Predictive modeling of laser and electron beam powder bed fusion additive manufacturing of metals at the mesoscale

材料科学 热导率 惯性约束聚变 金属粉末 融合 激光器 蒙特卡罗方法 中尺度气象学 光学 复合材料 金属 冶金 气候学 地质学 语言学 哲学 物理 统计 数学
作者
Andrey Zakirov,Sergei Belousov,М. В. Богданова,Boris Korneev,A. Stepanov,Anastasia Perepelkina,Vadim Levchenko,Andrey Meshkov,Б. В. Потапкин
出处
期刊:Additive manufacturing [Elsevier BV]
卷期号:35: 101236-101236 被引量:58
标识
DOI:10.1016/j.addma.2020.101236
摘要

We present the results of 3D modeling of the laser and electron beam powder bed fusion process at the mesoscale with an in-house developed advanced multiphysical numerical tool. The hydrodynamics and thermal conductivity core of the tool is based on the lattice Boltzmann method. The numerical tool takes into account the random distributions of powder particles by size in a layer and the propagation of the laser (electron beam) with a full ray tracing (Monte Carlo) model that includes multiple reflections, phase transitions, thermal conductivity, and detailed liquid dynamics of the molten metal, influenced by evaporation of the metal and the recoil pressure. The model has been validated by a number of physical tests. We numerically demonstrate a strong dependence of the net energy absorption of the incoming heat source beam by the powder bed and melt pool on the beam power. We show the ability of our model to predict the measurable properties of a single track on a bare substrate as well as on a powder layer. We obtain good agreement with experimental data for the depth, width and shape of a track for a number of materials and a wide range of energy source parameters. We further apply our model to the simulation of the entire layer formation and demonstrate the strong dependence of the resulting layer morphology on the hatch spacing. The presented model could be very helpful for optimizing the additive process without carrying out a large number of experiments in a common trial-and-error method, developing process parameters for new materials, and assessing novel modalities of powder bed fusion additive manufacturing.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
西西0331完成签到,获得积分10
刚刚
guojingjing发布了新的文献求助10
1秒前
万能图书馆应助郭晓萌采纳,获得10
1秒前
糊涂的冰菱完成签到,获得积分10
2秒前
XBP完成签到,获得积分10
2秒前
慢慢完成签到 ,获得积分10
3秒前
5秒前
聪明的阿呆完成签到,获得积分10
5秒前
jhonnyhuang发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
7秒前
掠影完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
Justtry发布了新的文献求助10
7秒前
LockheedChengdu完成签到,获得积分10
9秒前
斯文的紫发布了新的文献求助10
9秒前
2420574910完成签到 ,获得积分10
10秒前
晴空一鹤发布了新的文献求助10
10秒前
干净的寒天完成签到,获得积分10
11秒前
刻苦嫣发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
七塔蹦完成签到,获得积分10
13秒前
胡寄发布了新的文献求助20
13秒前
EASA完成签到,获得积分10
13秒前
张海新完成签到 ,获得积分10
14秒前
林千万发布了新的文献求助30
14秒前
戚小完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
郭晓萌发布了新的文献求助10
15秒前
epmoct完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
科研通AI6.1应助jhonnyhuang采纳,获得10
16秒前
7分运气完成签到,获得积分10
17秒前
科研通AI6.1应助周子淦采纳,获得30
19秒前
2052669099应助晴枫3648采纳,获得10
19秒前
xiaoxiao晓发布了新的文献求助30
20秒前
xuan发布了新的文献求助10
20秒前
汤柏钧完成签到 ,获得积分10
25秒前
爱学习的费力气完成签到,获得积分10
26秒前
ll完成签到,获得积分10
27秒前
高分求助中
Psychopathic Traits and Quality of Prison Life 1000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 660
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6451667
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8263408
关于积分的说明 17608174
捐赠科研通 5516304
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2903709
邀请新用户注册赠送积分活动 1880647
关于科研通互助平台的介绍 1722664