불확실성 정량화를 위한 열장(熱場) 시각화

Selective Laser Sintering 공정에서 재료 응용풀의 불확실성에 대한 정량화를 위한 열 필드 시각화 - Contributed by Nicolas Castrillon, Ph.D. Candidate, Mechanical Engineering, University of California, Berkeley, UC Berkeley MSOL website

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Addictive manufacturing 은 지난 수 십년 동안 제조 산업에 영향을 미쳤습니다. AM을 포함하는 기술은 방대합니다. 그 중 Fused deposition modeling, Selective laser sintering (SLS) 그리고 Material jetting 등이 그 중에 포함됩니다. 이러한 프로세스의 특성으로 인해 부품의 다른 영역이 다른 영역보다 몇 분에서 몇 시간 전에 인쇄되고 그 동안 외부(예: 환경) 영향이 변경될 수 있기 때문에 최종 인쇄된 부품의 모든 곳에서 인쇄 품질을 제어하는 것은 어려운 문제입니다.

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불확실성의 양을 정량화하다.

SLS 프로세스는 인쇄된 부품의 품질에 막대한 기여를 하는 불확실성 요인의 영향을 크게 받습니다. 이 연구의 목표는 SLS 프로세스를 통해 SS 316L 부품을 인쇄할 때 발생하는 불확실성의 양을 정량화하는 것입니다. SLS 프로세스는 국소 분말 재료를 녹이고 통합하고 궁극적으로 부품을 레이어별로 인쇄하기 위해 분말 재료 Bed 상단을 스캔하는 얇은 레이저를 사용하는 것으로 구성됩니다. 그림 1은 SLS 프린터의 개략도를 보여줍니다. 녹고 굳는 재료의 범위에 대한 불확실성은 입자 크기 분포의 함수를 따르는 반경을 가진 입자의 무작위 배열에서 발생합니다.

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레이저 스캔 경로 시뮬레이션

레이저 스캔 경로의 단일 트랙이 시뮬레이션되고 열 방정식은 결합된 유한 차분(이산 요소 방법)을 통해 해결됩니다. 이 시뮬레이션의 솔루션은 나중에 공간과 시간 모두에서 재료 용융 풀의 크기를 캡처 및 분석하여 용융 풀 모양의 변화를 측정하기 위한 다운스트림 단계에서 사용됩니다. 그림 2는 레이저가 +x 방향으로 도메인 상단을 스캔하는 Tecplot 360을 사용한 시뮬레이션 비디오를 보여줍니다 . 오른쪽 상단 모서리에서 xz 단면이 기판에 대한 열 필드의 더 나은 시각화를 제공하기 위해 취해진 것을 볼 수 있습니다. 비디오의 하단 부분에는 평면도도 제공됩니다.

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Tecplot 360의 활용

Tecplot 360 은 내 Python 구현의 디버깅 단계에서 중요했습니다. 시뮬레이션을 실행할 때마다 IJK 포인트 파일에 온도 필드 값을 기록합니다. 이 파일은 이전에 저장한 레이아웃 파일과 프레임 스타일 파일을 사용하여 시각화를 위해 빠르게 로드할 수 있습니다. 이러한 방식으로 작은 데이터 파일로 새 결과를 로드하는 것은 수월합니다(1GB 미만).

디버깅 단계 이후에 더 미세한 그리드로 시뮬레이션을 실행하면 크기가 약 80GB인 ASCII .dat 파일이 생성됩니다. Preplot 기능을 후처리 단계로 사용하면 ASCII .dat 파일을 바이너리 .plt 파일로 변환하여 파일 크기를 약 15GB로 줄일 수 있습니다! Tecplot 360은 이러한 바이너리 파일을 거의 즉시 로드합니다.

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