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Predicción de Propiedades Mecánicas a Múltiples Escalas para la Deposición de Metal por Láser

Autores: Fan, Jiang; Yuan, Qinghao; Chen, Gaoxiang; Liao, Huming; Li, Bo; Bai, Guangchen

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Predicción de Propiedades Mecánicas a Múltiples Escalas para la Deposición de Metal por Láser


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Deposición de metal por láser
Marco de simulación multiescala
Transporte óptimo caliente sin malla
Método de autómata celular
Modelo de elemento de volumen representativo
Relación proceso-estructura-propiedad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La deposición de metal por láser (LMD) implica problemas extremadamente complejos de múltiples escalas, multifísicos y múltiples ciclos térmicos, lo que dificulta predecir con precisión las propiedades mecánicas resultantes de los componentes fabricados a partir de los parámetros de proceso dados. Esta investigación, al proponer un modelo de apilamiento de recubrimientos que utiliza la historia de evolución estructural de la zona afectada por el calor, predice la estructura general de los componentes fabricados y establece un marco de simulación multiescalar de proceso-estructura-propiedad basado en este modelo, una solución general para la dificultad mencionada. Basado en el método de Transporte Óptimo Caliente sin Malla (HOTM), se desarrolla una plataforma ESCAAS para simular el proceso de evolución del polvo Ti-6Al-4V a escala meso. Basado en el método de Autómata Celular (CA), se simula la estructura de grano a escala micro en el charco fundido. La propiedad mecánica a escala macro del componente fabricado se calcula en base a un modelo de Elemento de Volumen Representativo (RVE) policristalino y la tecnología de homogeneización. Se diseñan experimentos que incluyen impresiones LMD en múltiples capas, observaciones metalográficas y tensión estática para verificar la precisión del modelo y las simulaciones. Los resultados son muy consistentes con los datos experimentales y el error relativo de la predicción de la propiedad mecánica final está dentro del 5.18%. Este trabajo proporciona una base para el análisis cuantitativo de la relación proceso-estructura-propiedad y la optimización de los parámetros del proceso.

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