米空軍研究所（AFRL）が、アディティブ・マニュファクチャリング・モデリング・チャレンジを実施しています。チャレンジの最初の課題として、「マクロスケールのプロセスから構造までの予測」が行われ、ダッソー・システムズのSIMULIAブランドのチームが、IN625 3D積層部品内の残留ひずみを予測した結果、第1位となりました。チャレンジ問題の詳細については、以下の投稿をご覧ください。
ダッソー・システムズの北米インダストリー・プロセス・コンサルタントであるRyan Benyshek氏とSIMULIAのデベロッパー・シニア・マネージャーであるKaushik Das氏は、ダッソー・システムズのCATIA、DELMIA、SIMULIAで構成されているアディティブ・マニュファクチャリングのソリューションを使用して、このチャレンジに取り組みました。
このチャレンジでは、付加的に製造された（AM）インコネル625コンポーネントのマクロスケールの残留弾性ひずみを正確に予測することでした。AFRLの主催者は、シミュレーション・パラメータの較正に役立つように、図1の較正部品として示されている長さと厚さの異なるプレートの残留ひずみを実験的に測定した結果を提供しました。参加チームは、図 1 に示すように、課題部品の特定の位置にある残留ひずみ成分を報告することになっています。主催者は、報告書の提出期限までに実験で測定した課題部品のひずみは公表しませんでした。AFRLは、提出されたすべての結果を実験で測定されたひずみと比較して評価し、Dassault Systèmesチームの結果を6件の応募の中で1位とし、最優秀賞を授与しました。
図1 : AFRL AMチャレンジシリーズ用の3Dプリント部品。矢印はチャレンジ問題1「マクロスケールプロセスから構造物へ」の適合・予測用部品(チャレンジ部品)です。その他の部品は、チャレンジシリーズのチャレンジ課題2、3、4用の部品です
3DEXPERIENCEプラットフォームは、以下を含む完全なエンドツーエンドのソリューションを提供しました。(1) CADモデルの準備、(2) ジオメトリのスライス、(3) AMマシンのツールパスの生成、(4) 積層プロセスのシミュレーション。
まず，AFRL から提供された STL ファイルから CAD ジオメトリを再構築しました．有限要素（FE）メッシュの生成には、ネイティブCADジオメトリが役立ちました。STLメッシュの修復と検証には、CATIA Digitized Shape Preparationアプリを使用しました。例えば、図2に示すように、円筒形の部品の1つについて358の三角形で構成されたサーフェスを完全にキャプチャし、瞬時にB-Repに変換しました。 FEモデルの作成では、後にアライメントNUBSが削除されました。ジオメトリのテキストマーキングによる頂点欠損があった部分を変換するために、STLメッシュを平面断面でスライスし、スケッチに変換しました。そして、そのスケッチをパディングして、CATIA Part Designアプリでソリッドジオメトリを形成しました。
図2：BRepコマンドによるSTL形式からCADソリッド形状へ変換
第2のステップでは、Problem Statementで提供されたスキャン戦略のすべてのパラメータに従って、ネイティブCADジオメトリ上のDELMIA Powder Bed Fabricationアプリを使用して、レーザーのスキャンパスとジオメトリのスライスを生成しました。反りを正確に予測するには、全熱エネルギーと層ごとの入力熱流束を正確に考慮する必要がありました。私たちは、構築セットアップ全体を考慮し、シミュレーションでは一部のコンポーネントが未使用の場合でも、構築中のすべての部品をスライスしました（図4aを参照してください）。これにより、各層のスキャニングと再コーティングの時間、または合計積層時間が、積層プロセスと同様にシミュレーションでも正確であることが保証されました。例えば、背の高い部品の後の層の積層時間は、すべての背の低い部品がまだ作られていたときの初期層の積層時間よりも短くなりました。DELMIA Powder Bed Fabrication アプリを使用して、EOS マシンで使用しているパスと同じようにスキャンパスを正確に再現しました。図3は、DELMIAアプリで生成したスキャンパスと、ビルド工程で使用したAFRLから提供されたスキャンパスの図を比較したものです。
図3：(a) AFRLから提供された5mm壁部のスキャンパスの図。(b) 同じスキャンパスをDELMIAアプリで再現
