 코어 i9-9900K이다. 마지막은 AMD의 499달러짜리 라이젠 9 3900K이다.

CPU는 나란히 테스트되었다. 라이젠 7 2700X는 MSI X470 게이밍 M7 AC에, 코어 i9-9900K는 아수스 막스무스 XI 히어로에, 라이젠 9 3900X는 MSI X5700 가드라이크에 각각 탑재했다.

그래픽의 경우 초반 CPU와 게임 테스트는 파운더스 에디션 지포스 GTX 1080를 사용하였다. 추가적 게임 테스트에서는 파운더스 에디션 지포스 RTX2080 Ti 카드를 이용하였다.

세 PC 모두 최신 UEFI/BIOS와 드라이버를 이용하고, 윈도우 10 프로페셔널 1903을 새로 설치하였다. 윈도우 버전은 특히 중요하다. AMD가 이제 버전 1903에 스케줄 최적화가 포함되어 라이젠 3000에서 더 효율적으로 쓰레드를 전송할 수 있다고 말했기 때문이다.

기억할 점은 AMD의 CPU는 CPU 코어의 작은 집단과 빠른 속도를 갖도록 구축되지만 CPU 코어 집단 사이의 액세스 속도는 더 느리다는 것이다. 구 버전 윈도우에서 스케줄러는 클러스터 내의 한 집단으로 한 쓰레드를 전송한다. 윈도우는 멀티 다이 설계를 감안하여 설계되지 않았기 때문에 두 번째 쓰레드를 다른 CPU 코어 클러스터로 전송할 것이고 이는 성능을 낮추는 원인이 된다.

단순히 두 쓰레드를 같은 CPU 코어 클러스터로 전송하는 경우가 아니면, 두 코어 클러스터 사이의 교차를 처리해야 하기 때문에 속도가 느려지는 것이다. 이제 이 문제가 해소되었다. 윈도우 1903은 가능한 경우 동일한 CPU 코어 클러스터로 쓰레드를 전송할 것이다. AMD의 주장에 따르면 윈도우의 변화를 통해 최대 15%의 성능 향상을 가져올 수 있다. 다만, 모든 애플리케이션에서 적용되는 것은 아니므로 애플리케이션마다 차이가 있을 것이라고 전했다.

ⓒAMD

세 빌드에서 모두 듀얼 채널 모드의 DDR4를 동일하게 이용했지만, 한 가지 차이를 두었다. 코어i9-9900K와 라이젠 7 2700X는 16GB DDR4/3200 CL 14를 이용했고, 라이젠 9 3900K는 16GB DDR4/3600 CL 15를 이용했다. 라이젠 9를 최적의 메모리 클럭인 3,600MHz로 테스트하고 싶었기 때문이다. 3,200 MHz에서도 역시 테스트할 예정이다. 시간적 제약으로 인해 먼저 DDR4/3600 성능만 제시하고, 시간이 허락하면 DDR4/3200 테스트 결과를 추가로 업데이트할 예정이다. 그러나 AMD가 PCWorld에 밝힌 바에 따르면 DDR4/3200CL14는 DDR4/3600CL15에 비해 성능에서 큰 차이가 없다고 한다.

여기서 다른 변수는 저장 공간이다. 라이젠 7과 코어 i9은 초고속 MLC 기반의 삼성 960 프로 512GB SSD을 사용해 PCIe3의 3세대 속도로 테스트되었다. 라이젠 9 3900X는 PCIe4.0을 지원하는 최초의 CPU이자 플랫폼이다. PCIe4.0은 새 플랫폼의 핵심 기능이므로 CPU의 PCI 레인으로 직접 연결된 2TB의 커세어 MP600 PCIe 4.0 SSD를 이용하였다. 이번에 PCWorld가 실행한 테스트에서 스토리지는 CPU 성능에 영향을 주지 않을 것이다.

커세어 MP600 ⓒAMD

MCE인가, 아닌가?

코어 i9-9900K 리뷰와 마찬가지로 이번에도 ‘다중 코어 강화(Multi-Core Enhancement, MCE)’ 기능을 이용할 것인지를 놓고 의견이 엇갈렸다. MCE는 메인보드 지원 기능으로, 인텔 ‘K’ CPU를 더 높은 클럭 속도로 실행한다. 하지만, 전력 소비도 더 크고 열도 더 많이 발생한다. MCE는 기술적으로 인텔의 표준 규격을 넘긴 ‘오버클럭’으로 간주된다.

그렇다면 이 기능을 끄면 되지 않느냐고 생각할 수 있을 것이다. 그런데 문제는 거의 모든 중급 이상의 인텔 메인보드는 즉시 사용할 수 있도록 MCE가 자동으로 설정되어 있다는 점이다. 이 기능을 끈 상태로 새 CPU를 테스트한 결과는 대부분의 사용자가 경험하게 될 코어 i9-9900K의 진정한 속도와는 거리가 멀 것이다.

켠 상태로 두는 것은 더 난감하다. 왜냐하면 메인보드 업체마다 이 설정을 조금씩 다르게 구현하기 때문이다. MCE가 켜진 상태에서 성능을 정확히 측정할 수 있는 쉬운 방법은 없다.

결국 인텔 CPU에 대해 MCE를 끈 채로 테스트를 했고, AMD의 유사한 정밀 부스트 오버드라이브(Precision Boost Overdrive) 역시 끈 상태로 테스트했다. 다른 기사에서 이 부분을 한층 깊이 있게 다룰 것이다. 그러나 현재까지는 MCE를 끈 채 인텔 CPU를 실행하는 것은 PBO를 끈 채 AMD CPU를 실행하는 것보다 인텔 CPU에 훨씬 불리하다는 점은 유의해야 한다.

그렇다면 이제부터 차트의 세계로 나가도록 하자.

라이젠 9 3900x 3D 모델링 성능

12코어 CPU가 8코어를 쉽게 압도할 것이라는 점은 그다지 놀랍지 않다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X의 싱글 쓰레드 성능이 인상적이다. ⓒIDG
시네벤치 R20으로 옮겨가면 라이젠 9 3900X의 싱글 쓰레드 성능이 더 돋보인다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X가 인텔 코어 i9를 멀티 쓰레드 성능에서 압도하는 것은 어쩌면 당연하다. ⓒIDG
코로나 모델러 테스트 결과도 8코어보다 12코어 성능이 더 높게 나왔다. ⓒIDG
비슷한 결과다. V레이 넥스트 테스트에서도 다른 모델링 앱과 별반 다르지 않은 결과를 냈다. ⓒIDG
ⓒIDG
놀랍지도 않다. 라이젠 9가 코어 i9을 가지고 노는 수준이다. ⓒIDG
5GHz 클럭이라는 강점을 지닌 코어 i9가 라이젠 9를 싱글 쓰레드로 설정된 POV레이 테스트에서 근소하게 앞섰다. ⓒIDG
H.265 코덱을 활용한 4K 인코딩 작업에서도 라이젠 9 3900X가 월등했다. ⓒ

라이젠 9 3900X 인코딩 성능

라이젠 9 3900X는 H.265 코덱을 사용한 4K 인코딩에서 코어i9를 간단히 앞질렀다. ⓒIDG
시너지 시네스코어 10.4 테스트에서도 라이젠 9의 성능이 코어 i9 칩을 상당히 앞섰다. ⓒIDG
프리미어 CC 2019 작업에서는 코어 i9가 더 우세하다. ⓒIDG
프리미어 HEVC 인코더 프로젝트에서도 코어 i9가 우세했지만 차이는 조금 줄어들었다. ⓒIDG

포토샵 성능 테스트

포토샵 성능에서는 라이젠 9 2900X가 근소하게 앞섰다. ⓒIDG

압축 테스트

압축 테스트 결과. 라이젠 9 3900X와 라이젠 7 2700X의 성능 차가 크다. ⓒIDG
WinRAR결과는 좋게도 나쁘게도 해석할 수 있다. 라이젠 7 2700X 결과에서 보듯, WinRAR는 전통적으로 인텔 CPU와 상성이 좋았는데, 라이젠 9 3900X가 코어 i9와 크게 차이나지 않는 수준의 결과를 냈다. ⓒIDG
7ZIP 압축 테스트에서의 싱글 쓰레드 성능은 코어 i9가 조금 더 앞섰다. ⓒIDG
멀티쓰레드 성능은 라이젠 9가 압도적이었다. ⓒIDG
압축 풀기 테스트는 전통적으로 성능 확인의 정수이자 CPU가 브랜치 오예측을 얼마나 잘 감당하는지와 관련이 있었다.  ⓒIDG​​​​​
7Zip 압축 풀기 테스트에서는 3개 제품이 모두 엇비슷한 성능을 나타냈다. 가장 우수한 것은 코어 i9였다. ⓒIDG

