Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Metals and Materials International (2021)Cite this article

Abstract

선택적 레이저 용융 동안 CP-Ti의 열 거동을 연구하기 위해 무작위 패킹 분말 베드 모델을 기반으로 하는 메조스코프 시뮬레이션이 설정되었습니다. 레이저와 분말의 상호 작용에 따른 용융 풀의 특성과 레이저 출력이 용융 풀의 열 거동, 유체 역학 및 표면 형태 변화에 미치는 영향을 연구했습니다.

결과는 레이저 출력이 증가함에 따라 최대 온도, 온도 변화율, 용융 풀의 수명 및 크기가 크게 향상되었음을 보여줍니다. 또한 본 연구에서는 이중궤도 하의 용융지의 특성과 열거동을 주로 연구하였다.

두 번째 트랙의 용융 풀의 최대 온도, 수명 및 길이와 너비는 첫 번째 트랙보다 더 높고 레이저 출력이 증가함에 따라 용융 풀에서 두 번째 트랙의 길이 너비 비율이 증가함을 알 수 있습니다. 더 커집니다.

A mesoscopic simulation based on random packing powder bed model was established to study the heat behavior of CP-Ti during selective laser melting. The characteristics of the molten pool under the interaction of laser and powder, and the influence of laser power on the thermal behavior, hydrodynamics and surface morphology evolution of the molten pool were studied. The results show that with the increase of laser power, the maximum temperature, temperature change rate, lifetime of molten pool and size are greatly improved. In addition, the characteristics and heat behavior of the molten pool under the double track are mainly studied in this study. It is found that the maximum temperature, lifetime, and the length and width of the molten pool of the second track are higher than those in the first, and with the increase of laser power, the length width ratio of the second track in molten pool becomes larger.

Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting
Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Keywords

  • Additive manufacturing
  • Selective laser melting
  • Numerical simulation
  • Thermal behavior

References

  • 1.D.K. Pattanayak, A. Fukuda, T. Matsushita, M. Takemoto, S. Fujibayashi, K. Sasaki, N. Nishida, T. Nakamura, T. Kokubo, Acta Biomater. 7, 1398 (2011)CAS Article Google Scholar 
  • 2.A.K. Patnaik, N. Poondla, C.C. Menzemer, T.S. Srivatsan, Mater. Sci. Eng. A 590, 390 (2014)CAS Article Google Scholar 
  • 3.D.D. Gu, Y.C. Hagedorn, W. Meiners, G.B. Meng, R.J.S. Batista, K. Wissenbach, R. Poprawe, Acta Mater. 60, 3849 (2012)CAS Article Google Scholar 
  • 4.H. Attar, M. Calin, L.C. Zhang, S. Scudino, J. Eckert, Mater. Sci. Eng. A 593, 170 (2014)CAS Article Google Scholar 
  • 5.J. Shen, B. Chen, J. Umeda, K. Kondoh, Mater. Sci. Eng. A 716, 1 (2018)CAS Article Google Scholar 
  • 6.E. Santos, K. Osakada, M. Shiomi, M. Morita, F. Abe, Fabrication of titanium dental implants by selective laser melting. in Proceedings of the 5th International Symposium on Laser Precision Microfabrication, Nara, 11–14 May 2004
  • 7.C.N. Elias, J.H.C. Lima, R. Valiev, M.A. Meyers, JOM 60, 46 (2008)CAS Article Google Scholar 
  • 8.J.-P. Kruth, G. Levy, F. Klocke, T.H.C. Child, CIRP Ann.-Manuf. Techn. 56, 730 (2007)Article Google Scholar 
  • 9.D.D. Gu, W. Meiners, K. Wissenbach, R. Poprawe, Int. Mater. Rev. 57, 133 (2012)CAS Article Google Scholar 
  • 10.​T. DebRoy, H.L. Wei, J.S. Zuback, T. Mukherjee, J.W. Elmer, J.O. Milewski, A.M. Beese, A. Wilson-Heid, A. De, W. Zhang, Prog. Mater. Sci. 92, 112 (2018)CAS Article Google Scholar 
  • 11.D.D. Gu, H.Q. Wang, G.Q. Zhang, Metall Mater. Trans. A 45, 464 (2014)CAS Article Google Scholar 
  • 12.M. Das, V.K. Balla, D. Basu, S. Bose, A. Bandyopadhyay, Scripta Mater. 63, 438 (2010)CAS Article Google Scholar 
  • 13.X.P. Li, J. Van Humbeeck, J.P. Kruth, Mater. Design 116, 352 (2017)CAS Article Google Scholar 
  • 14.N. Jeyaprakash, C.-H. Yang, K.R. Ramkumar, Met. Mater. Int. (2021). https://doi.org/10.1007/s12540-020-00933-0Article Google Scholar 
  • 15.Y. Li, D. Gu, Addit. Manuf. 1–4, 99 (2014)Google Scholar 
  • 16.P. Lu, M. Wu, X. Liu, W. Duan, J. Han, Met. Mater. Int. 26, 1182 (2020)Google Scholar 
  • 17.B. Schoinochoritis, D. Chantzis, K. Salonitis, P. I. Mech. Eng. B J. Eng. 231, 96 (2014)Article Google Scholar 
  • 18.G.M. Karthik, H.S. Kim, Met. Mater. Int. 27, 1 (2021)CAS Article Google Scholar 
  • 19.W.J. Sames, K.A. Unocic, R.R. Dehof, T. Lolla, S.S. Babu, J. Mater. Res. 29, 1920 (2014)Google Scholar 
  • 20.P.S. Cook, A.B. Murphy, Addit. Manuf. 31, 100909 (2020)Google Scholar 
  • 21.A. Raghavan, H.L. Wei, T.A. Palmer, T. DebRoy, J. Laser. Appl. 25, 052006 (2013)Article CAS Google Scholar 
  • 22.C.-J. Li, T.-W. Tsai, C.-C. Tseng, Phys. Procedia 83, 1444 (2016)CAS Article Google Scholar 
  • 23.C. Panwisawas, C.L. Qiu, Y. Sovani, J.W. Brooks, M.M. Attallah, H.C. Basoalto, Scripta Mater. 105, 14 (2015)CAS Article Google Scholar 
  • 24.M. Markl, C. Körner, Annu. Rev. Mater. Res. 46, 93 (2016)CAS Article Google Scholar 
  • 25.E.J.R. Parteli, T. Pöschel, Powder Technol. 288, 96 (2016)CAS Article Google Scholar 
  • 26.Y.S. Lee, W. Zhang, Modeling of heat transfer, Addit. Manuf. 12, 178 (2016)CAS Google Scholar 
  • 27.I. Kovaleva, O. Kovalev, I. Smurov, Phys. Procedia 56, 400 (2014)Article Google Scholar 
  • 28.Y.S. Lee, W. Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing. in Proceedings of 26th Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, 10-12 ​August 2015
  • 29.W. Yan, W. Ge, Y. Qian, S. Lin, B. Zhou, W.K. Liu, Acta Mater. 134, 324 (2017)CAS Article Google Scholar 
  • 30.I. Yadroitsev, A. Gusarov, I. Yadroitsava, I. Smurov, J. Mater. Process. Tech. 210, 1624 (2010)CAS Article Google Scholar 
  • 31.L. Cao, Int. J. Heat Mass Tran. 141, 1036 (2019)Article Google Scholar 
  • 32.Y. Li, D. Gu, Mater. Design 63, 856 (2014)CAS Article Google Scholar 
  • 33.S. Liu, J. Zhu, H. Zhu, J. Yin, C. Chen, X. Zeng, Opt. Laser Technol. 123, 105924 (2020)Article CAS Google Scholar 
  • 34.Z. Wang, W. Yan, W.K. Liu, M. Liu, Comput. Mech. 63, 649 (2019)Article Google Scholar 
  • 35.C.W. Hirt, B.D. Nichols, J. Comput. Phys. 39, 201 (1981)Article Google Scholar 
  • 36.EDEM, User Guide, DEM Solutions Ltd., Edinburgh, Scotland, UK. Copyright © (2011). http://tm.spbstu.ru/images/2/28/EDEM2.4_user_guide.pdf. Accessed 25 Aug 2021
  • 37.Y. Hu, J. Li, J. Mater. Process. Tech. 249, 426 (2017)CAS Article Google Scholar 
  • 38.H. Hertz, J. Reine Angew. Math. 92, 156 (1881)
  • 39.R.D. Mindlin, J. Appl. Mech. 16, 259 (1949)Article Google Scholar 
  • 40.R.D. Mindlin, H. Deresiewicz, J. Appl. Mech. 20, 327 (1953)Article Google Scholar 
  • 41.Y. Tsuji, T. Tanaka, T. Ishida, Powder Technol. 71, 239 (1992)CAS Article Google Scholar 
  • 42.P.A. Cundall, O.D.L. Strack, Géotechnique 30, 331 (1980)Article Google Scholar 
  • 43.H. Sakaguchi, E. Ozaki, T. Igarashi, Int. J. Mod. Phys. B 7, 1949 (1993)
  • 44.Flow3D: Version 11 0.1.2: User Manual, Flow Science, Santa Fe, NM, USA, (2014)
  • 45.S. Kolossov, E. Boillat, R. Glardon, P. Fischer, M. Locher, Int. J. Mach. Tool. Manu. 44, 117 (2004)Article Google Scholar 
  • 46.V.R. Voller, A.D. Brent, C. Prakash, Int. J. Heat Mass Tran. 32, 1719 (1989)CAS Article Google Scholar 
  • 47.Y.-C. Wu, C.-H. San, C.-H. Chang, H.-J. Lin, R. Marwan, S. Baba, W.-S. Hwang, J. Mater. Process. Tech. 254, 72 (2018)Article Google Scholar 
  • 48.B. Cheng, X. Li, C. Tuile, A. Ilin, H. Willeck, U. Hartel, Multi-physics modeling of single-track scanning in selective laser melting: powder compaction effect. in Proceedings of 29th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium-An Additive Manufacturing Conference, Austin, 13–15 ​August 2018
  • 49.B. Liu, G. Fang, L. Lei, W. Liu, Appl. Math. Model. 79, 506 (2020)Article Google Scholar 
  • 50.S. Lee, J. Kim, J. Choe, S.-W. Kim, J.-K. Hong, Y.S. Choi, Met. Mater. Int. 27, 78 (2021)
  • 51.S.A. Khairallah, A.T. Anderson, A. Rubenchik, W.E. King, Acta Mater. 108, 36 (2016)CAS Article Google Scholar 
  • 52.K. Dai, L. Shaw, Acta Mater. 53, 4743 (2005)
  • 53.L. Cao, Comp. Mater. Sci. 179, 109686 (2020)CAS Article Google Scholar 
  • 54.W. Yuan, H. Chen, T. Cheng, Q. Wei, Mater. Design 189, 108542 (2020)Article Google Scholar 
  • 55.S.A. Khairallah, A. Anderson, J. Mater. Process. Tech. 214, 2627 (2014)CAS Article Google Scholar 
  • 56.R. Li, J. Liu, Y. Shi, L. Wang, W. Jiang, Int. J. Adv. Manuf. Tech. 59, 1025 (2012)Article Google Scholar 
  • 57.D. Dai, D. Gu, Int. J. Mach. Tool. Manu. 100, 14 (2016)
  • 58.A. Simchi, H. Pohl, Mater. Sci. Eng. A 359, 119 (2003)Article CAS Google Scholar
Flow velocity profiles for canals with a depth of 3 m and flow velocities of 5–5.3 m/s.

