激光增材制造:倾听缺陷的发生

EPFL的研究人员用一种开创性的缺陷检测方法解决了围绕激光增材制造工艺的长期争论。

激光增材制造——包括使用粉末和激光对金属物体进行3D打印——的进展经常受到意想不到的缺陷的阻碍。传统的监测方法，如热成像和机器学习算法，已经显示出明显的局限性。他们经常忽视或误解这些缺陷，使精密制造变得难以捉摸，并使这项技术无法应用于航空和汽车制造等关键行业。

但是，如果有可能根据打印机在完美打印和不规则打印时发出的声音的差异来实时检测缺陷呢?到目前为止，这种方法检测这些缺陷的前景被认为是不可靠的。然而，EPFL工程学院热机械冶金实验室(LMTM)的研究人员已经成功地挑战了这一假设。

实验室负责人Roland log 教授表示:“关于激光增材制造声学监测的可行性和有效性，一直存在争议。我们的研究不仅证实了它的相关性，而且强调了它相对于传统方法的优势。”

这项研究对工业部门至关重要，因为它引入了一种突破性的、具有成本效益的解决方案，以监测和提高通过激光粉末床融合(LPBF)制造的产品的质量。

首席研究员Milad Hamidi Nasab博士说:“同步加速器x射线成像与声学记录的协同作用提供了对LPBF过程的实时洞察，有助于检测可能危及产品完整性的缺陷。”在工业不断追求效率，精度和减少浪费的时代，这些创新不仅可以节省大量成本，还可以提高制造产品的可靠性和安全性。

LPBF制造是如何工作的?

LPBF是一种尖端的方法，正在重塑金属制造业。从本质上讲，它使用高强度激光精心熔化微小的金属粉末，一层一层地制造出详细的3D金属结构。可以把LPBF想象成传统3D打印机的金属版本，但增加了一定程度的复杂性。

它使用的不是熔化的塑料，而是一层微小的金属粉末，其大小从人类头发的厚度到精细的盐粒(15-100 μm)不等。激光穿过这一层，熔化基于数字蓝图的特定图案。这种技术能够以最小的多余量制作定制的复杂部件，如晶格结构或独特的几何形状。然而，这种有前途的方法并非没有挑战。

当激光与金属粉末相互作用，形成所谓的熔池时，它在液体、蒸汽和固体相之间波动。偶尔，由于激光的角度或粉末或零件的特定几何属性等变量，该过程可能会出现问题。这些情况被称为“制度间不稳定”，有时会促使两种熔化方法之间的转变，即“传导”和“锁孔”制度。

在不稳定的锁孔状态下，当熔融粉末池比预期深度更深时，它可能会产生孔隙，最终导致最终产品的结构缺陷。为了便于在x射线图像中测量熔池的宽度和深度，EPFL成像中心的图像分析中心开发了一种方法，可以更容易地将与液态金属相关的微小变化可视化，并开发了一种用于注释熔池几何形状的工具。

用声音检测这些缺陷

在与Paul Scherrer研究所(PSI)和瑞士联邦材料科学与技术实验室(Empa)的合资企业中，EPFL团队制定了一项实验设计，将operando x射线成像实验与声发射测量相结合。

实验是在PSI瑞士光源的TOMCAT光束线上进行的，由Steven Van Petegem博士小组开发的小型化LPBF打印机。与放置在打印腔内的超灵敏麦克风的合并在状态转换期间精确定位了声学信号的明显变化，从而直接识别制造过程中的缺陷。

这项研究的关键时刻是Empa的信号处理专家Giulio Masinelli引入的自适应滤波技术。“这种过滤方法，”Masinelli强调，“使我们能够以无与伦比的清晰度辨别缺陷与伴随的声学特征之间的关系。”

与典型的机器学习算法不同，机器学习算法擅长从统计数据中提取模式，但通常针对特定场景进行定制，这种方法提供了更广泛的见解，同时提供了卓越的时间和空间精度。

通过这项研究，EPFL为激光增材制造领域提供了宝贵的见解。这些发现对潜在的工业应用具有重要意义，特别是在航空航天和精密工程等领域。这项研究强化了瑞士细致的工艺和制造精度的声誉，强调了一致的制造技术的必要性。

此外，它还表明了早期发现和纠正缺陷的潜力，从而提高了产品质量。log<e:1>教授总结道:“这项研究为更好地理解和改进制造过程铺平了道路，从长远来看，最终将提高产品的可靠性。”

研究结果发表在《自然通讯》杂志上

更多信息:Milad Hamidi Nasab等人，调和声光:x射线成像揭示激光熔化过程中随机状态间不稳定性的声学特征，自然通讯(2023)。期刊信息:Nature Communications