라이젠 9 3900X의 게이밍 성능 테스트

섀도우 오브 툼 레이더는 1,920×1,080 해상도에서 플레이했는데도 GPU에 의한 병목 현상이 나타났다. ⓒIDG
최신 게임을 플레이할 때는 두 제품 모두 빠른 GPU가 필요하다. ⓒIDG
조금 더 오래된 라이즈 오브 더 툼레이더로 옮겨 가면 역시 구형인 지포스 GTX 1080 FE가 병목 현상임을 알 수 있다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X가 코어 i9를 앞서지는 못했지만, 차이는 아주 근소하다. ⓒIDG
ⓒIDG
파 크라이 5는 코어 i9가 라이젠 시리즈를 앞선 성능을 보인 게임 중 하나다. ⓒIDG
데우스 엑스 맨카인드 디바이디드 결과. 라이젠 7과 라이젠 9의 차이에서 게임 성능 개선 폭을 짐작할 수 있다.  ⓒIDG
레인보우 식스 시지 결과 ⓒIDG
CPU 포커스드 테스트 결과는 전적으로 CPU 테스트나 다름 없다. 지포스 GTX 1080과 RTX 2080Ti에서의 프레임 차이가 거의 없었기 때문이다.  ⓒIDG

결론

1쓰레드에서 24 쓰레드까지의 시네벤치 테스트로 리뷰를 마치고 싶다. 시네벤치 R20은 3D 모델링 벤치마크로서 게이밍 성능이나 여타 애플리케이션 성능을 예측하지 않는다. 그러나 수많은 게임과 애플리케이션이 현대 CPU의 쓰레드를 모두 활용하는 혜택을 누릴 수는 없다. 그런 면에서 시네벤치 R20이 가치가 있다. CPU를 1개 쓰레드에서 시작해 끝까지 로딩 했을 때의 성능을 살펴볼 수 있기 때문이다.

아래의 차트에서 AMD는 통상적으로 차트 우측에서 두드러진다. 거의 언제나 인텔 칩에 비해 코어 수에서 우세하기 때문이다.

반면 인텔은 통상적으로 우측에서는 패배하지만, 좌측에서는 승리한다. 인텔 칩은 AMD 칩에 비해 클럭 속도와 IPC가 우세하기 때문이다. 인텔의 코어 칩이 강점을 지닌 부분은 기본적으로 여기뿐이다. 대다수 애플리케이션과 게임은 차트의 좌측에 있는 성능에 의존한다. 라이젠 9 3900K와 코어 i9-9900K 사이의 차트를 보면 그 강점은 이제 사라졌다.

시네벤치 r20을 1쓰레드에서 24쓰레드까지 돌리자, 전 구간에서 라이젠 9 3900x의 진정한 강점이 드러났다. ⓒIDG

동일 데이터를 다른 관점으로 보기 위해 성능 우세 정도를 비율로 보여주는 차트를 만들었다. 차트에서 알 수 있듯이 12코어는 8코어를 간단히 압도한다.

이번에도 인텔의 코어 i9에 있어 가장 나쁜 소식은 차트의 좌측에 있다. 여기서도 인텔의 우위가 사라졌다. 두 CPU는 6쓰레드까지 거의 대등하고 이후부터 라이젠 9가 앞서기 시작한다.

라이젠 9는 8쓰레드 이후부터 코어 수로 인텔 코어 i9를 제압했다. ⓒIDG

쓰레드 수가 적은 경우를 봐도 라이젠 9 3900K는 언제나 코어 i9 9900K만큼이나 빠르다. 이는 기본적으로 이제 코어 i9을 사야 할 이유가 거의 없음을 의미한다. 남은 이유도 분명 존재하지만, 고급 CPU를 구입하려는 사용자 10명 중 9명은 라이젠 9 3900X를 선택할 것이 틀림없다. editor@itworld.co.kr


컴퓨텍스 2018에서 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

본 기사는 PCWorld 및 itworld에서 부분 발췌된 내용입니다.

컴퓨텍스 2018에서는 게이밍이 뜨겁다.
PC의 핵심 칩들이 크게 발전하면서 성능을 크게 높였다.

스레드리퍼(Threadripper) 2 인텔의 발표 직후, AMD는 32코어 64스레드 플래그십인 스레드리퍼 2를 소개하면서 코어 전쟁에 불을 붙였다. 새 24코어 CPU도 출시되며 새 칩들은 2세대 라이젠(Ryzen)과 같은 기본 기술에 기초하여 개발되었다. 또한 AMD는 쿨러 마스터와 협력하여 32코어의 온도를 관리할 수 있는 거대한 공냉식 쿨러인 레이스 리퍼(Wraith Ripper)를 제작했다.

AMD를 전격 채용한 에이서 헬리오스(Acer Helios) 500 컴퓨텍스에서 AMD의 기술이 예상치 못한 곳에서 공개되었다. AMD를 전격 채용한 이 모델에는 6코어 12스레드 라이젠 7 2700 데스크톱 프로세서뿐만이 아니라 라데온 베가(Radeon Vega) 56 그래픽이 탑재되어 있으며, 외장 베가 GPU가 탑재된 노트북은 이번이 처음이다. 에이서는 이 노트북에 144Hz 프리싱크 디스플레이를 매치하여 베가의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 했다.

MSI 노트북(치터(Cheater) 모드 적용) MSI는 컴퓨텍스에서 모든 가격 대의 노트북을 선보였다. MSI가 엔비디아 GTX 1050 그래픽을 내장한 프레스티지(Prestige) PS42가 있다. 매우 인상적일 것이며 기록을 달성할 수 있을지 기대된다. 보급형의 경우 MSI GF63은 999달러란 저렴한 가격에 6코어 8세대 인텔 코어 CPU와 GTX 1050이 내장되어 있다.

독특한 에이수스 노트북 에이수스는 컴퓨텍스에서 프로젝트 프리코그 외에도 혁신적인 하드웨어를 선보였다. 또한 기본적으로 트랙패드(Trackpad)를 상황에 따라 PC용 보조 화면으로 변신시키는 “스크린패드(ScreenPad)” 기술이 포함된 젠북 프로(ZenBook Pro) 15의 새로운 버전을 공개했다.

2017년 수치해석 분야에 기대되는 최신 컴퓨터 소식

수치해석을 하는 많은 분들은 대부분 시간과의 전쟁을 치루고 있습니다.
좀 더 빨리, 좀 더 상세한 결과를 얻어야 하기 때문에, 많은 분들이 예산이 허락하는 한 성능 좋은 컴퓨터를 확보하는 것이 최대의 목표가 되고 있습니다.

한 동안 AMD가 인텔의 경쟁자로 존재하면서 두 회사는 선의의 성능 경쟁을 치열하게 전개해 왔는데, AMD가 서서히 경쟁력을 잃고 있다가 최근에 젠 CPU를 통해 다시 경쟁에 불을 지피고 있습니다.
여기에 두 회사의 최신 주력 CPU 의 내용을 기사에서 인용하여 소개합니다.


인텔, 18코어 36스레드 갖춘 코어 i9 칩 발표 “AMD 쓰레드리퍼와 전면전” (기사 출처 : itworld)

인텔이 코어 i9을 무기로 본격적인 AMD와의 전쟁에 돌입했다. 인텔은 30일 대만 컴퓨텍스에서 하이엔드 PC시장에서 AMD의 16코어 32스레드 스레드리퍼(Threadripper)와 경쟁할 18코어 36스레드의 ‘몬스터 마이크로프로세서’를 발표했다.