Optimization Algorithms and Engineering: Recent Advances and Applications

Mahdi Feizbahr,1 Navid Tonekaboni,2Guang-Jun Jiang,3,4 and Hong-Xia Chen3,4Show moreAcademic Editor: Mohammad YazdiReceived08 Apr 2021Revised18 Jun 2021Accepted17 Jul 2021Published11 Aug 2021

Abstract

Vegetation along the river increases the roughness and reduces the average flow velocity, reduces flow energy, and changes the flow velocity profile in the cross section of the river. Many canals and rivers in nature are covered with vegetation during the floods. Canal’s roughness is strongly affected by plants and therefore it has a great effect on flow resistance during flood. Roughness resistance against the flow due to the plants depends on the flow conditions and plant, so the model should simulate the current velocity by considering the effects of velocity, depth of flow, and type of vegetation along the canal. Total of 48 models have been simulated to investigate the effect of roughness in the canal. The results indicated that, by enhancing the velocity, the effect of vegetation in decreasing the bed velocity is negligible, while when the current has lower speed, the effect of vegetation on decreasing the bed velocity is obviously considerable.


강의 식생은 거칠기를 증가시키고 평균 유속을 감소시키며, 유속 에너지를 감소시키고 강의 단면에서 유속 프로파일을 변경합니다. 자연의 많은 운하와 강은 홍수 동안 초목으로 덮여 있습니다. 운하의 조도는 식물의 영향을 많이 받으므로 홍수시 유동저항에 큰 영향을 미칩니다. 식물로 인한 흐름에 대한 거칠기 저항은 흐름 조건 및 식물에 따라 다르므로 모델은 유속, 흐름 깊이 및 운하를 따라 식생 유형의 영향을 고려하여 현재 속도를 시뮬레이션해야 합니다. 근관의 거칠기의 영향을 조사하기 위해 총 48개의 모델이 시뮬레이션되었습니다. 결과는 유속을 높임으로써 유속을 감소시키는 식생의 영향은 무시할 수 있는 반면, 해류가 더 낮은 유속일 때 유속을 감소시키는 식생의 영향은 분명히 상당함을 나타냈다.

1. Introduction

Considering the impact of each variable is a very popular field within the analytical and statistical methods and intelligent systems [114]. This can help research for better modeling considering the relation of variables or interaction of them toward reaching a better condition for the objective function in control and engineering [1527]. Consequently, it is necessary to study the effects of the passive factors on the active domain [2836]. Because of the effect of vegetation on reducing the discharge capacity of rivers [37], pruning plants was necessary to improve the condition of rivers. One of the important effects of vegetation in river protection is the action of roots, which cause soil consolidation and soil structure improvement and, by enhancing the shear strength of soil, increase the resistance of canal walls against the erosive force of water. The outer limbs of the plant increase the roughness of the canal walls and reduce the flow velocity and deplete the flow energy in vicinity of the walls. Vegetation by reducing the shear stress of the canal bed reduces flood discharge and sedimentation in the intervals between vegetation and increases the stability of the walls [3841].

One of the main factors influencing the speed, depth, and extent of flood in this method is Manning’s roughness coefficient. On the other hand, soil cover [42], especially vegetation, is one of the most determining factors in Manning’s roughness coefficient. Therefore, it is expected that those seasonal changes in the vegetation of the region will play an important role in the calculated value of Manning’s roughness coefficient and ultimately in predicting the flood wave behavior [4345]. The roughness caused by plants’ resistance to flood current depends on the flow and plant conditions. Flow conditions include depth and velocity of the plant, and plant conditions include plant type, hardness or flexibility, dimensions, density, and shape of the plant [46]. In general, the issue discussed in this research is the optimization of flood-induced flow in canals by considering the effect of vegetation-induced roughness. Therefore, the effect of plants on the roughness coefficient and canal transmission coefficient and in consequence the flow depth should be evaluated [4748].

Current resistance is generally known by its roughness coefficient. The equation that is mainly used in this field is Manning equation. The ratio of shear velocity to average current velocity  is another form of current resistance. The reason for using the  ratio is that it is dimensionless and has a strong theoretical basis. The reason for using Manning roughness coefficient is its pervasiveness. According to Freeman et al. [49], the Manning roughness coefficient for plants was calculated according to the Kouwen and Unny [50] method for incremental resistance. This method involves increasing the roughness for various surface and plant irregularities. Manning’s roughness coefficient has all the factors affecting the resistance of the canal. Therefore, the appropriate way to more accurately estimate this coefficient is to know the factors affecting this coefficient [51].

To calculate the flow rate, velocity, and depth of flow in canals as well as flood and sediment estimation, it is important to evaluate the flow resistance. To determine the flow resistance in open ducts, Manning, Chézy, and Darcy–Weisbach relations are used [52]. In these relations, there are parameters such as Manning’s roughness coefficient (n), Chézy roughness coefficient (C), and Darcy–Weisbach coefficient (f). All three of these coefficients are a kind of flow resistance coefficient that is widely used in the equations governing flow in rivers [53].

The three relations that express the relationship between the average flow velocity (V) and the resistance and geometric and hydraulic coefficients of the canal are as follows:where nf, and c are Manning, Darcy–Weisbach, and Chézy coefficients, respectively. V = average flow velocity, R = hydraulic radius, Sf = slope of energy line, which in uniform flow is equal to the slope of the canal bed,  = gravitational acceleration, and Kn is a coefficient whose value is equal to 1 in the SI system and 1.486 in the English system. The coefficients of resistance in equations (1) to (3) are related as follows:

Based on the boundary layer theory, the flow resistance for rough substrates is determined from the following general relation:where f = Darcy–Weisbach coefficient of friction, y = flow depth, Ks = bed roughness size, and A = constant coefficient.

On the other hand, the relationship between the Darcy–Weisbach coefficient of friction and the shear velocity of the flow is as follows:

By using equation (6), equation (5) is converted as follows:

Investigation on the effect of vegetation arrangement on shear velocity of flow in laboratory conditions showed that, with increasing the shear Reynolds number (), the numerical value of the  ratio also increases; in other words the amount of roughness coefficient increases with a slight difference in the cases without vegetation, checkered arrangement, and cross arrangement, respectively [54].

Roughness in river vegetation is simulated in mathematical models with a variable floor slope flume by different densities and discharges. The vegetation considered submerged in the bed of the flume. Results showed that, with increasing vegetation density, canal roughness and flow shear speed increase and with increasing flow rate and depth, Manning’s roughness coefficient decreases. Factors affecting the roughness caused by vegetation include the effect of plant density and arrangement on flow resistance, the effect of flow velocity on flow resistance, and the effect of depth [4555].

One of the works that has been done on the effect of vegetation on the roughness coefficient is Darby [56] study, which investigates a flood wave model that considers all the effects of vegetation on the roughness coefficient. There are currently two methods for estimating vegetation roughness. One method is to add the thrust force effect to Manning’s equation [475758] and the other method is to increase the canal bed roughness (Manning-Strickler coefficient) [455961]. These two methods provide acceptable results in models designed to simulate floodplain flow. Wang et al. [62] simulate the floodplain with submerged vegetation using these two methods and to increase the accuracy of the results, they suggested using the effective height of the plant under running water instead of using the actual height of the plant. Freeman et al. [49] provided equations for determining the coefficient of vegetation roughness under different conditions. Lee et al. [63] proposed a method for calculating the Manning coefficient using the flow velocity ratio at different depths. Much research has been done on the Manning roughness coefficient in rivers, and researchers [496366] sought to obtain a specific number for n to use in river engineering. However, since the depth and geometric conditions of rivers are completely variable in different places, the values of Manning roughness coefficient have changed subsequently, and it has not been possible to choose a fixed number. In river engineering software, the Manning roughness coefficient is determined only for specific and constant conditions or normal flow. Lee et al. [63] stated that seasonal conditions, density, and type of vegetation should also be considered. Hydraulic roughness and Manning roughness coefficient n of the plant were obtained by estimating the total Manning roughness coefficient from the matching of the measured water surface curve and water surface height. The following equation is used for the flow surface curve:where  is the depth of water change, S0 is the slope of the canal floor, Sf is the slope of the energy line, and Fr is the Froude number which is obtained from the following equation:where D is the characteristic length of the canal. Flood flow velocity is one of the important parameters of flood waves, which is very important in calculating the water level profile and energy consumption. In the cases where there are many limitations for researchers due to the wide range of experimental dimensions and the variety of design parameters, the use of numerical methods that are able to estimate the rest of the unknown results with acceptable accuracy is economically justified.

FLOW-3D software uses Finite Difference Method (FDM) for numerical solution of two-dimensional and three-dimensional flow. This software is dedicated to computational fluid dynamics (CFD) and is provided by Flow Science [67]. The flow is divided into networks with tubular cells. For each cell there are values of dependent variables and all variables are calculated in the center of the cell, except for the velocity, which is calculated at the center of the cell. In this software, two numerical techniques have been used for geometric simulation, FAVOR™ (Fractional-Area-Volume-Obstacle-Representation) and the VOF (Volume-of-Fluid) method. The equations used at this model for this research include the principle of mass survival and the magnitude of motion as follows. The fluid motion equations in three dimensions, including the Navier–Stokes equations with some additional terms, are as follows:where  are mass accelerations in the directions xyz and  are viscosity accelerations in the directions xyz and are obtained from the following equations:

Shear stresses  in equation (11) are obtained from the following equations:

The standard model is used for high Reynolds currents, but in this model, RNG theory allows the analytical differential formula to be used for the effective viscosity that occurs at low Reynolds numbers. Therefore, the RNG model can be used for low and high Reynolds currents.

Weather changes are high and this affects many factors continuously. The presence of vegetation in any area reduces the velocity of surface flows and prevents soil erosion, so vegetation will have a significant impact on reducing destructive floods. One of the methods of erosion protection in floodplain watersheds is the use of biological methods. The presence of vegetation in watersheds reduces the flow rate during floods and prevents soil erosion. The external organs of plants increase the roughness and decrease the velocity of water flow and thus reduce its shear stress energy. One of the important factors with which the hydraulic resistance of plants is expressed is the roughness coefficient. Measuring the roughness coefficient of plants and investigating their effect on reducing velocity and shear stress of flow is of special importance.

Roughness coefficients in canals are affected by two main factors, namely, flow conditions and vegetation characteristics [68]. So far, much research has been done on the effect of the roughness factor created by vegetation, but the issue of plant density has received less attention. For this purpose, this study was conducted to investigate the effect of vegetation density on flow velocity changes.

In a study conducted using a software model on three density modes in the submerged state effect on flow velocity changes in 48 different modes was investigated (Table 1).Table 1 The studied models.

The number of cells used in this simulation is equal to 1955888 cells. The boundary conditions were introduced to the model as a constant speed and depth (Figure 1). At the output boundary, due to the presence of supercritical current, no parameter for the current is considered. Absolute roughness for floors and walls was introduced to the model (Figure 1). In this case, the flow was assumed to be nonviscous and air entry into the flow was not considered. After  seconds, this model reached a convergence accuracy of .

Figure 1 The simulated model and its boundary conditions.

Due to the fact that it is not possible to model the vegetation in FLOW-3D software, in this research, the vegetation of small soft plants was studied so that Manning’s coefficients can be entered into the canal bed in the form of roughness coefficients obtained from the studies of Chow [69] in similar conditions. In practice, in such modeling, the effect of plant height is eliminated due to the small height of herbaceous plants, and modeling can provide relatively acceptable results in these conditions.

48 models with input velocities proportional to the height of the regular semihexagonal canal were considered to create supercritical conditions. Manning coefficients were applied based on Chow [69] studies in order to control the canal bed. Speed profiles were drawn and discussed.

Any control and simulation system has some inputs that we should determine to test any technology [7077]. Determination and true implementation of such parameters is one of the key steps of any simulation [237881] and computing procedure [8286]. The input current is created by applying the flow rate through the VFR (Volume Flow Rate) option and the output flow is considered Output and for other borders the Symmetry option is considered.

