基于 pycalphad 的 Scheil-Gulliver 模拟用于增材制造功能梯度合金设计
材料科学
2020-09-16 v1
摘要
通过定向能量沉积的增材制造（AM）支持在单个部件内不同位置之间进行有计划的成分变化，从而允许开发和制造功能梯度材料（FGMs）。在特定成分路径上形成有害相会导致 AM 构建过程中严重开裂，使得该成分路径无法用于生产这些 FGM，但仅通过分析平衡相关系来预测增材制造态零件中会出现哪些相是具有挑战性的。凝固过程中的溶质偏析会导致非平衡相的形成，这些相在远离熔体名义成分的成分下稳定，从而导致裂纹形成。在这项工作中，我们开发了一个基于 pycalphad 的 Scheil-Gulliver 模拟工具。我们使用该工具，将 Scheil-Gulliver 模型预测凝固过程中形成的非平衡相与在 Ti-6Al-4V 到 Invar-36 FGM 以及商业纯 Ti 到 Invar-36 FGM 中多个不同成分位置实验测量的相进行比较。我们表明，Scheil-Gulliver 模型预测形成的相优于假设平衡凝固所做的预测。此外，我们展示了我们的 Scheil-Gulliver 模拟工具作为一种筛选潜在 FGM 路径的方法的用途，通过在成分空间中沿实验梯度路径计算凝固相分数。
引用
@article{arxiv.2001.11611,
title = {Scheil-Gulliver simulations for the design of functionally graded alloys by additive manufacturing using pycalphad},
author = {Brandon Bocklund and Lourdes D. Bobbio and Richard A. Otis and Allison M. Beese and Zi-Kui Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11611},
year = {2020}
}
备注
32 pages, 4 figures, 7 tables