이 프로세서에는 코어 i9 익스트림 에디션 i9-7980XE라는 이름이 붙었다. 첫 번째 테라플롭(Teraflop) 데스크톱 PC프로세스로 아주 고가이다. 올해 말 출하되는 프로세서의 가격은 1,999달러이다. 한 단계 낮은 코어 i9 제품군 제품들은 가격이 조금 더 저렴하다. 10코어, 12코어, 14코어, 16코어로 구성된 코어 i9 X 시리즈 가격은 999~1,699달러 사이다. 모두 스카이레이크 기반 프로세스이며, 기존 브로드웰-E보다 높은 성능을 제공한다. 인텔에 따르면, 싱글스레드 앱은 15%, 멀티스레드는 10% 빠르다.

인텔은 ‘베이진 폴스(Basin Falls)”라는 코드 네임을 가진 코어 i9 X 시리즈가 너무 비싼 사람들을 위해 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩(339~599달러)과 1종의 쿼드 코어 코어 i5(242달러)도 공개했다. 인텔은 몇 주 이내에 신제품 칩을 출하할 예정이라고 설명했다.

대부분의 코어 i9칩에 터보 부스트 맥스 기술 업데이트(Updated Turbo Boost Max Technology) 3.0이 탑재될 예정이다. 터보 부스트 맥스는 칩이 최고의 코어 2개를 파악하고, 필요할 때 가변적으로 속도를 높여 오버클러킹을 하는 기능이다. 옵테인 메모리도 지원한다. 인텔은 130개 이상의 옵테인 지원 메인보드가 출시될 예정이라고 설명했다.

신제품 165W, 140W, 112W 칩은 역시 새로운 소켓인 R4에 맞춰 설계되어 있다. 2,066핀 LGA 소켓과 호환되는 인텔 칩셋은 X299가 유일하다.

다시 한번, 인텔과 AMD가 제대로 한 판 붙을 전망이다. 둘 중 누가 승리할지 지켜보는 사용자들의 관심도 뜨겁다. 인텔은 코어 i9을 발표하면서 하이엔드 시장에 공격적으로 접근했다. AMD도 스레드리퍼의 10코어, 12코어, 14코어 버전과 가격을 공개할 수밖에 없는 실정이다. 인텔이 먼저 패를 공개했다. 게임은 이제부터가 시작이다.

인텔의 새 코어 i9 칩은 모든 PC관련 제품이 전시되는 종합 전시회로 발전한 컴퓨텍스에서 가장 중요한 발표 중 하나로 꼽혔다. 기대되는 소식은 아직 많이 남아있다. 홍보 담당자에 따르면, 인텔 경영진이 차세대 10nm 칩인 캐논 레이크에 대해 발표할 예정이라고 한다. 기존 케이비 레이크 칩보다 30% 높은 성능을 자랑하는 제품이다.

또, HTC 바이브 VR 헤드셋을 WiGig 기술을 이용해 무선 연결하는 기술에 대해 더 자세한 정보가 발표될 계획이다. 인텔과 HTC는 지난 1월 CES에서 파트너십 체결을 발표했다. 인텔은 또 8월부터 컴퓨트 카드(Compute Card)를 출시한다고 발표할 계획이다.

코어 i9의 속도와 피드
클록 속도가 4GHz를 넘으면서, 제조업체들이 직면한 도전 과제는 추가된 코어를 모두 사용하는 방법을 찾는 것이었다. 앞서 링크된 기사에서 설명했듯, 하나의 프로세스 코어만 집중적으로 사용하는 게임들이 여전히 많다. 인텔은 게임 플레이는 물론, 게임에 이용하지 않는 다른 코어로 트위치나 유튜브 스트리밍을 인코딩하고, 더 나아가 백그라운드에서 음악도 재생할 수 있는 새로운 세대의 ‘스트리머(Streamer)’로 눈길을 돌렸다. 인텔은 이런 동시다발 작업에 ‘메가태스킹’이라는 명칭을 붙였다. 이 회사는 이를 갈수록 증가하는 코어 수에 맞게 ‘수요’를 유지하는 아주 좋은 방법으로 판단하고 있다.

이와 관련, X시리즈 마케팅 매니저인 토니 베라는 “게이머가 콘텐츠 창작자로 변모하는 추세”라고 강조했다.

제품 가격은 자연스럽게 최고 2,000달러로 아주 비싸고, 경제력이 있거나 기업의 후원을 받는 사용자만 최신 코어 i9 제품들을 구입할 수 있을 전망이다. 다음은 제품 별 가격과 코어, 스레드 수를 정리한 내용이다.

Core i9-7980XE: 18코어/ 36스레드, 1,999달러
Core i9-7960X: 16코어/ 32스레드, 1,699달러
Core i9-7940X: 14코어/ 28스레드, 1,399달러
Core i9-7920X: 12코어/ 24스레드, 1,199달러
Core i9-7900X (3.3GHz): 10코어/ 20스레드, 999달러

인텔은 또 한정된 예산에 제약 받는 사용자를 대상으로 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩을 판매할 계획이다.

Core i7 7820X (3.6GHZ), 8코어/ 16스레드, 599달러
Core i7-7800X (3.5GHz), 6코어/ 12스레드, 389달러
Core i7-7740X (4.3GHz), 4코어/ 8스레드, 339달러
케이비 레이크 코어에 맞춰 설계된 i7-7740X를 제외한 모든 칩이 인텔의 ‘스카이레이크-X’에 기반을 두고 있다.

새 칩에서 가장 큰 관심을 끄는 기능은 터보 부스트 맥스 기술 업데이트 3.0이다. 고든 마 웅이 인텔 브로드웰-E 리뷰에서 설명한 것처럼, 터보 부스트 맥스 기술 3.0은 (칩에 따라 차이가 있지만) 최고의 코어를 식별한다. 그리고 CPU 집약적 싱글 스레드 애플리케이션을 이 코어로 연결해 전체 성능을 향상한다.
또, 최고의 코어 2개를 식별하고, 가장 CPU 집약적인 스레드에 할당한다. 더 많은 코어를 더 효과적으로 활용하는 게임과 애플리케이션에 도움을 주는 기능이다. 그러나 이 새로운 기능을 탑재하지 않은 칩도 있다. 새 6코어, 2종의 4코어 X시리즈 칩이 여기에 포함된다.

다음은 속도와 피드를 요약 설명한 표다.

오버클럭이 포인트
인텔은 새 X시리즈에 공냉 쿨러를 추천하지 않는다. 인텔은 165W와 140W의 새 칩이 방출할 열을 효과적으로 냉각시킬 수 있는 TS13X 쿨러를 판매할 예정이다.

TS13X는 PG(Propylene Glycol)을 이용, 열을 73.84-CFM 팬으로 보낸다. 이 팬의 소음은 21~35dBA이고, 회전 속도는 800~2,200rpm이다. 별도 판매될 TS13X의 가격은 85~100달러 사이이다.

인텔은 또 XTU(Extreme Tuning Utility)를 이용, 코어 당 오버클러킹과 전압 조절을 계속 지원할 계획이다. AVX 512 비율 오프셋, 메모리 전압 조절, PEG/DMI 오버클러킹 등 새 기능이 포함되어 있다.
또 ‘성능 튜닝 보증 서비스(Performance tuning protection plan)’를 제공할 계획이다. 이는 오버클로킹 사용자를 위한 일종의 ‘보험’이다. 칩이 고장 날 경우, 1회 교체를 해주는 보증 서비스이며, 두 번째부터는 유료로 진행된다.

데이터 전송 성능을 향상한 새 X299 칩셋
테라플롭급 연산력을 갖춘 PC의 경우, 다른 부품과의 데이터 전송 성능이 아주 중요하다. x299 칩셋은 최신 DMI 3.0을 도입해 SATA 3.0포트와 USB 포트 연결 대역폭을 2배로 증가시킨다. X299 칩셋에는 최대 8개의 SATA 3.0포트, 10개의 USB 3.0 포트가 장착되어 있다. 기존 X99 칩셋의 USB 3.0포트 수는 최대 6개였다.

브로드웰-E X99 칩셋은 8개의 PCIe 레인을 지원했었다. 그러나 X299은 최대 24개의 PCIe 3.0 레인을 지원한다. 고속 PCIe NVM3 드라이브 등 추가 PCIe를 CPU와 연결된 PCI3에 직접 연결할 수 있다. 코어가 10개 이상인 CPU의 경우, 최대 44개의 PCIe 3.0 레인을 이용할 수 있다.