Simulation of the models and checking their action and responses and observing how a process behaves is one of the accepted methods in engineering and science [8788]. For verification of FLOW-3D software, the results of computer simulations are compared with laboratory measurements and according to the values of computational error, convergence error, and the time required for convergence, the most appropriate option for real-time simulation is selected (Figures 2 and 3 ).

Figure 2 Modeling the plant with cylindrical tubes at the bottom of the canal.

Figure 3 Velocity profiles in positions 2 and 5.

The canal is 7 meters long, 0.5 meters wide, and 0.8 meters deep. This test was used to validate the application of the software to predict the flow rate parameters. In this experiment, instead of using the plant, cylindrical pipes were used in the bottom of the canal.

The conditions of this modeling are similar to the laboratory conditions and the boundary conditions used in the laboratory were used for numerical modeling. The critical flow enters the simulation model from the upstream boundary, so in the upstream boundary conditions, critical velocity and depth are considered. The flow at the downstream boundary is supercritical, so no parameters are applied to the downstream boundary.

The software well predicts the process of changing the speed profile in the open canal along with the considered obstacles. The error in the calculated speed values can be due to the complexity of the flow and the interaction of the turbulence caused by the roughness of the floor with the turbulence caused by the three-dimensional cycles in the hydraulic jump. As a result, the software is able to predict the speed distribution in open canals.

2. Modeling Results

After analyzing the models, the results were shown in graphs (Figures 414 ). The total number of experiments in this study was 48 due to the limitations of modeling.(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)Figure 4 Flow velocity profiles for canals with a depth of 1 m and flow velocities of 3–3.3 m/s. Canal with a depth of 1 meter and a flow velocity of (a) 3 meters per second, (b) 3.1 meters per second, (c) 3.2 meters per second, and (d) 3.3 meters per second.

Figure 5 Canal diagram with a depth of 1 meter and a flow rate of 3 meters per second.

Figure 6 Canal diagram with a depth of 1 meter and a flow rate of 3.1 meters per second.

Figure 7 Canal diagram with a depth of 1 meter and a flow rate of 3.2 meters per second.

Figure 8 Canal diagram with a depth of 1 meter and a flow rate of 3.3 meters per second.(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)Figure 9 Flow velocity profiles for canals with a depth of 2 m and flow velocities of 4–4.3 m/s. Canal with a depth of 2 meters and a flow rate of (a) 4 meters per second, (b) 4.1 meters per second, (c) 4.2 meters per second, and (d) 4.3 meters per second.

Figure 10 Canal diagram with a depth of 2 meters and a flow rate of 4 meters per second.

Figure 11 Canal diagram with a depth of 2 meters and a flow rate of 4.1 meters per second.

Figure 12 Canal diagram with a depth of 2 meters and a flow rate of 4.2 meters per second.

Figure 13 Canal diagram with a depth of 2 meters and a flow rate of 4.3 meters per second.(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(d)
(d)Figure 14 Flow velocity profiles for canals with a depth of 3 m and flow velocities of 5–5.3 m/s. Canal with a depth of 2 meters and a flow rate of (a) 4 meters per second, (b) 4.1 meters per second, (c) 4.2 meters per second, and (d) 4.3 meters per second.

To investigate the effects of roughness with flow velocity, the trend of flow velocity changes at different depths and with supercritical flow to a Froude number proportional to the depth of the section has been obtained.

According to the velocity profiles of Figure 5, it can be seen that, with the increasing of Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases.

According to Figures 5 to 8, it can be found that, with increasing the Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of the models 1 to 12, which can be justified by increasing the speed and of course increasing the Froude number.

According to Figure 10, we see that, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases.

According to Figure 11, we see that, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of Figures 510, which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

With increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases (Figure 12). But this deceleration is more noticeable than the deceleration of the higher models (Figures 58 and 1011), which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

According to Figure 13, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of Figures 5 to 12, which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

According to Figure 15, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases.

Figure 15 Canal diagram with a depth of 3 meters and a flow rate of 5 meters per second.

According to Figure 16, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of the higher model, which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

Figure 16 Canal diagram with a depth of 3 meters and a flow rate of 5.1 meters per second.

According to Figure 17, it is clear that, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of the higher models, which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

Figure 17 Canal diagram with a depth of 3 meters and a flow rate of 5.2 meters per second.

According to Figure 18, with increasing Manning’s coefficient, the canal bed speed decreases. But this deceleration is more noticeable than the deceleration of the higher models, which can be justified by increasing the speed and, of course, increasing the Froude number.

Figure 18 Canal diagram with a depth of 3 meters and a flow rate of 5.3 meters per second.

According to Figure 19, it can be seen that the vegetation placed in front of the flow input velocity has negligible effect on the reduction of velocity, which of course can be justified due to the flexibility of the vegetation. The only unusual thing is the unexpected decrease in floor speed of 3 m/s compared to higher speeds.(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)Figure 19 Comparison of velocity profiles with the same plant densities (depth 1 m). Comparison of velocity profiles with (a) plant densities of 25%, depth 1 m; (b) plant densities of 50%, depth 1 m; and (c) plant densities of 75%, depth 1 m.

According to Figure 20, by increasing the speed of vegetation, the effect of vegetation on reducing the flow rate becomes more noticeable. And the role of input current does not have much effect in reducing speed.(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)Figure 20 Comparison of velocity profiles with the same plant densities (depth 2 m). Comparison of velocity profiles with (a) plant densities of 25%, depth 2 m; (b) plant densities of 50%, depth 2 m; and (c) plant densities of 75%, depth 2 m.

According to Figure 21, it can be seen that, with increasing speed, the effect of vegetation on reducing the bed flow rate becomes more noticeable and the role of the input current does not have much effect. In general, it can be seen that, by increasing the speed of the input current, the slope of the profiles increases from the bed to the water surface and due to the fact that, in software, the roughness coefficient applies to the channel floor only in the boundary conditions, this can be perfectly justified. Of course, it can be noted that, due to the flexible conditions of the vegetation of the bed, this modeling can show acceptable results for such grasses in the canal floor. In the next directions, we may try application of swarm-based optimization methods for modeling and finding the most effective factors in this research [27815188994]. In future, we can also apply the simulation logic and software of this research for other domains such as power engineering [9599].(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)(a)
(a)(b)
(b)(c)
(c)Figure 21 Comparison of velocity profiles with the same plant densities (depth 3 m). Comparison of velocity profiles with (a) plant densities of 25%, depth 3 m; (b) plant densities of 50%, depth 3 m; and (c) plant densities of 75%, depth 3 m.

3. Conclusion

The effects of vegetation on the flood canal were investigated by numerical modeling with FLOW-3D software. After analyzing the results, the following conclusions were reached:(i)Increasing the density of vegetation reduces the velocity of the canal floor but has no effect on the velocity of the canal surface.(ii)Increasing the Froude number is directly related to increasing the speed of the canal floor.(iii)In the canal with a depth of one meter, a sudden increase in speed can be observed from the lowest speed and higher speed, which is justified by the sudden increase in Froude number.(iv)As the inlet flow rate increases, the slope of the profiles from the bed to the water surface increases.(v)By reducing the Froude number, the effect of vegetation on reducing the flow bed rate becomes more noticeable. And the input velocity in reducing the velocity of the canal floor does not have much effect.(vi)At a flow rate between 3 and 3.3 meters per second due to the shallow depth of the canal and the higher landing number a more critical area is observed in which the flow bed velocity in this area is between 2.86 and 3.1 m/s.(vii)Due to the critical flow velocity and the slight effect of the roughness of the horseshoe vortex floor, it is not visible and is only partially observed in models 1-2-3 and 21.(viii)As the flow rate increases, the effect of vegetation on the rate of bed reduction decreases.(ix)In conditions where less current intensity is passing, vegetation has a greater effect on reducing current intensity and energy consumption increases.(x)In the case of using the flow rate of 0.8 cubic meters per second, the velocity distribution and flow regime show about 20% more energy consumption than in the case of using the flow rate of 1.3 cubic meters per second.

Nomenclature

n:Manning’s roughness coefficient
C:Chézy roughness coefficient
f:Darcy–Weisbach coefficient
V:Flow velocity
R:Hydraulic radius
g:Gravitational acceleration
y:Flow depth
Ks:Bed roughness
A:Constant coefficient
:Reynolds number
y/∂x:Depth of water change
S0:Slope of the canal floor
Sf:Slope of energy line
Fr:Froude number
D:Characteristic length of the canal
G:Mass acceleration
:Shear stresses.

Data Availability

All data are included within the paper.

Conflicts of Interest

The authors declare that they have no conflicts of interest.

Acknowledgments

This work was partially supported by the National Natural Science Foundation of China under Contract no. 71761030 and Natural Science Foundation of Inner Mongolia under Contract no. 2019LH07003.

