基于热能密度信号的 LPBF 高精度实时孔隙检测
计算工程、金融与科学
2024-10-29 v1
摘要
激光粉末床熔融(LPBF)中的孔隙形成长期以来一直是金属 3D 打印中的挑战，显著影响最终产品的机械性能。孔隙率常常是由于不稳定的键hole 形成引起的，这是由激光能量过剩所触发的。传统方法依赖于 CT 扫描，这种方法在大规模生产中耗时且成本高，不适合实际应用。为了应对这些限制，我们 developed了一种基于热力传感器数据的实时孔隙检测方法，为 LPBF 过程中提供了更高效、更具成本效益的质量控制替代方案。该方法经与 CT 扫描孔隙计数进行验证，实现了高准确率，在八个样本打印件之间达到 R^2 值为 0.94。这一方法还有效地跟踪孔隙形成随层级打印模式变化的趋势，为产品质量提供及时见解，可能为未来的实时自适应参数优化提供重要数据。与此前基于机器学习的技术相比，后者受限于高计算成本且缺乏直接的验证策略，本方法克服了这些限制。
引用
@article{arxiv.2410.19737,
title = {High-Precision Real-Time Pores Detection in LPBF using Thermal Energy Density (TED) Signals},
author = {Chuxiao Meng and Conor Porter and Sina Malakpour and Garrett Mathesen and Seongyeon Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19737},
year = {2024}
}
备注
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