X299는 속도가 빨라진 DDR4-2066을 지원한다. 그러나 어느 정도 RAM 용량을 지원하는지 확실하지 않다. 인텔은 캐시 계층(Cache Hierarchy)을 조정했다. 이를 통해 개별 프로세서 근처에 더 많은 캐시를 배치하는 방법보다 캐시 크기를 더 많이 줄일 수 있다. 인텔은 새로운 캐시의 ‘히트(Hit)’ 레이트가 더 높다고 설명한다. 칩 크기를 줄였지만 캐시 성능을 유지할 수 있었다는 의미이다.

이번 신제품 소식은 코어 i9, 코어 i7 X 시리즈 사용자 모두 크게 기뻐할 기능 및 성능 향상이다. 메인보드와 PC 제조사도 하이엔드 시장에서 수익을 증대하기 위해 코어 i9 제품들을 출시할 것으로 예상된다. 이번 주 컴퓨텍스에서 전해질 더 많은 소식에 사용자들의 관심이 쏠리고 있다. editor@itworld.co.kr


2018년 인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표

본 기사는 itworld.co.kr 기사를 인용하였습니다.

아래 기사를 보면 이젠 해석용 컴퓨터도 고성능 노트북으로 가능하게 되어 가는 것 같습니다. ItWorld의 기사를 게재합니다.

인텔의 새로운 6코어 모바일 코어 i9 칩은 가장 빠른 노트북 CPU로, 새로운 코어 i9-8950HK의 기본 클럭 속도는 2.9GHz이며 여기에 “열 속도 가속(Thermal Velocity Boost)”이라는 신기술을 사용해 최대 4.8GHz까지 올라간다. 새로운 언락 8세대 코어 i9를 최상위 제품으로, 그 아래에 5개의 신형 코어 i5와 코어 i7 고성능 모바일 H 시리즈 칩, 그리고 저전력 시스템을 위한 4개의 U 시리즈 코어 칩이 포진한다. 모두 14나노 커피레이크 칩이다. 인텔은 새로운 데스크톱 코어 프로세서 제품군과 노트북 PC 내의 하드 드라이브 성능을 강화하는 옵테인 메모리 내장을 나타내기 위한 브랜드 로고(코어 i7+)도 새로 발표했다.

인텔에 따르면 코어 i9는 7세대 코어 프로세서에 비해 게임 프레임 재생률 기준 최대 41% 더 우수하며, 게임 플레이 스트리밍 및 녹화 성능은 32% 더 빠르다. 인텔은 새로운 코어 i9는 언락 상태로 제공되므로 게임 PC 제조 업계에서 5GHz 시스템도 출시하게 될 것이라고 밝혔다. 옵테인 메모리가 포함되면 성능 향상 폭은 더욱 커진다. 다만 인텔이 성능 비교에 사용한 7세대 시스템에는 SSD가 아닌 느린 기계식 하드 드라이브가 탑재돼 있어 SSD에서의 성능 향상이 어느 정도인지는 정확히 알 수 없다.

인텔 프리미엄 및 게이밍 노트북 부문 총괄 책임자인 프레드릭 햄버거는 “코어 i9는 인텔이 지금까지 발표한 가장 빠른 게이밍 프로세서”라며, “데스크톱에 거의 근접한 성능을 노트북에서 얻을 수 있다”고 강조했다.

새로운 모바일 코어 칩은 인텔이 스펙터 및 멜트다운 취약점을 수정하기 위해 패치한 소프트웨어 완화책을 지원한다(이후 나올 하드웨어 재설계는 적용되지 않는다). 인텔 측은 제시된 성능 수치가 이러한 완화책으로 인한 성능 감소를 반영한 것이라고 밝혔다.

인텔이 출시하는 모든 모바일 프로세스가 그렇듯이, 중요한 점은 가격이다. 인텔은 보통 모바일 칩 가격을 공개하지 않으며, 이번에도 마찬가지다. 다만 새로운 제품군 중에서 코어 i9 칩의 경우 게임 노트북 중에서도 상위 기종에만 들어갈 것으로 보인다. 그 외의 다른 칩은 훨씬 더 폭넓게 보급될 전망이다.

인텔 코어 H 시리즈 CPU

인텔은 현재 폭발적으로 성장 중인 PC 게임 시장을 노골적으로 정조준하고 있다. 햄버거는 인텔 코어 칩을 내장한 일반 판매용 게임 노트북이 전년 대비 45% 성장했다고 말했다.

인텔의 새로운 45W H 시리즈에는 각각 2종의 새로운 코어 i7과 코어 i5 칩 및 신형 제온이 포함된다. 사실 모바일 코어 i9 칩은 제온 E-2186과 상당히 흡사해 보인다. 클럭 속도, 코어 수, 열 설계 전력 등이 동일하다. 그러나 코어 i9의 클럭 속도는 완전히 언락된 상태로 제공된다. 코어 i9의 가격이 너무 부담스럽다면, 동일한 6개의 코어와 12개 쓰레드를 탑재한 새로운 코어 i7-8850H이 있다.

새로 출시되는 칩은 모두 인텔이 노트북을 대상으로 밀고 있는 옵테인 메모리를 지원하며, 기업용 시스템을 위한 vPro 기술이 옵션으로 제공된다.
인텔의 라데온 RX 베가(“케이비레이크-G”) 칩은 울트라북 수준에서 1080p 성능을 제공하도록 설계됐지만, 신형 8세대 코어 i9 칩은 햄버거의 표현대로라면 “머슬북(Musclebook)”에 맞게 설계돼 노트북에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 성능을 제공한다. 햄버거는 “이 칩으로 만족할 수 없다면 어떤 칩으로도 만족하지 못할 것”이라고 덧붙였다.

Intel

인텔은 이번에 처음으로 이른바 “열 속도 가속” 기능을 포함했다. 이 기능은 클럭 속도를 정상보다 더 높여준다. 평상시 코어 i9-8950HK에서 터보 부스트가 활성화된 후 최대 클럭 속도는 4.6GHz다. 그러나 햄버거는 칩의 온도가 충분히 낮은 상태에서 최대 속도로 작동 중이라면, 클럭 속도가 한층 더 올라간다면서 단일 코어를 200MHz 더 높여 4.8GHz로 작동하거나 모든 코어를 약 100MHz 높여 작동하게 된다고 설명했다.

다만 햄버거는 열 속도 가속 기술이 “자동적인 기능이 아닌 기회에 따라 작동하는 기능”이며, 인텔은 시스템 온도 섭씨 50도 이하에서 이 기능이 작동하도록 설계했다고 거듭 강조했다. 햄버거는 “OEM 파트너와 함께 전력 성능을 최적화하고 열 특성을 조정해 성능을 더 끌어올리기 위해 많은 시간을 투자했다”면서 “지금의 추세는 가장 얇게 만들기 위해 성능을 희생하는 게 아니라, 더 오래 지속되는 더 얇은 규격에 더 효율적인 성능을 집어넣는 것”이라고 말했다.

인텔 코어 U 시리즈 CPU

성능은 좀 낮아도 배터리가 오래 가는 제품을 찾는 사용자를 위해 인텔은 새로운 U 시리즈 칩 4종도 함께 출시했다. 28W TDP 저전력 8세대 코어 칩은 모두 4코어 8스레드 구성이 적용되며 모바일 구성의 옵테인 메모리 기술을 지원한다.

Intel

모든 칩은 인텔이 선보인 새로운 300 시리즈 칩셋인 H370, H310, Q370, B360에 연결된다. 또한 인텔 대변인에 따르면 모든 칩은 향상된 오디오 및 I/O, 기가비트 처리량을 갖춘 통합 인텔 802.11ac 와이파이, 10Gbit/s 통합 2세대 USB 3.1 I/O 등 플랫폼 수준에서 더 많은 기능을 제공한다.