References

  1. H. Yu, L. Jie, W. Gui et al., “Dynamic Gaussian bare-bones fruit fly optimizers with abandonment mechanism: method and analysis,” Engineering with Computers, vol. 20, pp. 1–29, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  2. X. Zhao, D. Li, B. Yang, C. Ma, Y. Zhu, and H. Chen, “Feature selection based on improved ant colony optimization for online detection of foreign fiber in cotton,” Applied Soft Computing, vol. 24, pp. 585–596, 2014.View at: Publisher Site | Google Scholar
  3. J. Hu, H. Chen, A. A. Heidari et al., “Orthogonal learning covariance matrix for defects of grey wolf optimizer: insights, balance, diversity, and feature selection,” Knowledge-Based Systems, vol. 213, Article ID 106684, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  4. C. Yu, M. Chen, K. Chen et al., “SGOA: annealing-behaved grasshopper optimizer for global tasks,” Engineering with Computers, vol. 4, pp. 1–28, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  5. W. Shan, Z. Qiao, A. A. Heidari, H. Chen, H. Turabieh, and Y. Teng, “Double adaptive weights for stabilization of moth flame optimizer: balance analysis, engineering cases, and medical diagnosis,” Knowledge-Based Systems, vol. 8, Article ID 106728, 2020.View at: Google Scholar
  6. J. Tu, H. Chen, J. Liu et al., “Evolutionary biogeography-based whale optimization methods with communication structure: towards measuring the balance,” Knowledge-Based Systems, vol. 212, Article ID 106642, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  7. Y. Zhang, R. Liu, X. Wang et al., “Towards augmented kernel extreme learning models for bankruptcy prediction: algorithmic behavior and comprehensive analysis,” Neurocomputing, vol. 430, 2020.View at: Google Scholar
  8. H.-L. Chen, G. Wang, C. Ma, Z.-N. Cai, W.-B. Liu, and S.-J. Wang, “An efficient hybrid kernel extreme learning machine approach for early diagnosis of Parkinson׳s disease,” Neurocomputing, vol. 184, pp. 131–144, 2016.View at: Publisher Site | Google Scholar
  9. J. Xia, H. Chen, Q. Li et al., “Ultrasound-based differentiation of malignant and benign thyroid Nodules: an extreme learning machine approach,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 147, pp. 37–49, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  10. C. Li, L. Hou, B. Y. Sharma et al., “Developing a new intelligent system for the diagnosis of tuberculous pleural effusion,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 153, pp. 211–225, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  11. X. Xu and H.-L. Chen, “Adaptive computational chemotaxis based on field in bacterial foraging optimization,” Soft Computing, vol. 18, no. 4, pp. 797–807, 2014.View at: Publisher Site | Google Scholar
  12. M. Wang, H. Chen, B. Yang et al., “Toward an optimal kernel extreme learning machine using a chaotic moth-flame optimization strategy with applications in medical diagnoses,” Neurocomputing, vol. 267, pp. 69–84, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  13. L. Chao, K. Zhang, Z. Li, Y. Zhu, J. Wang, and Z. Yu, “Geographically weighted regression based methods for merging satellite and gauge precipitation,” Journal of Hydrology, vol. 558, pp. 275–289, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  14. F. J. Golrokh, G. Azeem, and A. Hasan, “Eco-efficiency evaluation in cement industries: DEA malmquist productivity index using optimization models,” ENG Transactions, vol. 1, 2020.View at: Google Scholar
  15. D. Zhao, L. Lei, F. Yu et al., “Chaotic random spare ant colony optimization for multi-threshold image segmentation of 2D Kapur entropy,” Knowledge-Based Systems, vol. 8, Article ID 106510, 2020.View at: Google Scholar
  16. Y. Zhang, R. Liu, X. Wang, H. Chen, and C. Li, “Boosted binary Harris hawks optimizer and feature selection,” Engineering with Computers, vol. 517, pp. 1–30, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  17. L. Hu, G. Hong, J. Ma, X. Wang, and H. Chen, “An efficient machine learning approach for diagnosis of paraquat-poisoned patients,” Computers in Biology and Medicine, vol. 59, pp. 116–124, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  18. L. Shen, H. Chen, Z. Yu et al., “Evolving support vector machines using fruit fly optimization for medical data classification,” Knowledge-Based Systems, vol. 96, pp. 61–75, 2016.View at: Publisher Site | Google Scholar
  19. X. Zhao, X. Zhang, Z. Cai et al., “Chaos enhanced grey wolf optimization wrapped ELM for diagnosis of paraquat-poisoned patients,” Computational Biology and Chemistry, vol. 78, pp. 481–490, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  20. Y. Xu, H. Chen, J. Luo, Q. Zhang, S. Jiao, and X. Zhang, “Enhanced Moth-flame optimizer with mutation strategy for global optimization,” Information Sciences, vol. 492, pp. 181–203, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  21. M. Wang and H. Chen, “Chaotic multi-swarm whale optimizer boosted support vector machine for medical diagnosis,” Applied Soft Computing Journal, vol. 88, Article ID 105946, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  22. Y. Chen, J. Li, H. Lu, and P. Yan, “Coupling system dynamics analysis and risk aversion programming for optimizing the mixed noise-driven shale gas-water supply chains,” Journal of Cleaner Production, vol. 278, Article ID 123209, 2020.View at: Google Scholar
  23. H. Tang, Y. Xu, A. Lin et al., “Predicting green consumption behaviors of students using efficient firefly grey wolf-assisted K-nearest neighbor classifiers,” IEEE Access, vol. 8, pp. 35546–35562, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  24. H.-J. Ma and G.-H. Yang, “Adaptive fault tolerant control of cooperative heterogeneous systems with actuator faults and unreliable interconnections,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 61, no. 11, pp. 3240–3255, 2015.View at: Google Scholar
  25. H.-J. Ma and L.-X. Xu, “Decentralized adaptive fault-tolerant control for a class of strong interconnected nonlinear systems via graph theory,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 66, 2020.View at: Google Scholar
  26. H. J. Ma, L. X. Xu, and G. H. Yang, “Multiple environment integral reinforcement learning-based fault-tolerant control for affine nonlinear systems,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 51, pp. 1–16, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  27. J. Hu, M. Wang, C. Zhao, Q. Pan, and C. Du, “Formation control and collision avoidance for multi-UAV systems based on Voronoi partition,” Science China Technological Sciences, vol. 63, no. 1, pp. 65–72, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  28. C. Zhang, H. Li, Y. Qian, C. Chen, and X. Zhou, “Locality-constrained discriminative matrix regression for robust face identification,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 99, pp. 1–15, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  29. X. Zhang, D. Wang, Z. Zhou, and Y. Ma, “Robust low-rank tensor recovery with rectification and alignment,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, no. 1, pp. 238–255, 2019.View at: Google Scholar
  30. X. Zhang, J. Wang, T. Wang, R. Jiang, J. Xu, and L. Zhao, “Robust feature learning for adversarial defense via hierarchical feature alignment,” Information Sciences, vol. 560, 2020.View at: Google Scholar
  31. X. Zhang, R. Jiang, T. Wang, and J. Wang, “Recursive neural network for video deblurring,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 03, p. 1, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  32. X. Zhang, T. Wang, J. Wang, G. Tang, and L. Zhao, “Pyramid channel-based feature attention network for image dehazing,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 197-198, Article ID 103003, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  33. X. Zhang, T. Wang, W. Luo, and P. Huang, “Multi-level fusion and attention-guided CNN for image dehazing,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 3, p. 1, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  34. L. He, J. Shen, and Y. Zhang, “Ecological vulnerability assessment for ecological conservation and environmental management,” Journal of Environmental Management, vol. 206, pp. 1115–1125, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  35. Y. Chen, W. Zheng, W. Li, and Y. Huang, “Large group Activity security risk assessment and risk early warning based on random forest algorithm,” Pattern Recognition Letters, vol. 144, pp. 1–5, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  36. J. Hu, H. Zhang, Z. Li, C. Zhao, Z. Xu, and Q. Pan, “Object traversing by monocular UAV in outdoor environment,” Asian Journal of Control, vol. 25, 2020.View at: Google Scholar
  37. P. Tian, H. Lu, W. Feng, Y. Guan, and Y. Xue, “Large decrease in streamflow and sediment load of Qinghai-Tibetan Plateau driven by future climate change: a case study in Lhasa River Basin,” Catena, vol. 187, Article ID 104340, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  38. A. Stokes, C. Atger, A. G. Bengough, T. Fourcaud, and R. C. Sidle, “Desirable plant root traits for protecting natural and engineered slopes against landslides,” Plant and Soil, vol. 324, no. 1, pp. 1–30, 2009.View at: Publisher Site | Google Scholar
  39. T. B. Devi, A. Sharma, and B. Kumar, “Studies on emergent flow over vegetative channel bed with downward seepage,” Hydrological Sciences Journal, vol. 62, no. 3, pp. 408–420, 2017.View at: Google Scholar
  40. G. Ireland, M. Volpi, and G. Petropoulos, “Examining the capability of supervised machine learning classifiers in extracting flooded areas from Landsat TM imagery: a case study from a Mediterranean flood,” Remote Sensing, vol. 7, no. 3, pp. 3372–3399, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  41. L. Goodarzi and S. Javadi, “Assessment of aquifer vulnerability using the DRASTIC model; a case study of the Dezful-Andimeshk Aquifer,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 17–22, 2016.View at: Google Scholar
  42. K. Zhang, Q. Wang, L. Chao et al., “Ground observation-based analysis of soil moisture spatiotemporal variability across a humid to semi-humid transitional zone in China,” Journal of Hydrology, vol. 574, pp. 903–914, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  43. L. De Doncker, P. Troch, R. Verhoeven, K. Bal, P. Meire, and J. Quintelier, “Determination of the Manning roughness coefficient influenced by vegetation in the river Aa and Biebrza river,” Environmental Fluid Mechanics, vol. 9, no. 5, pp. 549–567, 2009.View at: Publisher Site | Google Scholar
  44. M. Fathi-Moghadam and K. Drikvandi, “Manning roughness coefficient for rivers and flood plains with non-submerged vegetation,” International Journal of Hydraulic Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2012.View at: Google Scholar
  45. F.-C. Wu, H. W. Shen, and Y.-J. Chou, “Variation of roughness coefficients for unsubmerged and submerged vegetation,” Journal of Hydraulic Engineering, vol. 125, no. 9, pp. 934–942, 1999.View at: Publisher Site | Google Scholar
  46. M. K. Wood, “Rangeland vegetation-hydrologic interactions,” in Vegetation Science Applications for Rangeland Analysis and Management, vol. 3, pp. 469–491, Springer, 1988.View at: Publisher Site | Google Scholar
  47. C. Wilson, O. Yagci, H.-P. Rauch, and N. Olsen, “3D numerical modelling of a willow vegetated river/floodplain system,” Journal of Hydrology, vol. 327, no. 1-2, pp. 13–21, 2006.View at: Publisher Site | Google Scholar
  48. R. Yazarloo, M. Khamehchian, and M. R. Nikoodel, “Observational-computational 3d engineering geological model and geotechnical characteristics of young sediments of golestan province,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering (CRPASE), vol. 03, 2017.View at: Google Scholar
  49. G. E. Freeman, W. H. Rahmeyer, and R. R. Copeland, “Determination of resistance due to shrubs and woody vegetation,” International Journal of River Basin Management, vol. 19, 2000.View at: Google Scholar
  50. N. Kouwen and T. E. Unny, “Flexible roughness in open channels,” Journal of the Hydraulics Division, vol. 99, no. 5, pp. 713–728, 1973.View at: Publisher Site | Google Scholar
  51. S. Hosseini and J. Abrishami, Open Channel Hydraulics, Elsevier, Amsterdam, Netherlands, 2007.
  52. C. S. James, A. L. Birkhead, A. A. Jordanova, and J. J. O’Sullivan, “Flow resistance of emergent vegetation,” Journal of Hydraulic Research, vol. 42, no. 4, pp. 390–398, 2004.View at: Publisher Site | Google Scholar
  53. F. Huthoff and D. Augustijn, “Channel roughness in 1D steady uniform flow: Manning or Chézy?,,” NCR-days, vol. 102, 2004.View at: Google Scholar
  54. M. S. Sabegh, M. Saneie, M. Habibi, A. A. Abbasi, and M. Ghadimkhani, “Experimental investigation on the effect of river bank tree planting array, on shear velocity,” Journal of Watershed Engineering and Management, vol. 2, no. 4, 2011.View at: Google Scholar
  55. A. Errico, V. Pasquino, M. Maxwald, G. B. Chirico, L. Solari, and F. Preti, “The effect of flexible vegetation on flow in drainage channels: estimation of roughness coefficients at the real scale,” Ecological Engineering, vol. 120, pp. 411–421, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  56. S. E. Darby, “Effect of riparian vegetation on flow resistance and flood potential,” Journal of Hydraulic Engineering, vol. 125, no. 5, pp. 443–454, 1999.View at: Publisher Site | Google Scholar
  57. V. Kutija and H. Thi Minh Hong, “A numerical model for assessing the additional resistance to flow introduced by flexible vegetation,” Journal of Hydraulic Research, vol. 34, no. 1, pp. 99–114, 1996.View at: Publisher Site | Google Scholar
  58. T. Fischer-Antze, T. Stoesser, P. Bates, and N. R. B. Olsen, “3D numerical modelling of open-channel flow with submerged vegetation,” Journal of Hydraulic Research, vol. 39, no. 3, pp. 303–310, 2001.View at: Publisher Site | Google Scholar
  59. U. Stephan and D. Gutknecht, “Hydraulic resistance of submerged flexible vegetation,” Journal of Hydrology, vol. 269, no. 1-2, pp. 27–43, 2002.View at: Publisher Site | Google Scholar
  60. F. G. Carollo, V. Ferro, and D. Termini, “Flow resistance law in channels with flexible submerged vegetation,” Journal of Hydraulic Engineering, vol. 131, no. 7, pp. 554–564, 2005.View at: Publisher Site | Google Scholar
  61. W. Fu-sheng, “Flow resistance of flexible vegetation in open channel,” Journal of Hydraulic Engineering, vol. S1, 2007.View at: Google Scholar
  62. P.-f. Wang, C. Wang, and D. Z. Zhu, “Hydraulic resistance of submerged vegetation related to effective height,” Journal of Hydrodynamics, vol. 22, no. 2, pp. 265–273, 2010.View at: Publisher Site | Google Scholar
  63. J. K. Lee, L. C. Roig, H. L. Jenter, and H. M. Visser, “Drag coefficients for modeling flow through emergent vegetation in the Florida Everglades,” Ecological Engineering, vol. 22, no. 4-5, pp. 237–248, 2004.View at: Publisher Site | Google Scholar
  64. G. J. Arcement and V. R. Schneider, Guide for Selecting Manning’s Roughness Coefficients for Natural Channels and Flood Plains, US Government Printing Office, Washington, DC, USA, 1989.
  65. Y. Ding and S. S. Y. Wang, “Identification of Manning’s roughness coefficients in channel network using adjoint analysis,” International Journal of Computational Fluid Dynamics, vol. 19, no. 1, pp. 3–13, 2005.View at: Publisher Site | Google Scholar
  66. E. T. Engman, “Roughness coefficients for routing surface runoff,” Journal of Irrigation and Drainage Engineering, vol. 112, no. 1, pp. 39–53, 1986.View at: Publisher Site | Google Scholar
  67. M. Feizbahr, C. Kok Keong, F. Rostami, and M. Shahrokhi, “Wave energy dissipation using perforated and non perforated piles,” International Journal of Engineering, vol. 31, no. 2, pp. 212–219, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  68. M. Farzadkhoo, A. Keshavarzi, H. Hamidifar, and M. Javan, “Sudden pollutant discharge in vegetated compound meandering rivers,” Catena, vol. 182, Article ID 104155, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  69. V. T. Chow, Open-channel Hydraulics, Mcgraw-Hill Civil Engineering Series, Chennai, TN, India, 1959.
  70. X. Zhang, R. Jing, Z. Li, Z. Li, X. Chen, and C.-Y. Su, “Adaptive pseudo inverse control for a class of nonlinear asymmetric and saturated nonlinear hysteretic systems,” IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 8, no. 4, pp. 916–928, 2020.View at: Google Scholar
  71. C. Zuo, Q. Chen, L. Tian, L. Waller, and A. Asundi, “Transport of intensity phase retrieval and computational imaging for partially coherent fields: the phase space perspective,” Optics and Lasers in Engineering, vol. 71, pp. 20–32, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  72. C. Zuo, J. Sun, J. Li, J. Zhang, A. Asundi, and Q. Chen, “High-resolution transport-of-intensity quantitative phase microscopy with annular illumination,” Scientific Reports, vol. 7, no. 1, pp. 7654–7722, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  73. B.-H. Li, Y. Liu, A.-M. Zhang, W.-H. Wang, and S. Wan, “A survey on blocking technology of entity resolution,” Journal of Computer Science and Technology, vol. 35, no. 4, pp. 769–793, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  74. Y. Liu, B. Zhang, Y. Feng et al., “Development of 340-GHz transceiver front end based on GaAs monolithic integration technology for THz active imaging array,” Applied Sciences, vol. 10, no. 21, p. 7924, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  75. J. Hu, H. Zhang, L. Liu, X. Zhu, C. Zhao, and Q. Pan, “Convergent multiagent formation control with collision avoidance,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 36, no. 6, pp. 1805–1818, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  76. M. B. Movahhed, J. Ayoubinejad, F. N. Asl, and M. Feizbahr, “The effect of rain on pedestrians crossing speed,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering (CRPASE), vol. 6, no. 3, 2020.View at: Google Scholar
  77. A. Li, D. Spano, J. Krivochiza et al., “A tutorial on interference exploitation via symbol-level precoding: overview, state-of-the-art and future directions,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 22, no. 2, pp. 796–839, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  78. W. Zhu, C. Ma, X. Zhao et al., “Evaluation of sino foreign cooperative education project using orthogonal sine cosine optimized kernel extreme learning machine,” IEEE Access, vol. 8, pp. 61107–61123, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  79. G. Liu, W. Jia, M. Wang et al., “Predicting cervical hyperextension injury: a covariance guided sine cosine support vector machine,” IEEE Access, vol. 8, pp. 46895–46908, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  80. Y. Wei, H. Lv, M. Chen et al., “Predicting entrepreneurial intention of students: an extreme learning machine with Gaussian barebone harris hawks optimizer,” IEEE Access, vol. 8, pp. 76841–76855, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  81. A. Lin, Q. Wu, A. A. Heidari et al., “Predicting intentions of students for master programs using a chaos-induced sine cosine-based fuzzy K-Nearest neighbor classifier,” Ieee Access, vol. 7, pp. 67235–67248, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  82. Y. Fan, P. Wang, A. A. Heidari et al., “Rationalized fruit fly optimization with sine cosine algorithm: a comprehensive analysis,” Expert Systems with Applications, vol. 157, Article ID 113486, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  83. E. Rodríguez-Esparza, L. A. Zanella-Calzada, D. Oliva et al., “An efficient Harris hawks-inspired image segmentation method,” Expert Systems with Applications, vol. 155, Article ID 113428, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  84. S. Jiao, G. Chong, C. Huang et al., “Orthogonally adapted Harris hawks optimization for parameter estimation of photovoltaic models,” Energy, vol. 203, Article ID 117804, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  85. Z. Xu, Z. Hu, A. A. Heidari et al., “Orthogonally-designed adapted grasshopper optimization: a comprehensive analysis,” Expert Systems with Applications, vol. 150, Article ID 113282, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  86. A. Abbassi, R. Abbassi, A. A. Heidari et al., “Parameters identification of photovoltaic cell models using enhanced exploratory salp chains-based approach,” Energy, vol. 198, Article ID 117333, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  87. M. Mahmoodi and K. K. Aminjan, “Numerical simulation of flow through sukhoi 24 air inlet,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering (CRPASE), vol. 03, 2017.View at: Google Scholar
  88. F. J. Golrokh and A. Hasan, “A comparison of machine learning clustering algorithms based on the DEA optimization approach for pharmaceutical companies in developing countries,” ENG Transactions, vol. 1, 2020.View at: Google Scholar
  89. H. Chen, A. A. Heidari, H. Chen, M. Wang, Z. Pan, and A. H. Gandomi, “Multi-population differential evolution-assisted Harris hawks optimization: framework and case studies,” Future Generation Computer Systems, vol. 111, pp. 175–198, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  90. J. Guo, H. Zheng, B. Li, and G.-Z. Fu, “Bayesian hierarchical model-based information fusion for degradation analysis considering non-competing relationship,” IEEE Access, vol. 7, pp. 175222–175227, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  91. J. Guo, H. Zheng, B. Li, and G.-Z. Fu, “A Bayesian approach for degradation analysis with individual differences,” IEEE Access, vol. 7, pp. 175033–175040, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  92. M. M. A. Malakoutian, Y. Malakoutian, P. Mostafapour, and S. Z. D. Abed, “Prediction for monthly rainfall of six meteorological regions and TRNC (case study: north Cyprus),” ENG Transactions, vol. 2, no. 2, 2021.View at: Google Scholar
  93. H. Arslan, M. Ranjbar, and Z. Mutlum, “Maximum sound transmission loss in multi-chamber reactive silencers: are two chambers enough?,,” ENG Transactions, vol. 2, no. 1, 2021.View at: Google Scholar
  94. N. Tonekaboni, M. Feizbahr, N. Tonekaboni, G.-J. Jiang, and H.-X. Chen, “Optimization of solar CCHP systems with collector enhanced by porous media and nanofluid,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, Article ID 9984840, 12 pages, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  95. Z. Niu, B. Zhang, J. Wang et al., “The research on 220GHz multicarrier high-speed communication system,” China Communications, vol. 17, no. 3, pp. 131–139, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  96. B. Zhang, Z. Niu, J. Wang et al., “Four‐hundred gigahertz broadband multi‐branch waveguide coupler,” IET Microwaves, Antennas & Propagation, vol. 14, no. 11, pp. 1175–1179, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  97. Z.-Q. Niu, L. Yang, B. Zhang et al., “A mechanical reliability study of 3dB waveguide hybrid couplers in the submillimeter and terahertz band,” Journal of Zhejiang University Science, vol. 1, no. 1, 1998.View at: Google Scholar
  98. B. Zhang, D. Ji, D. Fang, S. Liang, Y. Fan, and X. Chen, “A novel 220-GHz GaN diode on-chip tripler with high driven power,” IEEE Electron Device Letters, vol. 40, no. 5, pp. 780–783, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  99. M. Taleghani and A. Taleghani, “Identification and ranking of factors affecting the implementation of knowledge management engineering based on TOPSIS technique,” ENG Transactions, vol. 1, no. 1, 2020.View at: Google Scholar
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

