Assessing printability maps in additive manufacturing of metal alloys

锁孔 材料科学 融合 有限元法 选择性激光熔化 蒙特卡罗方法 热的 金属粉末 微观结构 冶金 机械工程 合金 焊接 热力学 金属 数学 语言学 哲学 物理 统计 工程类
作者
Luke Johnson,Mohamad Mahmoudi,Bing Zhang,Raiyan Seede,Xueqin Huang,Janine Tatjana Maier,Hans Jürgen Maier,İbrahim Karaman,Alaa Elwany,Raymundo Arróyave
出处
期刊:Acta Materialia [Elsevier BV]
卷期号:176: 199-210 被引量:210
标识
DOI:10.1016/j.actamat.2019.07.005
摘要

Abstract We propose a methodology for predicting the printability of an alloy, subject to laser powder bed fusion additive manufacturing. Regions in the process space associated with keyhole formation, balling, and lack of fusion are assumed to be strong functions of the geometry of the melt pool, which in turn is calculated for various combinations of laser power and scan speed via a Finite Element thermal model that incorporates a novel vaporization-based transition from surface to volumetric heating upon keyhole formation. Process maps established from the Finite Element simulations agree with experiments for a Ni-5wt.%Nb alloy and an equiatomic CoCrFeMnNi High Entropy Alloy and suggest a strong effect of chemistry on alloy printability. The printability maps resulting from the use of the simpler Eagar-Tsai model, on the other hand, are found to be in disagreement with experiments due to the oversimplification of this approach. Uncertainties in the printability maps were quantified via Monte Carlo sampling of a multivariate Gaussian Processes surrogate model trained on simulation outputs. The printability maps generated with the proposed method can be used in the selection—and potentially the design—of alloys best suited for Additive Manufacturing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
领导范儿应助马家辉采纳,获得10
1秒前
Hanluchen完成签到,获得积分10
2秒前
xiaolu发布了新的文献求助10
3秒前
ming完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
茜茜发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
子凡发布了新的文献求助10
5秒前
文艺的血茗完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
符驳完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
joinn发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
怕孤单的平卉完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
凶狠的凤完成签到,获得积分20
11秒前
豆子完成签到,获得积分10
11秒前
颜正义发布了新的文献求助20
12秒前
yiguaer完成签到,获得积分10
13秒前
余允怜完成签到,获得积分10
13秒前
青塘龙仔发布了新的文献求助10
13秒前
Elm发布了新的文献求助20
13秒前
悠悠发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
慕青应助Huanghao采纳,获得10
14秒前
xiaolu发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
胡德完成签到 ,获得积分10
15秒前
yiguaer发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
gAle发布了新的文献求助10
16秒前
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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 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 6369763
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8183826
关于积分的说明 17264224
捐赠科研通 5424446
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2869897
邀请新用户注册赠送积分活动 1846883
关于科研通互助平台的介绍 1693748