亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Support Structures Optimisation for High-Quality Metal Additive Manufacturing with Laser Powder Bed Fusion: A Numerical Simulation Study

残余应力 图像扭曲 融合 残余物 航空航天 材料科学 计算机科学 质量(理念) 过程(计算) 块(置换群论) 机械工程 工艺工程 工程制图 复合材料 人工智能 工程类 算法 数学 航空航天工程 哲学 操作系统 认识论 语言学 几何学
作者
Antonios Dimopoulos,Mohamad Salimi,Tat‐Hean Gan,Panagiotis Chatzakos
出处
期刊:Materials [MDPI AG]
卷期号:16 (22): 7164-7164 被引量:7
标识
DOI:10.3390/ma16227164
摘要

This study focuses on Metal Additive Manufacturing (AM), an emerging method known for its ability to create lightweight components and intricate designs. However, Laser Powder Bed Fusion (LPBF), a prominent AM technique, faces a major challenge due to the development of high residual stress, resulting in flawed parts and printing failures. The study’s goal was to assess the thermal behaviour of different support structures and optimised designs to reduce the support volume and residual stress while ensuring high-quality prints. To explore this, L-shaped specimens were printed using block-type support structures through an LPBF machine. This process was subsequently validated through numerical simulations, which were in alignment with experimental observations. In addition to block-type support structures, line, contour, and cone supports were examined numerically to identify the optimal solutions that minimise the support volume and residual stress while maintaining high-quality prints. The optimisation approach was based on the Design of Experiments (DOE) methodology and multi-objective optimisation. The findings revealed that block supports exhibited excellent thermal behaviour. High-density supports outperformed low-density alternatives in temperature distribution, while cone-type supports were more susceptible to warping. These insights provide valuable guidance for improving the metal AM and LPBF processes, enabling their broader use in industries like aerospace, medical, defence, and automotive.

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
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
隐形曼青应助花小研采纳,获得10
5秒前
9秒前
Jzhang发布了新的文献求助50
9秒前
Orange应助年轻的熊猫采纳,获得10
13秒前
xxxx完成签到 ,获得积分10
17秒前
阿洁发布了新的文献求助30
17秒前
20秒前
20秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
Esther发布了新的文献求助10
24秒前
Jason完成签到 ,获得积分10
25秒前
花小研发布了新的文献求助10
25秒前
大爱人生完成签到 ,获得积分10
28秒前
花小研完成签到,获得积分10
31秒前
帅气凝云完成签到,获得积分10
32秒前
5568完成签到 ,获得积分10
33秒前
空凌完成签到,获得积分10
34秒前
wenbo完成签到,获得积分0
34秒前
ranj完成签到,获得积分10
35秒前
七色光完成签到,获得积分10
41秒前
怡然平露完成签到,获得积分10
42秒前
zizi完成签到 ,获得积分10
45秒前
52秒前
52秒前
曾浩完成签到 ,获得积分10
52秒前
懒得可爱完成签到,获得积分10
55秒前
美丽的若云完成签到 ,获得积分10
56秒前
57秒前
57秒前
59秒前
ma完成签到 ,获得积分10
59秒前
iwhisper发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
超级的飞绿完成签到,获得积分10
1分钟前
大大怪完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Principles of town planning : translating concepts to applications 500
Wearable Exoskeleton Systems, 2nd Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6058117
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7890858
关于积分的说明 16296571
捐赠科研通 5203231
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2783828
邀请新用户注册赠送积分活动 1766464
关于科研通互助平台的介绍 1647070