게이밍 노트북 판매가 “폭증”하고 시장 성장에 보조를 맞춰 유통업체들도 매장 진열대에서 이런 제품의 비중을 계속 늘리고 있다. 인텔도 투자를 지속할 계획이다. 게이밍 노트북에서 코어 수를 늘리고 5GHz 벽을 돌파하게 되면 인텔은 성능의 한계를 확실히 더 높이게 될 것이다.  editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/108803#csidx218d62dae70faefa8f8cdc4efd8ea92 


AMD 마이크로아키텍처 (기사 출처 : itworld)

AMD 라이젠 3월 2일 출시…코어 i7보다 가격도 성능도 “우세”

Mark Hachman | PCWorld

“40% 성능 향상”이라는 말은 보수적인 자체 평가였다. AMD는 첫 번째 라이젠 프로세서 3가지를 오는 3월 2일 출시할 계획이라고 밝혔다. 인텔 코어 제품군을 능가하는 성능으로 기대를 받고 있는 라이젠 프로세서는 가격도 절반 가까이 저렴하다.

22일 열린 라이젠 출시 행사에서 발표에 나선 AMD 임원들은 인텔 코어 i7을 공략하기 위한 세 가지 데스크톱용 CPU를 공개했다. 신형 라이젠 CPU는 여러 곳의 주요 메인보드 업체와 전문가용 맞춤형 PC 업체가 지원한다. 특히 AMD는 신형 라이젠 프로세서가 더 적은 비용으로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. 최고 성능 제품인 라이젠 7 1800X는 인텔의 1,000달러짜리 코어 i7-6900K의 절반에도 못 미치는 가격이지만, 성능은 더 뛰어나다.

인텔과 마찬가지로 AMD의 라이젠 프로세서 역시 역시 3가지 제품군으로 구성되어 있는데, 고급형 라이젠 7, 중급형 라이젠 5, 가장 저렴한 보급형 라이젠 3이 그것이다. AMD는 고성능 라이젠 7부터 먼저 출시하는데, 1800X(499달러), 1700X(399달러), 1700(329달러)의 세 가지 모델이다. 라이젠 5와 라이젠 3은 올해 하반기에 출시할 예정인데, 구체적인 출시 일정은 밝히지 않았다.

이번 행사 직전까지 공개되지 않은 라이젠 관련 정보는 가격과 정확한 출시일이었다. 애널리스트들은 AMD가 그간의 실책을 모두 개선한 것 같다고 평가했으며, 인텔은 자칫 기반이 되는 PC용 마이크로프로세서 시장의 점유율을 잃을 수 있는 위험에 처했다. 물론 인텔도 대응책은 있다. 가격 인하도 그중 하나일 가능성이 있고, 더 많은 코어를 가진 신제품이나 옵테인 기술을 적극 내세우는 것도 방법이 될 수 있다.

인텔이 지난 1월 케이비 레이크 칩 40가지를 대대적으로 출시한 것과는 달리 AMD는 서두르지 않고 있다. 이번에 출시된 라이젠 7 칩의 세부 사양을 살펴보자.

Mark Hachman

라이젠 7 1800X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.6GHz, 부스트 모드에서는 4GHz로 동작한다. 499달러 1800X의 대응 제품은 8코어 인텔 코어 i7-6900K로 무려 1,089달러짜리이다. AMD에 따르면, 1800X는 시네벤치 상에서 단일 쓰레드 점수가 162로 동점을 기록했다. 하지만 코어를 모두 구동하자 1,601점으로 6900K보다 9% 높은 점수를 기록했다.

라이젠 7 1700X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.4GHz, 부스트 모드에서는 3.8GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 399달러 1700X는 시네벤치 멀티코어 벤치마크 테스트에서 1,537점을 기록해 6900K보다 4% 높은 성능을 보였다.

라이젠 7 1700. 655와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3GHz, 부스트 모드에서는 3.7GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 1700은 시네벤치 멀티코어 테스트에서 1,410점으로 339달러짜리 코어 i7 7700K보다 46% 더 높은 성능을 기록했다. 핸드브레이크 비디오 인코딩 테스트에서는 1700은 61.8초를, 7700K는 71.8초를 기록했다.

Mark Hachman

AMD에 따르면 라이젠 7 1700은 신형 레이스 스파이어(Wraith Spire) 쿨러를 기본 쿨러로 제공해 소음이 32데시벨에 불과하다.

라이젠의 눈에 띄는 성능 향상에는 설계팀의 역할이 컸다. AMD는 자사의 목표 중 하나가 젠 아키텍처의 클럭당 명령어 처리수(IPC, instructions per clock)를 40% 늘리는 것이라고 밝힌 바 있다. 그리고 실제로 AMD는 IPC를 52% 향상했다. CEO 리사 수는 “단지 목표를 맞춘 것이 아니라 크게 초과 달성했다”라고 강조했다. editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/103594#csidx36e903474b838daa0638fbf87957a25


CFD 업무에 종사하는 사람들은 빠른 컴퓨터는 갖고 싶은 품목1위가 아닐까 싶습니다.
최근에는 소위 슈퍼컴퓨터라 불릴만한 성능을 가진 데스크탑 CPU 의 발전이 놀라운데, 이번에 AMD에서 발표한 CPU도 놀라울 정도의 가벽 대비 성능을 자랑하는 CPU를 발표하였습니다.
저렴한 비용으로 책상위의 슈퍼컴을 장만할 수 있는 기회가 오고 있는 것 같습니다.
아래 ITWOLD에서 2018.08.07에 게재한 기사를 인용 소개합니다.

AMD 32코어 쓰레드리퍼, 코어수와 가격으로 인텔에 정면 승부

Gordon Mah Ung | PCWorld
자료출처 : 본 기사는 ITWORLD의 기사를 인용게재한 내용입니다. (원문보기)
AMD가 2세대 라이젠 쓰레드리퍼(Ryzen Threadrippers, 또는 쓰레드리퍼 2)를 공식 발표했다. 코어수도 놀랍지만 가격이 인텔을 정조준하고 있다.

2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX는 32코어 64쓰레드로, 권장 가격은 1,799달러(뉴에그나 아마존 예약 주문 가격)이다. 물론 엄청난 가격이지만, 인텔의 최상위 제품과 비교하면 상당히 저렴하다. 지난 해 출시된 인텔의 코어 i9-7980XE는 18코어 제품이지만 가격은 2,000달러이다.

쓰레드당 가격으로 따지면, 인텔의 코어 i9-7980XE는 약 55달러인데 반해 쓰레드리퍼 2는 약 28달러에 불과하다.

IDG
마치 대형 할인판매점과 같다. 쓰레드가 많을수록, 쓰레드당 가격은 떨어진다.

32코어 2990WX는 주력 제품이며, AMD는 다음과 같은 다양한 쓰레드리퍼 제품을 발표했다.

– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2920X, 12코어 24쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.3GHz, 가격 649달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2950X, 16코어 32쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.4GHz, 가격 899달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2970WX, 24코어 48쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,299달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX, 32코어 64쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,799달러.

32코어 쓰레드리퍼 2990WX는 현재 예약 주문이 가능하며, 정식 출하일은 8월 13일로 예상된다. 16코어 2950X의 출시일은 8월 31일이며, 나머지 24코어, 12코어 제품은 10월에 출시된다.

2세대 쓰레드리퍼는 모두 AMD가 올해 초 2세대 라이젠 칩과 함께 내놓은 향상된 12나노 젠+ 아키텍처를 기반으로 한다. 또한 모든 CPU는 기존 X399 메인보드와 호환되며, 구형 CPU 없이도 BIOS 업데이트를 지원한다.

신형 CPU는 1세대 제품과 비교해 확연한 성능 향상을 제공하며, 동급 인텔 제품과의 비교를 불허한다. AMD는 32코어 쓰레드리퍼 2990WX가 시네벤치 R15를 기준으로 인텔의 18코어 코어 i9-7980XE보다 50% 더 빠르다고 밝혔다. POV-Ray 같은 다른 멀티쓰레드 기반 테스트에서도 47% 앞섰다.

모델명에 추가된 W
사실 AMD가 일부 2세대 쓰레드리퍼의 모델명에 W를 추가한 것도 이 때문이다. AMD는 많은 애플리케이션과 게임이 쓰레드나 코어수보다는 더 높은 클럭속도를 선호한다며, W가 없는 두 모델은 바로 이런 사용자를 위한 것이라고 설명했다.

24코어와 32코어 제품의 모델명에 WX를 붙인 것은 이들 CPU가 창작자나 혁신가를 정조준하고 있음을 나타내기 위한 것이다. 즉 W가 추가된 모델은 픽셀이나 프레임, 그리고 광선을 극한까지 추구하는 사람들을 위한 것으로, 이들은 가능한 많은 코어와 쓰레드를 필요로 한다.