알루미늄 합금 겹침 용접 중 용접 형성, 용융 흐름 및 입자 구조에 대한 사인파 발진 레이저 빔의 영향

Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

Lin Chen, Gaoyang Mi, Xiong Zhang, Chunming Wang
School of Materials Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China

Abstract

레이저 사인파 진동(사인) 용접 및 레이저 용접(SLW)에서 1.5mm 6061/5182 알루미늄 합금 박판 랩 조인트의 수치 모델이 온도 분포와 용융 흐름을 시뮬레이션하기 위해 개발되었습니다.

SLW의 일반적인 에너지 분포와 달리 레이저 빔의 사인파 진동은 에너지 분포를 크게 균질화하고 에너지 피크를 줄였습니다. 에너지 피크는 사인 용접의 양쪽에 위치하여 톱니 모양의 단면이 형성되었습니다. 이 논문은 시뮬레이션을 통해 응고 미세구조에 대한 온도 구배(G)와 응고 속도(R)의 영향을 설명했습니다.

결과는 사인 용접의 중심이 낮은 G/R로 더 넓은 영역을 가짐으로써 더 넓은 등축 결정립 영역의 형성을 촉진하고 더 큰 GR로 인해 주상 결정립이 더 가늘다는 것을 나타냅니다. 다공성 및 비관통 용접은 레이저 사인파 진동에 의해 얻어졌습니다.

그 이유는 용융 풀의 부피가 확대되고 열쇠 구멍의 부피 비율이 감소하며 용융 풀의 난류가 완만해졌기 때문이며, 이는 용융 흐름의 고속 이미징 및 시뮬레이션 결과에서 관찰되었습니다. 두 용접부의 인장시험에서 융착선을 따라 인장파괴 형태를 보였고 사인 용접부의 인장강도가 SLW 용접부보다 유의하게 우수하였습니다.

이는 등축 결정립 영역이 넓을수록 균열 경향이 감소하고 파단 위치에 근접한 입자 크기가 미세하기 때문입니다. 결함이 없고 우수한 용접은 신에너지 자동차 산업에 매우 중요합니다.

A numerical model of 1.5 mm 6061/5182 aluminum alloys thin sheets lap joints under laser sinusoidal oscillation (sine) welding and laser welding (SLW) weld was developed to simulate temperature distribution and melt flow. Unlike the common energy distribution of SLW, the sinusoidal oscillation of laser beam greatly homogenized the energy distribution and reduced the energy peak. The energy peaks were located at both sides of the sine weld, resulting in the tooth-shaped sectional formation. This paper illustrated the effect of the temperature gradient (G) and solidification rate (R) on the solidification microstructure by simulation. Results indicated that the center of the sine weld had a wider area with low G/R, promoting the formation of a wider equiaxed grain zone, and the columnar grains were slenderer because of greater GR. The porosity-free and non-penetration welds were obtained by the laser sinusoidal oscillation. The reasons were that the molten pool volume was enlarged, the volume proportion of keyhole was reduced and the turbulence in the molten pool was gentled, which was observed by the high-speed imaging and simulation results of melt flow. The tensile test of both welds showed a tensile fracture form along the fusion line, and the tensile strength of sine weld was significantly better than that of the SLW weld. This was because that the wider equiaxed grain area reduced the tendency of cracks and the finer grain size close to the fracture location. Defect-free and excellent welds are of great significance to the new energy vehicles industry.

