A new variant of the inherent strain method for the prediction of distortion in powder bed fusion additive manufacturing processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new variant of the inherent strain (IS) method is proposed to predict component distortion in powder bed fusion additive manufacturing (AM) that addresses some of the shortcomings of the previous work by accounting for both the compressive plastic strain formed adjacent to the melt pool and the thermal strain associated with the changing macroscale thermal field in the component during fabrication. A 3D thermomechanical finite element (FE) model using the new approach is presented and applied to predict the distortion of a component fabricated in an electron beam powder bed fusion (EB-PBF) machine. To improve computational efficiency, each computational layer is comprised of six powder layers. A time-averaged volumetric heat input based on beam voltage and current data obtained from the EB-PBF system was calculated and applied to each computational layer, consistent with the process timing. The inherent strains were applied per computational layer as an initial anisotropic contribution to the thermal strain at the time of activation of each computational layer, resulting in the sequential establishment of static equilibrium during component fabrication, which accounts for the variation in the local macroscale thermal field. The thermal field and distortion predicted by the thermomechanical model were verified using experimentally derived data. The model predicts in-plane compressive strains in the order of 10 −3 . Differences in the inherent strain were found at different locations in the component, consistent with differences in the macroscale thermal field. The proposed method is general and may also be applied to the laser powder bed fusion (L-PBF) process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».