주요 이정표
일반 소비자용 CPU에 32코어를 도입하면서 CPU 전쟁은 새로운 전기를 맞이한다. 불과 2년 전, 인텔은 10코어 코어 i7-6950X를 무려 1,723달러에 출시했는데, 지금은 32코어 CPU가 1,799달러에 나왔다.

IDG
날로 치열해지는 코어 전쟁

조만간 나올 인텔의 대응 기대
물론 인텔이 한가로이 앉아 레모네이드나 홀짝거리는 것은 아니지만, 경쟁은 치열하다. AMD가 지난 컴퓨텍스에서 32코어 괴물을 공개하기 하루 전날, 인텔은 28코어에 클럭속도 5GHz짜리 괴물을 소개했다. 이 제품은 올해말 출시될 것으로 예상된다.

인텔의 문제는 이 CPU의 시연을 솔직하게 보여주지 않은 것이다. 인텔 임원은 28코어 CPU가 5GHz로 동작한다고 밝혔지만, 이를 위해 산업용 수랭 시스템을 사용했는지를 밝히지 않았다. 나중에 인텔은 시연이란 것이 언제나 그렇듯이 오버클러킹 시연처럼 가능성을 확인하기 위한 것이라고 설명했다.

이런 논란과 관계없이 AMD 쓰레드리퍼 2990WX는 몇 개월 먼저 출시된 상태이다. 더구나 인텔이 28코어 CPU를 어떤가격에 판매해야 AMD의 신작과 경쟁할 수 있을지도 의문이다. 기업 사용자와의 형평성이 걸림돌이 되는데, 현재 28코어 제온 플래티넘 8176의 가격은 8,719달러이다.

기존 워크스테이션 고객을 걱정할 필요가 없는 AMD는 다시 한 번 가격 파괴 전략을 펼치고있다. 이런 식으로 AMD는 인텔과 코어와 가격으로 정면 대결하기를 원하지만, 인텔은 이런 직접 대결을 최대한 피하고자 한다.  editor@itworld.co.kr

금속 3D 프린팅 파우더 베드 해석(PBF해석)

Laser Powder Bed Additive Manufacturing

Heat transfer and fluid flow modeling

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 첨가제 제조에는 복잡한 물리적 공정이 필요합니다. 특히, 흡수 된 레이저 빔 에너지는 입자를 녹여 강한 유체 흐름이 표면 장력 기울기 (또는 Marangoni 전단 응력)에 의해 주로 발생하는 용융 풀을 형성합니다. 열 전달 및 유체 유동은 분말 베드 내의 분말 입자의 국부적 배열에 의해 영향을 받으며, 이는 위치에 따라 다를 수 있습니다. 매우 일시적인 유체 흐름으로 인해 용융 된 풀 표면 (자유 표면)의 형상이 끊임없이 진화하여 최종 표면 품질에 영향을 미칩니다.

Numerical modeling approach

본 연구에서는 분말 포장 특성, 공정 변수 및 용융 풀 역학이 표면 품질에 미치는 영향을 정량적으로 이해하기 위해 두 가지 모델을 순서대로 사용합니다. 첫 번째 모델은 오픈 소스 이산 요소 방법 (DEM) 코드 인 Yade를 기반으로 개발 된 분말 입자 포장 모델입니다. 입자 적층 정보 (예를 들어, 개별 입자의 위치 및 반경)를 제공한다. 이러한 정보는 FLOW-3D를 기반으로 한 3D 과도 용융 풀 모델 인 두 번째 모델에 입력됩니다. 두 모델의 세부 사항은 문헌 [1]에 나와있다. FLOW-3D를 기반으로 한 용융 풀 모델의 특징을 요약하면 다음과 같습니다.

과도 유체 흐름 시뮬레이션은 그림 1에서와 같이 1000 μm (길이), 270 μm (너비) 및 190 μm (높이) 치수의 3D 계산 영역에서 수행됩니다. 도메인은 50 μm 두께의 층 의 분말 입자를 90㎛ 두께의 기판 위에 놓았다. 도메인의 미리 알림은 처음에는 무효로 채워집니다. 분말 층 형상은 DEM 시뮬레이션의 결과를 사용하여 초기화됩니다. 총 셀 수를 줄이면서 공간 분해능을 극대화하기 위해 메쉬 크기가 기판 / 파우더 레이어 인터페이스를 향하여 기판에서 9 μm에서 3 μm까지 연속적으로 감소하는 편향 메쉬가 사용됩니다. 메쉬 크기는 파우더 레이어와 그 위의 빈 공간에서 3 μm로 일정하게 유지됩니다. 총 셀 수는 143 만입니다.

경계 조건의 경우, 가우시안 분포에 기초한 소정의 열유속이 분말 층의 상부 표면에 부과되어 X 방향을 따라 이동하는 레이저로부터의 열 입력을 나타낸다. 온도에 따른 표면 장력은 FLOW-3D에서 사용 가능한 개선 된 표면 장력 모델을 사용하여 포함됩니다. 다른 열 – 물리적 특성의 경우, FLOW-3D 데이터베이스에서 사용 가능한 IN718 합금에 대한 데이터가 사용됩니다.

Result and discussion

그림 2는 시간 = 55 μs에서 용융 풀 내의 온도 등면 및 속도 벡터의 종단면도 (즉, 레이저 이동 방향에 평행 한 단면)를 도시한다. 용융 된 풀 경계는 1608.15 K에서 등온선으로 표시되며, IN718의 액상 선 온도입니다. 이 그림의 오른쪽에 표시된 것처럼 입자는 부분적으로 용융 풀로 용융됩니다. 용융 된 풀 표면 근처에서, 용융 금속은 레이저 빔 바로 밑의 중심 위치에서 풀의 후단으로 당겨진다. 풀 표면 근처의 용융 금속의 이와 같은 역류는 풀의 후단을 향해 고비를 형성하는 동안 레이저 빔 아래에서 움푹 들어간 표면 프로파일을 생성한다. 다음에서 논의되는 바와 같이, 혹 모양은 볼 결함의 형성을 초래할 수 있습니다.

볼링(balling)은 그림 3에서와 같이 용융 풀이 불연속으로 분리되어 분리 된 섬으로 갈라질 때 발생할 수있는 결함입니다.이 그림에서 알 수 있듯이 레이저 빔 바로 아래의 용융 풀은 안정적이지 않으며 후단이 빠르게 분리됩니다 정면에서 분리 된 섬을 형성합니다. 분리는 그림 3 (c)와 같이 용융 풀의 중간에있는 보이드에서 시작된다. 이 공극은 레이저가 앞으로 계속 이동하면서 팽창하여 결국 용융 된 풀을 두 부분으로 나눕니다. 도 3 (e) 및 (f). 공극의 형성과 그 팽창은 표면 장력 구배 (Marangoni 효과)에 의해 강한 후진 유동에 의해 유발됩니다.

Summary

L-PBF에서의 열 전달 및 유체 흐름의 3D 과도 시뮬레이션은 볼 결함의 형성을 정량적으로 이해하기 위해 수행됩니다. 단순한 선형 트랙 만 시뮬레이션되었지만, 본 모델은 최종 빌드 품질의 중요한 속성 인 용융 풀 표면 프로파일 및 볼링 결함 형성을 연구 할 때 분말 레벨 시뮬레이션의 중요성을 보여줍니다.

뿐만 아니라 위의 금속 분말 소결 시뮬레이션은 금속 3D 프린팅(Metal 3D Printing) 산업의 핵심 기술이며 차후 많은 연구와 응용이 기대되는 분야가 될 것입니다.

Acknowledgements

이 자료는 수상 번호 N00014-14-1-0688하에 미해군 연구소(ONR)가 지원하는 연구과제에 기초로 작성되었습니다.

References

[1] Y.S. Lee and W. Zhang, Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufacturing, In: 2015 Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, pp. 1154-1165, August 2015.