Keywords

Laser weldingSinusoidal oscillatingEnergy distributionNumerical simulationMolten pool flowGrain structure

Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively

추가 생산용 전자빔 조사에 의한 316L 스테인리스 용융 · 응고 거동

Melting and Solidification Behavior of 316L Steel Induced by Electron-Beam Irradiation for Additive Manufacturing

付加製造用電子ビーム照射による 316L ステンレス鋼の溶融・凝固挙動

奥 川 将 行*・宮 田 雄一朗*・王     雷*・能 勢 和 史*
小 泉 雄一郎*・中 野 貴 由*
Masayuki OKUGAWA, Yuichiro MIYATA, Lei WANG, Kazufumi NOSE,
Yuichiro KOIZUMI and Takayoshi NAKANO

Abstract

적층 제조(AM) 기술은 복잡한 형상의 3D 부품을 쉽게 만들고 미세 구조 제어를 통해 재료 특성을 크게 제어할 수 있기 때문에 많은 관심을 받았습니다. PBF(Powderbed fusion) 방식의 AM 공정에서는 금속 분말을 레이저나 전자빔으로 녹이고 응고시키는 과정을 반복하여 3D 부품을 제작합니다.

일반적으로 응고 미세구조는 Hunt[Mater. 과학. 영어 65, 75(1984)]. 그러나 CET 이론이 일반 316L 스테인리스강에서도 높은 G와 R로 인해 PBF형 AM 공정에 적용될 수 있을지는 불확실하다.

본 연구에서는 미세구조와 응고 조건 간의 관계를 밝히기 위해 전자빔 조사에 의해 유도된 316L 강의 응고 미세구조를 분석하고 CtFD(Computational Thermal-Fluid Dynamics) 방법을 사용하여 고체/액체 계면에서의 응고 조건을 평가했습니다.

CET 이론과 반대로 높은 G 조건에서 등축 결정립이 종종 형성되는 것으로 밝혀졌다. CtFD 시뮬레이션은 약 400 mm s-1의 속도까지 유체 흐름이 있음을 보여 주며 수상 돌기의 파편 및 이동의 영향으로 등축 결정립이 형성됨을 시사했습니다.

Additive manufacturing(AM)technologies have attracted much attention because it enables us to build 3D parts with complicated geometry easily and control material properties significantly via the control of microstructures. In the powderbed fusion(PBF)type AM process, 3D parts are fabricated by repeating a process of melting and solidifying metal powders by laser or electron beams. In general, the solidification microstructures can be predicted from solidification conditions defined by the combination of temperature gradient G and solidification rate R on the basis of columnar-equiaxed transition(CET)theory proposed by Hunt [Mater. Sci. Eng. 65, 75(1984)]. However, it is unclear whether the CET theory can be applied to the PBF type AM process because of the high G and R, even for general 316L stainless steel. In this study, to reveal relationships between microstructures and solidification conditions, we have analyzed solidification microstructures of 316L steel induced by electronbeam irradiation and evaluated solidification conditions at the solid/liquid interface using a computational thermal-fluid dynamics (CtFD)method. It was found that equiaxed grains were often formed under high G conditions contrary to the CET theory. CtFD simulation revealed that there is a fluid flow up to a velocity of about 400 mm s-1, and suggested that equiaxed grains are formed owing to the effect of fragmentations and migrations of dendrites.

Keywords

Additive Manufacturing, 316L Stainless Steel, Powder Bed Fusion, Electron Beam Melting, Computational Thermal
Fluid Dynamics Simulation

Fig. 1 Width, height, and height differences calculated from laser microscope analysis of melt tracks formed by scanning electron beam. Fig. 2(a)Scanning electron microscope(SEM)image and(b) corresponding electron back-scattering diffraction(EBSD) IPF-map taken from the electron-beam irradiated region in P900-V100 sample. Fig. 3 Average grain size and their aspect ratio calculated from EBSD IPF-map taken from the electron-beam irradiated region.
Fig. 1 Width, height, and height differences calculated from laser microscope analysis of melt tracks formed by scanning electron beam. Fig. 2(a)Scanning electron microscope(SEM)image and(b) corresponding electron back-scattering diffraction(EBSD) IPF-map taken from the electron-beam irradiated region in P900-V100 sample. Fig. 3 Average grain size and their aspect ratio calculated from EBSD IPF-map taken from the electron-beam irradiated region.
Fig. 4 Comparison of experimental SEM image and computational thermal fluid dynamics(CtFD)simulated melt pool with a beam diameter of 700 μm and absorption rates of(a)0.3,(b)0.5, and (c)0.7. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively.
Fig. 4 Comparison of experimental SEM image and computational thermal fluid dynamics(CtFD)simulated melt pool with a beam diameter of 700 μm and absorption rates of(a)0.3,(b)0.5, and (c)0.7. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively.
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively
Fig. 6 Depth of melt tracks calculated from experimental SEM image and CtFD simulation results.
Fig. 6 Depth of melt tracks calculated from experimental SEM image and CtFD simulation results.
Fig. 7 G-R plots of 316L steel colored by(a)aspect ratio of crystalline grains and(b)fluid velocity.
Fig. 7 G-R plots of 316L steel colored by(a)aspect ratio of crystalline grains and(b)fluid velocity.
Fig. 8 Comparison of solidification microstructure(EBSD IPF-map)of melt region formed by scanning electron beam and corresponding snap shot of CtFD simulation colored by fluid velocity
Fig. 8 Comparison of solidification microstructure(EBSD IPF-map)of melt region formed by scanning electron beam and corresponding snap shot of CtFD simulation colored by fluid velocity

References

1) M.C. Sow, T. De Terris, O. Castelnau, Z. Hamouche, F. Coste, R.
Fabbro and P. Peyre: “Influence of beam diameter on Laser Powder

Bed Fusion(L-PBF)process”, Addit. Manuf. 36(2020), 101532.
2) J.C. Simmons, X. Chen, A. Azizi, M.A. Daeumer, P.Y. Zavalij, G.
Zhou and S.N. Schiffres: “Influence of processing and microstructure
on the local and bulk thermal conductivity of selective laser melted
316L stainless steel”, Addit. Manuf. 32(2020), 100996.
3) S. Dryepondt, P. Nandwana, P. Fernandez-Zelaia and F. List:
“Microstructure and High Temperature Tensile properties of 316L
Fabricated by Laser Powder-Bed Fusion”, Addit. Manuf. 37(2020),
101723.
4) S.H. Sun, T. Ishimoto, K. Hagihara, Y. Tsutsumi, T. Hanawa and T.
Nakano: “Excellent mechanical and corrosion properties of austenitic
stainless steel with a unique crystallographic lamellar microstructure
via selective laser melting”, Scr. Mater. 159(2019), 89-93.
5) T. Ishimoto, S. Wu, Y. Ito, S.H. Sun, H. Amano and T. Nakano:
“Crystallographic orientation control of 316L austenitic stainless
steel via selective laser melting”, ISIJ Int. 60(2020), 1758-1764.
6) T. Ishimoto, K. Hagihara, K. Hisamoto, S.H. Sun and T. Nakano:
“Crystallographic texture control of beta-type Ti-15Mo-5Zr3Al alloy by selective laser melting for the development of novel
implants with a biocompatible low Young’s modulus”, Scr. Mater.
132(2017), 34-38.
7) X. Ding, Y. Koizumi, D. Wei and A. Chiba: “Effect of process
parameters on melt pool geometry and microstructure development
for electron beam melting of IN718: A systematic single bead
analysis study”, Addit. Manuf. 26(2019), 215-226.
8) K. Karayagiz, L. Johnson, R. Seede, V. Attari, B. Zhang, X. Huang,
S. Ghosh, T. Duong, I. Karaman, A. Elwany and R. Arróyave: “Finite
interface dissipation phase field modeling of Ni-Nb under additive
manufacturing conditions”, Acta Mater. 185(2020), 320-339.
9) M.M. Kirka, Y. Lee, D.A. Greeley, A. Okello, M.J. Goin, M.T.
Pearce and R.R. Dehoff: “Strategy for Texture Management in
Metals Additive Manufacturing”, JOM, 69(2017), 523-531.
10) S.S. Babu, N. Raghavan, J. Raplee, S.J. Foster, C. Frederick, M.
Haines, R. Dinwiddie, M.K. Kirka, A. Plotkowski, Y. Lee and
R.R. Dehoff: “Additive Manufacturing of Nickel Superalloys:
Opportunities for Innovation and Challenges Related to
Qualification”, Metall. Mater. Trans. A. 49(2018), 3764-3780.
11) M.R. Gotterbarm, A.M. Rausch and C. Körner: “Fabrication of
Single Crystals through a μ-Helix Grain Selection Process during
Electron Beam Metal Additive Manufacturing”, Metals, 10(2020),
313.
12) J.D.D. Hunt: “Steady state columnar and equiaxed growth of
dendrites and eutectic”, Mater. Sci. Eng. 65(1984), 75-83.
13) S. Bontha, N.W. Klingbeil, P.A. Kobryn and H.L. Fraser: “Effects of
process variables and size-scale on solidification microstructure in
beam-based fabrication of bulky 3D structures”, Mater. Sci. Eng. A.
513-514(2009), 311-318.
14) J. Gockel and J. Beuth: “Understanding Ti-6Al-4V microstructure
control in additive manufacturing via process maps”, 24th Int. SFF
Symp. – An Addit. Manuf. Conf. SFF 2013.(2013), 666-674.
15) B. Schoinochoritis, D. Chantzis and K. Salonitis: “Simulation of
metallic powder bed additive manufacturing processes with the finite
element method: A critical review”, Proc. of Instit. Mech. Eng., Part
B: J. Eng. Manuf. 231(2017), 96-117.
16)小泉雄一郎: “計算機シミュレーションを用いたAdditive
Manufacturing プロセス最適化予測”, スマートプロセス学会誌,
8-4(2019), 132-138.
17) Y. Zhao, Y. Koizumi, K. Aoyagi, D. Wei, K. Yamanaka and A. Chiba:
“Molten pool behavior and effect of fluid flow on solidification
conditions in selective electron beam melting(SEBM)of a
biomedical Co-Cr-Mo alloy”, Addit. Manuf. 26(2019), 202-214.
18) C. Tang, J.L. Tan and C.H. Wong: “A numerical investigation on
the physical mechanisms of single track defects in selective laser
melting”, Int. J. Heat Mass Transf. 126(2018), 957-968.
19) Technical data for Iron, [Online]. Available: http://periodictable.com/
Elements/026/data.html. [Accessed: 8-Feb-2021].
20) N. Raghavan, R. Dehoff, S. Pannala, S. Simunovic, M. Kirka, J.
Turner, N. Carl-son and S.S. Babu: “Numerical modeling of heattransfer and the influence of process parameters on tailoring the grain
morphology of IN718 in electron beam additive manufacturing”,
Acta Mater. 112(2016), 303-314.
21) S. Morita, Y. Miki and K. Toishi: “Introduction of Dendrite
Fragmentation to Microstructure Calculation by Cellular Automaton
Method”, Tetsu-to-Hagane. 104(2018), 559-566.
22) H. Esaka and M. Tamura: “Model Experiment Using Succinonitrile
on the Formation of Equiaxed Grains caused by Forced Convection”,
Tetsu-to-Hagane. 86(2000), 252-258.

Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).