その後、SIMULIA Additive Manufacturing Scenario アプリを用いて、CAD 形状から高品質な有限要素（FE）メッシュを構築し、（図 4b 参照）AM プロセスの熱弾塑性解析を実施しました。SIMULIA Additive Manufacturing Scenario アプリは、AM プロセスをシミュレーションの計算効率が高く、拡張性の高いフレームワークを提供します。このフレームワークにより、解析中に要素を段階的に活性化させることができます。連続的に変化する自由表面は、ビルドプロセス中のある時点で部品の現在の形状を反映し、ふく射と熱伝達を考慮します。移動する熱流束は、レーザースポットサイズの領域にエネルギーが均一に分布するレーザー熱源をシミュレートしました。ツールパス・メッシュ交差モジュールは、レーザーとリコータのツールパスとFEメッシュを幾何学的に交差させることで、要素の活性化シーケンス、熱エネルギー入力、および変化する自由表面を計算します。このフレームワークはまた、メッシュの精密化に伴う解の忠実度を制御するための自動時間増分スキームを提供します。
要素活性化のための材料堆積シーケンスと加熱のためのレーザービームのスキャンパスを考慮に入れて、伝熱解析を行います。そして伝熱解析で得られた温度場を用いて構造解析を行うことで連成解析を行います。
図4：(a)スキャンパスと(b)L字型チャレンジ部分のFEメッシュのクローズアップ
FEメッシュは、伝熱解析には8節点の線形拡散熱伝達（DC3D8）要素、応力解析には完全積分（C3D8）要素で構成されています。また、結合拘束により、積層部品を構造的にも熱的にもビルドプレートに配置しました。ビルドプレートの変位自由度はすべて固定し、80℃の一定温度を指定しました。伝熱解析のための積層部品の初期温度は 25℃としました。構造解析では、ビルド部の初期温度を、熱歪みが無視できるほどの緩和温度1200℃以上としました。構造解析では、ビルドパーツの初期温度を1200℃とし、これ以上の温度では熱ひずみが発生しても無視できる程度の熱ひずみが発生する緩和温度とし、要素活性化時には熱収縮が発生する温度としました。
弾性特性と熱特性は温度依存性を用いました。材料特性は、AFRL社から提供されたIN625のバルク品を使用しました。ジョンソン・クック塑性モデルのパラメータは、3DEXPERIENCE Platform上のMaterials Calibration applicationを用いて、提供された補足データと一致するように適合しました。 バルクのIN625の弾性率は異方性であると仮定し、対象部品のひずみとの相関性を高めるために、提供されたデータよりも高い値に修正しました。
図5は、L 型部品の 1mm 脚の長手方向（a、b）と積層方向（c、d）のひずみを示しています。図3(b)と(c)の赤の点線はシミュレーション結果の微小ひずみ、黒の線は実験値、灰色の線は実験値を中心に2σ(500微小ひずみ)の間隔を示している。大部分の部分では、実験値との間隔が2σ以内に収まっていることがわかります。
図6は、5mmの円筒部品の長手断面（x-z平面）における半径方向と積層方向のひずみを示したものである。大部分の部分では、半径方向のひずみは実験値のひずみと2σの間隔内に収まっています。一方、積層方向のひずみは、ほとんどの部分で実験値と比較して3σ以内でした。図6(b)と(c)の赤の点線はシミュレーションによるひずみ、黒の線は実験によるひずみ、灰色の線は実験曲線の周囲の2σの間隔を示している。シミュレーションによるひずみの積層方向(x)に沿ったひずみの変化は、与えられた高さ(z)において、実験で得られたひずみと定性的には一致しています。
図5：図(a)、(c)は、実験で測定したひずみとシミュレーションで測定したひずみとの差を、測定したひずみの標準偏差σで表したものです。長さx’、z’はmm単位です。(b)と(c)の赤の点線はシミュレーションによるひずみ、黒の線は実験によるひずみ、灰色の線は実験曲線の周囲の2σの間隔を示している
図6：5mm円筒部の半径方向と印刷方向の弾性ひずみ。図(a)、(c)は、実験で測定したひずみとシミュレーションで測定したひずみとの差を、測定ひずみの標準偏差σで表したものです。長さx’、z’はmm単位である。(b)と(c)の赤の点線はシミュレーションによるひずみ、黒の線は実験によるひずみ、灰色の線は実験曲線の周りの2σの間隔を示している
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