FLOW-3D 금속3D프린팅분야 활용

FLOW-3D 레이저 용접분야 활용

금속 3D 프린팅은 적층제조(Additive Manufacturing) 가공법이라고 불리며 일반적으로 금속 파우더 또는 와이어를 한 층씩 적층하여 제조하는 공법이다. 금속 적층제조 공법에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 지속적으로 이루어지고 있으며 이와 관련된 연구개발도 활발히 진행되고 있다. 금속 3D 프린팅은 복잡하거나 특수한 형상을 손쉽게 설계하고 제조할 수 있는 장점을 가지고 있어 조선, 우주 항공, 자동차, 의료,기계 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.이러한 금속 3D 프린팅은 크게 Powder Bed Fusion(PBF) 공정과 Directed Energy Deposition(DED) 공정으로 분류할 수 있다.

PBF는 금속 파우더를 소재로 하는 공정으로 파우더를 평평히 깔고, 고밀도 에너지를 가진 레이저 또는 전자빔을 지정된 영역에 조사(Irradiation)하여 파우더를 소결시키거나 용융시켜 한 층씩 적층하는 방법이다. DED는 고출력 레이저 빔을 금속 표면에 조사하면서 동시에 금속 파우더도 같이 분출되어 용융지가 실시간으로 적층되는 공정이다. 용접과 유사한 방법으로 기존 제품에 덧붙여 쌓아 올릴 수 있어 보수 작업에 활용할 수 있다. 그리고, DED 공정에서는 이종 소재의 적층이 가능하여 다양한 금속 파우더를 활용한 합금 제작이나 다른 재질을 소재를 적층할 수 있다

Powder Bed Fusion(PBF) 공정

FLOW-3D의 Weld 모듈을 이용하여 레이저 파워, 열 유속, 레이저 Spot 사이즈, 레이저 움직임과 속도, 실드 가스, 멀티 반사효과, 반사율, 증발압력 효과, 표면장력 설정 등을 고려하여 Powder에 레이저조사 조건을 설정하여 용융거동을 확인할 수 있다.

Directed Energy Deposition(DED) 공정

DED 공정 해석은 FLOW-3D의 Particle 기능을 이용한 방법으로, Base Metal에 입자들이 낙하되면서 레이저의 열유속에 의해 용융 및 적층된다. 이 방법은 입자가 떨어지는 현상을 시각적으로 확인할 수 있다.

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다운로드 : [201907_FLOW3D_금속3D프린팅]

작성자 | 양정호_에스티아이C&D 솔루션사업부 대리, 조애령_에스티아이C&D 솔루션 사업부 차장
이메일 | flow3d@stikorea.co.kr
홈페이지 | www.flow3d.co.kr

출처 : CAD&Graphics 2019년 07월호

FLOW-3D 교육 안내

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HIGH-END TOP CLASS
FLOW-3D CFD EDUCATION


(주)에스티아이씨앤디에서는 FLOW-3D 제품군의 사용자 교육을 지원하고 있습니다. 홈페이지에 안내되어 있는 교육 일정과 교육신청 절차를 참고하시어 교육을 받으실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 수리 분야

댐, 하천의 여수로, 수문 등 구조물 설계 및 방류, 월류 등 흐름 검토를 하기 위한 유동 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 유입 조건(수위, 유량 등)과 유출 조건에 따른 방류량 및 유속, 압력 분포 등 유체의 흐름을 검토를 할 수 있도록 관련 예제를 통해 적절한 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 수처리 분야

정수처리 및 하수처리 공정에서 각 시설물들의 특성에 맞는 최적 운영조건 검토 및 설계 검토을 위한 유동해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 취수부터 시작하여 혼화지, 분배수로, 응집지, 침전지, 여과지, 정수지, 협기조, 호기조, 소독조 등 각 공정별 유동 특성을 검토하기 위한 해석 모델을 설정하는 방법에 대해 알려드립니다.

  • 교육 과정명 : 주조 분야

주조 분야 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 각 공정별로 해석 절차 및 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 고압다이캐스팅, 저압다이캐스팅, 경동주조, 중력주조, 원심주조, 정밀주조 등 주조 공법 별 관련 예제를 통해 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : Micro/Bio/Nano Fluidics 분야

점성력 및 모세관력 같은 유체 표면에 작용하는 힘이 지배적인 미세 유동의 특성을 정확하게 표현할 수 있는 해석 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 열적, 전기적 물리 현상을 구현할 수 있도록 관련 예제와 함께 해석 방법을 알려드립니다.

  • 교육 과정명 : 코팅 분야 과정

코팅 공정에 따른 코팅액의 두께, 균일도, 유동 특성 분석을 위한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. Slide coating, Dip coating, Spin coating, Curtain coating, Slot coating, Roll coating, Gravure coating 등 각 공정별 예제와 함께 적절한 기능을 습득하실 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 레이저 용접 분야

레이저 용접 해석을 하기 위한 물리 모델과 용접 조건들을 설정하는 방법에 대해 소개하는 교육 과정입니다. 해석을 통해 용접 공정을 최적화할 수 있도록 관련 예제와 함께 적절한 기능들을 습득할 수 있도록 도와 드립니다.

  • 교육 과정명 : 3D프린팅 분야 과정

Powder Bed Fusion(PBF)와 Directed Energy Deposition(DED) 공정에 대한 해석 방법을 소개하는 교육 과정입니다. 파우더 적층 및 레이저 빔을 조사하면서 동시에 금속 파우더 용융지가 적층되는 공정을 해석하는 방법을 관련 예제와 함께 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 해안/해양 분야

해안, 항만, 해양 구조물에 대한 파랑의 영향 및 유체의 수위, 유속, 압력의 영향을 예측할 수 있는 해석 방법을 소개하는 과정입니다. 항주파, 슬로싱, 계류 등 해안, 해양, 에너지, 플랜트 분야 구조물 설계 및 검토에 필요한 유동해석을 하실 수 있는 방법을 알려드립니다. 각 현상에 대한 적절한 예제를 통해 기능을 습득하실 수 있습니다.

  • 교육 과정명 : 우주/항공 분야

항공기 및 우주선의 연료 탱크와 추진체 관리장치의 내부 유동, 엔진 및 터빈 노즐 내부의 유동해석을 하실 수 있도록 관련 메뉴에 대한 설명, 설정 방법을 소개하는 과정입니다. 경계조건 설정, Mesh 방법 등 유동해석을 위한 기본적인 내용과 함께 관련 예제를 통해 기능들을 습득하실 수 있습니다.

기타 고객 맞춤형 과정

상기 과정 이외의 경우 고객의 사업 업무 환경에 적합한 사례를 중심으로 맞춤형 교육을 실시합니다. 필요하신 부분이 있으시면 언제든지 교육 담당자에게 연락하여 협의해 주시기 바랍니다.

고객센터 및 교육 담당자

  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

교육은 정해진 일정에 시행되는 정기 교육과 고객의 요청에 의해 시행되는 특별 교육이 있습니다. 특별 교육이 실시될 경우 홈페이지를 통해 사전 공지를 합니다.

1. 연간교육 일정
FLOW-3D 연간교육일정

2. 교육 내용 : FLOW-3D Basic
  1. FLOW-3D 소개 및 이론
    • FLOW-3D 소개  – 연혁, 특징 등
    • FLOW-3D 기본 개념
      • VOF
      • FAVOR
    • 해석사례 리뷰
  2. GUI 소개 및 사용법
    • 해석 모델 작성법  – 물리 모델 설정
      • 모델 형상 정의
      • 격자 분할
      • 초기 유체 지정
      • 경계 조건 설정
    • 해석 결과 분석 방법  – 해석 모델 설명
  3. 해석 모델 작성 실습
    • 해석 모델 작성 실습  – 격자 분할
      • 물리 모델 설정
      • 모델 형상 및 초기 조건 정의
      • 경계 조건 설정
      • 해석 과정 모니터링
      • 해석 결과 분석
    • 질의 응답 및 토의