Laser powder bed fusion of 17-4 PH stainless steel: a comparative study on the effect of heat treatment on the microstructure evolution and mechanical properties

17-4 PH 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합: 열처리가 미세조직의 진화 및 기계적 특성에 미치는 영향에 대한 비교 연구

panelS.Saboonia, A.Chaboka, S.Fenga,e, H.Blaauwb, T.C.Pijperb,c, H.J.Yangd, Y.T.Peia
aDepartment of Advanced Production Engineering, Engineering and Technology Institute Groningen, University of Groningen, Nijenborgh 4, 9747 AG, Groningen, The Netherlands
bPhilips Personal Care, Oliemolenstraat 5, 9203 ZN, Drachten, The Netherlands
cInnovation Cluster Drachten, Nipkowlaan 5, 9207 JA, Drachten, The Netherlands
dShi-changxu Innovation Center for Advanced Materials, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences, 72 Wenhua Road, Shenyang 110016, P. R. China
eSchool of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, P.R. China

Abstract

17-4 PH (precipitation hardening) stainless steel is commonly used for the fabrication of complicated molds with conformal cooling channels using laser powder bed fusion process (L-PBF). However, their microstructure in the as-printed condition varies notably with the chemical composition of the feedstock powder, resulting in different age-hardening behavior. In the present investigation, 17-4 PH stainless steel components were fabricated by L-PBF from two different feedstock powders, and subsequently subjected to different combinations of post-process heat treatments. It was observed that the microstructure in as-printed conditions could be almost fully martensitic or ferritic, depending on the ratio of Creq/Nieq of the feedstock powder. Aging treatment at 480 °C improved the yield and ultimate tensile strengths of the as-printed components. However, specimens with martensitic structures exhibited accelerated age-hardening response compared with the ferritic specimens due to the higher lattice distortion and dislocation accumulation, resulting in the “dislocation pipe diffusion mechanism”. It was also found that the martensitic structures were highly susceptible to the formation of reverted austenite during direct aging treatment, where 19.5% of austenite phase appeared in the microstructure after 15 h of direct aging. Higher fractions of reverted austenite activates the transformation induced plasticity and improves the ductility of heat treated specimens. The results of the present study can be used to tailor the microstructure of the L-PBF printed 17-4 PH stainless steel by post-process heat treatments to achieve a good combination of mechanical properties.

17-4 PH(석출 경화) 스테인리스강은 레이저 분말 베드 융합 공정(L-PBF)을 사용하여 등각 냉각 채널이 있는 복잡한 금형 제작에 일반적으로 사용됩니다. 그러나 인쇄된 상태의 미세 구조는 공급원료 분말의 화학적 조성에 따라 크게 달라지므로 시효 경화 거동이 다릅니다.

현재 조사에서 17-4 PH 스테인리스강 구성요소는 L-PBF에 의해 두 가지 다른 공급원료 분말로 제조되었으며, 이후에 다양한 조합의 후처리 열처리를 거쳤습니다. 인쇄된 상태의 미세구조는 공급원료 분말의 Creq/Nieq 비율에 따라 거의 완전히 마르텐사이트 또는 페라이트인 것으로 관찰되었습니다.

480 °C에서 노화 처리는 인쇄된 구성 요소의 수율과 극한 인장 강도를 개선했습니다. 그러나 마텐자이트 구조의 시편은 격자 변형 및 전위 축적이 높아 페라이트 시편에 비해 시효 경화 반응이 가속화되어 “전위 파이프 확산 메커니즘”이 발생합니다.

또한 마르텐사이트 구조는 직접 시효 처리 중에 복귀된 오스테나이트의 형성에 매우 민감한 것으로 밝혀졌으며, 여기서 15시간의 직접 시효 후 미세 조직에 19.5%의 오스테나이트 상이 나타났습니다.

복귀된 오스테나이트의 비율이 높을수록 변형 유도 가소성이 활성화되고 열처리된 시편의 연성이 향상됩니다. 본 연구의 결과는 기계적 특성의 우수한 조합을 달성하기 위해 후처리 열처리를 통해 L-PBF로 인쇄된 17-4 PH 스테인리스강의 미세 구조를 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

Keywords

Laser powder bed fusion17-4 PH stainless steelPost-process heat treatmentAge hardeningReverted austenite

Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).
Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).
Fig. 2. Optical (a, b) and TEM (c) micrographs of the wrought 17-4 PH stainless steel.
Fig. 2. Optical (a, b) and TEM (c) micrographs of the wrought 17-4 PH stainless steel.
Fig. 3. EBSD micrographs of the as-printed 17-4 PH steel fabricated with “powder A” (a, b) and “powder B” (c, d) on two different cross sections: (a, c) perpendicular to the building direction, and (b, d) parallel to the building direction.
Fig. 3. EBSD micrographs of the as-printed 17-4 PH steel fabricated with “powder A” (a, b) and “powder B” (c, d) on two different cross sections: (a, c) perpendicular to the building direction, and (b, d) parallel to the building direction.
Fig. 4. Microstructure of the as-printed 17-4 PH stainless steel fabricated with “powder A” (a) and “powder B” (b).
Fig. 4. Microstructure of the as-printed 17-4 PH stainless steel fabricated with “powder A” (a) and “powder B” (b).
Fig. 5. Simulated temperature history of the probes located at the cross section of the L-PBF 17-4 PH steel sample.
Fig. 5. Simulated temperature history of the probes located at the cross section of the L-PBF 17-4 PH steel sample.
Fig. 6. Dependency of the volume fraction of delta ferrite in the final microstructure of L-PBF printed 17-4 PH steel as a function of Creq/Nieq.
Fig. 6. Dependency of the volume fraction of delta ferrite in the final microstructure of L-PBF printed 17-4 PH steel as a function of Creq/Nieq.
Fig. 7. IQ + IPF (left column), parent austenite grain maps (middle column) and phase maps (right column, green color = martensite, red color = austenite) of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a-c) direct aged, (d-f) HIP + aging, (g-i) SA + Aging, and (j-l) HIP + SA + aging (all sample were printed with “powder A”).
Fig. 7. IQ + IPF (left column), parent austenite grain maps (middle column) and phase maps (right column, green color = martensite, red color = austenite) of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a-c) direct aged, (d-f) HIP + aging, (g-i) SA + Aging, and (j-l) HIP + SA + aging (all sample were printed with “powder A”).
Fig. 8. TEM micrographs of the post process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a) direct aging and (b) HIP + aging (printed with “powder A”).
Fig. 8. TEM micrographs of the post process heat treated 17-4 PH stainless steel: (a) direct aging and (b) HIP + aging (printed with “powder A”).
Fig. 9. XRD patterns of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel printed with “powder A”.
Fig. 9. XRD patterns of the post-process heat treated 17-4 PH stainless steel printed with “powder A”.
Fig. 10. (a) Volume fraction of reverted austenite as a function of aging time for “direct aging” condition, (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the 15 h direct aged specimen printed with “powder A”.
Fig. 10. (a) Volume fraction of reverted austenite as a function of aging time for “direct aging” condition, (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the 15 h direct aged specimen printed with “powder A”.
Fig. 11. Microhardness variations of the “direct aged” specimens as a function of aging time at 480 °C.
Fig. 11. Microhardness variations of the “direct aged” specimens as a function of aging time at 480 °C.
Fig. 12. Kernel average misorientation graphs of the as-printed 17-4 PH steel with (a) martensitic structure (printed with “powder A”) and (b) ferritic structure (printed with “powder b”).
Fig. 12. Kernel average misorientation graphs of the as-printed 17-4 PH steel with (a) martensitic structure (printed with “powder A”) and (b) ferritic structure (printed with “powder b”).
Fig. 13. Typical stress-strain curves (a) along with the yield and ultimate tensile strengths (b) and elongation (c) of the as-printed and post-process heat treated 17-4 PH stainless steel (all sample are fabricated with “powder A”).
Fig. 13. Typical stress-strain curves (a) along with the yield and ultimate tensile strengths (b) and elongation (c) of the as-printed and post-process heat treated 17-4 PH stainless steel (all sample are fabricated with “powder A”).
Fig. 14. (a) IQ + IPF and (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the “direct aged” specimen after tensile test at a location nearby the rupture point (tension direction from left to right).
Fig. 14. (a) IQ + IPF and (b) phase map (green color = martensite, red color = austenite) of the “direct aged” specimen after tensile test at a location nearby the rupture point (tension direction from left to right).

References

[1]

P. Bajaj, A. Hariharan, A. Kini, P. Kürnsteiner, D. Raabe, E.A. Jagle

Steels in additive manufacturing: A review of their microstructure and properties

Materials Science and Engineering: A, 772 (2020), Article 138633

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[2]

Y. Sun, R.J. Hebert, M. Aindow

Effect of heat treatments on microstructural evolution of additively manufactured and wrought 17-4PH stainless steel

Mater. Des., 156 (2018), pp. 429-440

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[3]

Zemin Wang, Xulei Fang, Hui Li, Wenqing Liu

Atom Probe Tomographic Characterization of nanoscale cu-rich Precipitates in 17-4 precipitate hardened stainless steel tempered at different temperatures

Microsc. Microanal., 23 (2017), pp. 340-349

View Record in ScopusGoogle Scholar

[4]

C.N. Hsiao, C.S. Chiou, J.R. Yang

Aging reactions in a 17-4 PH stainless steel

Mater. Chem. Phys., 74 (2002), pp. 134-142

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[5]

Hamidreza Riazi, Fakhreddin Ashrafizadeh, Sayed Rahman Hosseini, Reza Ghomashchi

Influence of simultaneous aging and plasma nitriding on fatigue performance of 17-4 PH stainless steel

Mater. Sci. Eng. A, 703 (2017), pp. 262-269

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[6]

M.S. Shinde, K.M. Ashtankar

Additive manufacturing–assisted conformal cooling channels in mold manufacturing processes

Adv. Mech. Eng., 9 (2017), pp. 1-14

View Record in ScopusGoogle Scholar

[7]

A. Armillotta, R. Baraggi, S. Fasoli

SLM tooling for die casting with conformal cooling channels

Int. J. Adv. Manuf. Technol., 71 (2014), pp. 573-583

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[8]

Amar M. Kamat, Yutao Pei

An analytical method to predict and compensate for residual stress-induced deformation in overhanging regions of internal channels fabricated using powder bed fusion

Additive Manufacturing, 29 (2019), Article 100796

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[9]

K.S. Prakash, T. Nancharaih, V.V. Subba Rao

Additive Manufacturing Techniques in Manufacturing – An Overview

Materials Today: Proceedings, 5 (2018), pp. 3873-3882

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[10]

R. Singh, A. Gupta, O. Tripathi, S. Srivastava, B. Singh, A. Awasthi, S.K. Rajput, P. Sonia, P. Singhal, K.K. Saxena

Powder bed fusion process in additive manufacturing: An overview

Materials Today: Proceedings, 26 (2020), pp. 3058-3070

ArticleDownload PDFGoogle Scholar

[11]

L. Zai, Ch Zhang, Y. Wang, W. Guo, D. Wellmann, X. Tong, Y. Tian

Laser Powder Bed Fusion of Precipitation-Hardened Martensitic Stainless Steels: A Review

Metals, 10 (2020), p. 255

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[12]

H. Khalid Rafi, Deepankar Pal, Nachiket Patil, Thomas L. Starr, Brent E. Stucker

Microstructure and Mechanical Behavior of 17-4 Precipitation Hardenable Steel Processed by Selective Laser Melting

J. Mater. Eng. Perf, 23 (2014), pp. 4421-4428

Google Scholar

[13]

A. Yadollahi, N. Shamsaei, S.M. Thompson, A. Elwany, L. Bian

Effects of building orientation and heat treatment on fatigue behavior of selective laser melted 17-4 PH stainless steel

Int. J. Fatigue, 94 (2017), pp. 218-235

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[14]

M. Alnajjar, Frederic Christien, Cedric Bosch, Krzysztof Wolski

A comparative study of microstructure and hydrogen embrittlement of selective laser melted and wrought 17–4 PH stainless steel

