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Enregistrement W4410165805 · doi:10.1108/rpj-10-2024-0440

Linking directed energy deposition process toolpaths to FEM to study the toolpath/geometry role on residual stress formation for multi-layer components

2025· article· en· W4410165805 sur OpenAlexaff
Syamak Pazireh, Seyedeh Elnaz Mirazimzadeh, Jill Urbanic

Notice bibliographique

RevueRapid Prototyping Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual stressDeposition (geology)Materials scienceFinite element methodLayer (electronics)Process (computing)Stress (linguistics)Mechanical engineeringEngineering drawingStructural engineeringGeometryComposite materialEngineeringGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the use of the element-birth-and-death technique within the finite element method (FEM) to analyze direct energy deposition (DED) processes, an additive manufacturing (AM) technique. The focus is on understanding the interaction between different geometries and toolpaths in multi-layer depositions and establishing a foundation for generating optimal tool paths. The long-term goal of this research is optimizing thermal and structural performance, minimizing residual stress and improving overall part quality. Design/methodology/approach This study integrates DED toolpath vectors from process planning software into ANSYS to conduct thermal and structural analyses. This novel integration of design and process simulation enables a more accurate prediction of part quality. Four geometries and three toolpath strategies were analyzed, requiring the computational mesh domain to adapt to the toolpath characteristics. Experimental measurements validated the model, and the influence of dwell time intercooling on residual stress formation was explored. The research also compared the effects of various toolpath strategies and deposition patterns on the mechanical properties of the parts, highlighting the importance of toolpath generation for subsequent process certification and qualification activities. Findings The results show that shorter beads with longer dwell times lead to better part quality compared to longer beads with shorter laser-off intervals. A transverse deposition with identical dwell times produced the best part quality, despite requiring longer build times. In addition, frequent laser-off cycles were less effective at reducing high residual stress areas but resulted in lower average tensile stresses at mid-layers, though these cycles pose challenges for powder-based systems. This analysis helps in benchmarking and enhancing DED as an AM process. Originality/value This study offers a novel method of integrating DED toolpath characteristics into FEM-based simulations, providing valuable insights into the thermal and mechanical behavior of parts under various toolpath and geometry configurations. The research contributes to advancing the design-for-AM paradigm by demonstrating the critical role of thermal management and toolpath directionality in minimizing residual stress. This foundational work will support further research into more complex geometries and hybrid manufacturing techniques, aiding in the industrialization and optimization of DED processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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