3. 교육 과정 : FLOW-3D Advanced
  1. Physics Ⅰ
    • Density evaluation
    • Drift flux
    • Scalars
    • Sediment scour
    • Shallow water
  2. Physics Ⅱ
    • Gravity and non-inertial reference frame
    • Heat transfer
    • Moving objects
    • Solidification
  3. FLOW-3D POST (Post-processor)
    • FLOW-3D POST 소개
    • Interface Basics
    • 예제 실습
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  • 교육 신청은 홈페이지의 교육 신청 창에서 최소 3일 전에 신청합니다.
  • 모든 교육과정은 신청 인원이 2인 이상일때 개설되며, 선착순 마감입니다.
  • 교육 신청을 완료하시면, 신청시 입력하신 메일주소로 교육 담당자가 확인 메일을 보내드립니다.
  • 교육 시간은 Basic : 오전10시~오후5시, Advanced : 오후1시30분~오후5시30분까지입니다.
  • 교육비 안내
    • FLOW-3D Basic (2일) : 기업 66만원, 학생 55만원
    • FLOW-3D Basic 레이저용접, 3D 프린팅(2일) : 기업 88만원, 학생 66만원
    • FLOW-3D Advanced (1일) : 기업 33만원, 학생 25만원
    • 상기 가격은 부가세 포함 가격입니다.
  • 교육비는 현금(계좌이체)로 납부 가능하며, 교재 및 중식이 제공됩니다.
  • 세금계산서 발급을 위해 사업자등록증 또는 신분증 사본을 함께 첨부하여 신청해 주시기 바랍니다.
  • 교육 종료 후 이메일로 수료증이 발급됩니다.
고객센터 및 교육 담당자
  • 전화 : 02)2026-0455, 02)2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
교육 장소 안내
  • 지하철 1호선/가산디지털단지역 (8번출구), 지하철 7호선/가산디지털단지역 (5번출구)
  • 우림라이온스밸리 B동 302호 또는 교육장
  • 당사 건물에 주차할 경우 무료 주차 1시간만 지원되오니, 가능하면 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다.
오시는 길

금속 3D 프린팅 파우더 베드 수치해석

Laser Powder Bed Additive Manufacturing

 

Heat transfer and fluid flow modeling

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 첨가제 제조에는 복잡한 물리적 공정이 필요합니다. 특히, 흡수 된 레이저 빔 에너지는 입자를 녹여 강한 유체 흐름이 표면 장력 기울기 (또는 Marangoni 전단 응력)에 의해 주로 발생하는 용융 풀을 형성합니다. 열 전달 및 유체 유동은 분말 베드 내의 분말 입자의 국부적 배열에 의해 영향을 받으며, 이는 위치에 따라 다를 수 있습니다. 매우 일시적인 유체 흐름으로 인해 용융 된 풀 표면 (자유 표면)의 형상이 끊임없이 진화하여 최종 표면 품질에 영향을 미칩니다.

Numerical modeling approach

본 연구에서는 분말 포장 특성, 공정 변수 및 용융 풀 역학이 표면 품질에 미치는 영향을 정량적으로 이해하기 위해 두 가지 모델을 순서대로 사용합니다. 첫 번째 모델은 오픈 소스 이산 요소 방법 (DEM) 코드 인 Yade를 기반으로 개발 된 분말 입자 포장 모델입니다. 입자 적층 정보 (예를 들어, 개별 입자의 위치 및 반경)를 제공한다. 이러한 정보는 FLOW-3D를 기반으로 한 3D 과도 용융 풀 모델 인 두 번째 모델에 입력됩니다. 두 모델의 세부 사항은 문헌 [1]에 나와있다. FLOW-3D를 기반으로 한 용융 풀 모델의 특징을 요약하면 다음과 같습니다.

과도 유체 흐름 시뮬레이션은 그림 1에서와 같이 1000 μm (길이), 270 μm (너비) 및 190 μm (높이) 치수의 3D 계산 영역에서 수행됩니다. 도메인은 50 μm 두께의 층 의 분말 입자를 90㎛ 두께의 기판 위에 놓았다. 도메인의 미리 알림은 처음에는 무효로 채워집니다. 분말 층 형상은 DEM 시뮬레이션의 결과를 사용하여 초기화됩니다. 총 셀 수를 줄이면서 공간 분해능을 극대화하기 위해 메쉬 크기가 기판 / 파우더 레이어 인터페이스를 향하여 기판에서 9 μm에서 3 μm까지 연속적으로 감소하는 편향 메쉬가 사용됩니다. 메쉬 크기는 파우더 레이어와 그 위의 빈 공간에서 3 μm로 일정하게 유지됩니다. 총 셀 수는 143 만입니다.

경계 조건의 경우, 가우시안 분포에 기초한 소정의 열유속이 분말 층의 상부 표면에 부과되어 X 방향을 따라 이동하는 레이저로부터의 열 입력을 나타낸다. 온도에 따른 표면 장력은 FLOW-3D에서 사용 가능한 개선 된 표면 장력 모델을 사용하여 포함됩니다. 다른 열 – 물리적 특성의 경우, FLOW-3D 데이터베이스에서 사용 가능한 IN718 합금에 대한 데이터가 사용됩니다.

약 600 마이크로 초 길이의 L-PBF의 과도 시뮬레이션은 약 40 시간의 클럭 시간이 소요되었으며 인텔 ® 제온 ® 프로세서 E5335 및 4GB RAM의 중간 정도급의 워크 스테이션에서 수행되었습니다.

Result and discussion

그림 2는 시간 = 55 μs에서 용융 풀 내의 온도 등면 및 속도 벡터의 종단면도 (즉, 레이저 이동 방향에 평행 한 단면)를 도시한다. 용융 된 풀 경계는 1608.15 K에서 등온선으로 표시되며, IN718의 액상 선 온도입니다. 이 그림의 오른쪽에 표시된 것처럼 입자는 부분적으로 용융 풀로 용융됩니다. 용융 된 풀 표면 근처에서, 용융 금속은 레이저 빔 바로 밑의 중심 위치에서 풀의 후단으로 당겨진다. 풀 표면 근처의 용융 금속의 이와 같은 역류는 풀의 후단을 향해 고비를 형성하는 동안 레이저 빔 아래에서 움푹 들어간 표면 프로파일을 생성한다. 다음에서 논의되는 바와 같이, 혹 모양은 볼 결함의 형성을 초래할 수 있습니다.

볼링(balling)은 그림 3에서와 같이 용융 풀이 불연속으로 분리되어 분리 된 섬으로 갈라질 때 발생할 수있는 결함입니다.이 그림에서 알 수 있듯이 레이저 빔 바로 아래의 용융 풀은 안정적이지 않으며 후단이 빠르게 분리됩니다 정면에서 분리 된 섬을 형성합니다. 분리는 그림 3 (c)와 같이 용융 풀의 중간에있는 보이드에서 시작된다. 이 공극은 레이저가 앞으로 계속 이동하면서 팽창하여 결국 용융 된 풀을 두 부분으로 나눕니다. 도 3 (e) 및 (f). 공극의 형성과 그 팽창은 표면 장력 구배 (Marangoni 효과)에 의해 강한 후진 유동에 의해 유발됩니다.

 

Summary

L-PBF에서의 열 전달 및 유체 흐름의 3D 과도 시뮬레이션은 볼 결함의 형성을 정량적으로 이해하기 위해 수행됩니다. 단순한 선형 트랙 만 시뮬레이션되었지만, 본 모델은 최종 빌드 품질의 중요한 속성 인 용융 풀 표면 프로파일 및 볼링 결함 형성을 연구 할 때 분말 레벨 시뮬레이션의 중요성을 보여줍니다.

뿐만 아니라 위의 금속 분말 소결 시뮬레이션은 금속 3D 프린팅(Metal 3D Printing) 산업의 핵심 기술이며 차후 많은 연구와 응용이 기대되는 분야가 될 것입니다.

Acknowledgements

이 자료는 수상 번호 N00014-14-1-0688하에 미해군 연구소(ONR)가 지원하는 연구과제에 기초로 작성되었습니다.

References

[1] Y.S. Lee and W. Zhang, Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufacturing, In: 2015 Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, pp. 1154-1165, August 2015.

Additive Manufacturing & Welding Bibliography

Additive Manufacturing & Welding Bibliography

다음은 적층 제조 및 용접 참고 문헌의 기술 문서 모음입니다. 이 모든 논문에는 FLOW-3D AM 결과가 나와 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하여 적층 제조, 레이저 용접 및 기타 용접 기술에서 발견되는 프로세스를 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

2021년 8월 26일 update

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금속 3D 프린팅 수치해석

금속 3D 프린팅 / 적층 제조 수치해석(FLOW-3D Weld/DEM)

Binder jetting

바인더 분사 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을 받는 파우더 베드의 바인더 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미친다.