Materials Science and Engineering: A, 785 (2020), Article 139363

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[15]

M. Alnajjar, F. Christien, K. Wolski, C. Bosch

Evidence of austenite by-passing in a stainless steel obtained from laser melting additive manufacturing

Addit. Manuf, 25 (2019), pp. 187-195

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[16]

P.D. Nezhadfar, K. Anderson-Wedge, S.R. Daniewicz, N. Phan, Sh Shao, N. Shamsaei

Improved high cycle fatigue performance of additively manufactured 17-4 PH stainless steel via in-process refining micro-/defect-structure

Additive Manufacturing, 36 (2020), Article 101604

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[17]

S. Feng, A.M. Kamat, S. Sabooni, Y. Pei

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

Virtual and Physical Prototyping, 16 (2021), pp. S66-S84, 10.1080/17452759.2021.1896970

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[18]

W. Liu, J. Ma, M. Mazar Atabaki, R. Pillai, B. Kumar, U. Vasudevan, H. Sreshta, R. Kovacevic

Hybrid Laser-arc Welding of 17-4 PH Martensitic Stainless Steel

Lasers in Manufacturing and Materials Processing, 2 (2015), pp. 74-90

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[19]

J.C. Lippold, D.J. Kotecki

Welding metallurgy and weldability of stainless steels

Wiley (2005)

Google Scholar

[20]

M. Shirdel, H. Mirzadeh, M.H. Parsa

Nano/ultrafine grained austenitic stainless steel through the formation and reversion of deformation-induced martensite: Mechanisms, microstructures, mechanical properties, and TRIP effect

Mater. Charact., 103 (2015), pp. 150-161

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[21]

S. Kou

Solidification and liquation cracking issues in welding

JOM, 55 (2003), pp. 37-42

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[22]

T.J. Lienert, J.C. Lippold

Improved Weldability Diagram for Pulsed Laser Welded Austenitic Stainless Steels

Sci. Technol. Weld. Join., 8 (2003), pp. 1-9

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[23]

Ch Qiu, M. Al Kindi, A.S. Aladawi, I. Al Hatmi

A comprehensive study on microstructure and tensile behaviour of a selectively laser melted stainless steel

Sci. Rep., 8 (2018), p. 7785

View Record in ScopusGoogle Scholar

[24]

P.A. Hooper

Melt pool temperature and cooling rates in laser powder bed fusion

Addit. Manuf, 22 (2018), pp. 548-559

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[25]

T. DebRoy, H.L. Wei, J.S. Zuback, T. Mukherjee, J.W. Elmer, J.O. Milewski, A.M. Beese, A. Wilson-Heid, A. Ded, W. Zhang

Additive manufacturing of metallic components – Process, structure and properties

Prog. Mater. Sci., 92 (2018), pp. 112-224

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[26]

S. Vunnam, A. Saboo, Ch Sudbrack, T.L. Starr

Effect of powder chemical composition on the as-built microstructure of 17- 4 PH stainless steel processed by selective laser melting

Additive Manufacturing, 30 (2019), Article 100876

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[27]

L. Couturier, F. De Geuser, M. Descoins, A. Deschamps

Evolution of the microstructure of a 15-5PH martensitic stainless steel during precipitation hardening heat treatment

Mater. Des., 107 (2016), pp. 416-425

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[28]

C. Cayron, B. Artaud, L. Briottet

Reconstruction of parent grains from EBSD data

Mater. Charact., 57 (2006), pp. 386-401

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[29]

R. Bhambroo, S. Roychowdhury, V. Kain, V.S. Raja

Effect of reverted austenite on mechanical properties of precipitation hardenable 17-4 stainless steel

Mater. Sci. Eng. A, 568 (2013), pp. 127-133

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[30]

T. LeBrun, T. Nakamoto, K. Horikawa, H. Kobayashi

Effect of retained austenite on subsequent thermal processing and resultant mechanical properties of selective laser melted 17–4 PH stainless steel

Mater. Des., 81 (2015), pp. 44-53

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[31]

T.H. Hsu, Y.J. Chang, C.Y. Huang, H.W. Yen, C.P. Chen, K.K. Jen, A.Ch Yeh

Microstructure and property of a selective laser melting process induced oxide dispersion strengthened 17-4 PH stainless steel

J. Alloys. Compd., 803 (2019), pp. 30-41

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[32]

Li Wang, Chaofang Dong, Cheng Man, Decheng Kong, Kui Xiao, Xiaogang Li

Enhancing the corrosion resistance of selective laser melted 15-5 PH martensite stainless steel via heat treatment

Corrosion Science, 166 (2020), Article 108427

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[33]

H. Kimura

Precipitation Behavior and 2-step Aging of 17-4PH Stainless Steel

Tetsu-to-Hagane, 86 (2000), pp. 343-348

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[34]

G. Yeli, M.A. Auger, K. Wilford, G.D.W. Smith, P.A.J. Bagot, M.P. Moody

Sequential nucleation of phases in a 17-4PH steel: Microstructural characterisation and mechanical properties

Acta. Mater., 125 (2017), pp. 38-49

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[35]

J.B. Ferguson, Benjamin F. Schultz, Dev Venugopalan1, Hugo F. Lopez, Pradeep K. Rohatgi, Kyu Cho, Chang-Soo Kim

On the Superposition of Strengthening Mechanisms in Dispersion Strengthened Alloys and Metal-Matrix Nanocomposites: Considerations of Stress and Energy

Met. Mater. Int., 20 (2014), pp. 375-388

CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar

[36]

H. Mirzadeh, A. Najafizadeh

Aging kinetics of 17-4 PH stainless steel

Mater. Chem. Phys., 116 (2009), pp. 119-124

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[37]

L.E. Murr, E. Martinez, J. Hernandez, Sh Collins, K.N. Amato, S.M. Gaytan, P.W. Shindo

Microstructures and Properties of 17-4 PH Stainless Steel Fabricated by Selective Laser Melting

J. Mater. Res. Technol, 1 (2012), pp. 167-177

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

[38]

Y.F. Shen, L.N. Qiu, X. Sun, L. Zuo, P.K. Liaw, D. Raabe

Effects of retained austenite volume fraction, morphology, and carbon content on strength and ductility of nanostructured TRIP-assisted steels

Mater. Sci. Eng. A, 636 (2015), pp. 551-564

ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar

Laser powder bed fusion Figure

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

SubinShrestha KevinChou

J.B. Speed School of Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, United States

Abstract

The surface morphology of parts made by the laser powder bed fusion (L-PBF) process is governed by the flow of the melt pool. The nature of the molten metal flow depends on the material properties, process parameters, and powder-bed particles, etc., and may result in potentially significant variations along a laser scanning path.

This study investigates the formation of transient and steady-state zones through a single-track l-PBF experiment using Inconel 625 powder. Single tracks with lengths of 1 mm and 2 mm were fabricated using 195 W laser power and scan speeds of 400 mm/s or 800 mm/s. The surface morphology of the track was analyzed using a white light interferometer (WLI), and an individual single track can be divided into three distinct zones based on the track width and height.

The initial transient region has a wider and taller solidified track geometry, the region near the end of a scan has a tapered profile with a decreasing track width and height, while the steady-state region in the middle has a smaller variation in the width and height.

A mesoscale numerical model was further developed using FLOW-3D to examine the formation of the transient and steady-state zones. At the start of a scan, strong flow occurs outward and backward, leading to the formation of a wider track with a bump. As the scan continues, the thermal gradient stabilizes, leading to a steady state, which resulted in a very small fluctuation in the width. Furthermore, the tapered end of the scan track is due to the half-lemniscate shape of the melt pool during laser scanning.

L-PBF(Laser Powder Bed fusion) 공정으로 만든 부품의 표면 형태는 용융 풀의 흐름에 따라 결정됩니다. 용융 금속 흐름의 특성은 재료 특성, 공정 매개변수 및 분말층 입자 등에 따라 달라지며 레이저 스캐닝 경로를 따라 잠재적으로 상당한 변동이 발생할 수 있습니다.

이 연구는 Inconel 625 분말을 사용하여 단일 트랙 l-PBF 실험을 통해 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사합니다. 1 mm 및 2 mm 길이의 단일 트랙은 195 W 레이저 출력과 400 mm/s 또는 800 mm/s의 스캔 속도를 사용하여 제작되었습니다. 트랙의 표면 형태는 백색광 간섭계(WLI)를 사용하여 분석되었으며 개별 단일 트랙은 트랙 너비와 높이에 따라 3개의 별개 영역으로 나눌 수 있습니다.

초기 과도 영역은 더 넓고 더 높은 응고된 트랙 형상을 가지며, 스캔 끝 근처의 영역은 트랙 너비와 높이가 감소하는 테이퍼 프로파일을 갖는 반면, 중간의 정상 상태 영역은 너비와 높이에서 더 작은 변동을 가집니다. 신장. 중간 규모 수치 모델은 과도 및 정상 상태 영역의 형성을 조사하기 위해 FLOW-3D를 사용하여 추가로 개발되었습니다.

스캔이 시작될 때 강한 흐름이 바깥쪽과 뒤쪽으로 발생하여 범프가 있는 더 넓은 트랙이 형성됩니다. 스캔이 계속됨에 따라 열 구배가 안정화되어 정상 상태로 이어지며 폭의 변동이 매우 작습니다. 또한 스캔 트랙의 끝이 가늘어지는 것은 레이저 스캔 중 용융 풀의 반-렘니케이트 모양 때문입니다.

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion
A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

Keywords

Additive manufacturing, Laser powder bed fusion, Numerical modelling, Transient region

참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

FLOW-3D AM 미세 구조 예측 | 열 응력 해석

미세 구조 예측

냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 돌기 암 간격을 예측할 수 있습니다. 

레이저 파우더 베드 융합으로 제작 된 니켈 기반 초합금의 열전달, 유체 흐름 및 응고 미세 구조 모델링

오하이오 주립 대학의 연구원들은 니켈 기반 초합금의 미세 구조 진화를 예측하기 위해 용융 풀과 고체 / 액체 인터페이스의 적절한 위치에서 열 구배 및 냉각 속도 데이터를 추출했습니다.

참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

열 응력 | Thermal Stresses

FLOW-3D AM 시뮬레이션의 결과를 ABAQUS 또는 MSC NASTRAN과 같은 FEA 소프트웨어에 입력하여 추가 열 응력 분석을 실행할 수 있습니다. 여기에서 T- 조인트의 레이저 용접 시뮬레이션 결과를 추가 응력 분석을 위해 ABAQUS로 가져 오는 방법을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 LPBF 시뮬레이션에서 응고 된 용융 풀 데이터의 결과를 사용하여 다른 FEA 소프트웨어에서 열 응력 및 왜곡 분석을 연구 할 수 있습니다.

Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig1
Thermal Stresses Analysis Fig2
Thermal Stresses Analysis Fig2

Thermal Stresses Case Study

Directed Energy Deposition

DED (Directed Energy Deposition)는 레이저 또는 전자 빔과 같은 에너지 소스를 사용하여 가열 및 융합되는 와이어 또는 분말을 증착하여 부품을 만드는 적층 제조 공정입니다. FLOW-3D AM 은 분말 또는 와이어 이송 속도 및 크기 특성, 레이저 출력 및 스캔 속도와 같은 공정 매개 변수를 고려하여 DED 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 또한, 기판과 분말 재료의 서로 다른 합금에 대해 독립적 인 열 물리적 재료 특성을 정의하여 다중 재료 DED 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 

레이저 물리학의 구현과 열 전달, 응고, 표면 장력, 차폐 가스 효과 및 반동 압력을 포함한 압력 효과를 통해 연구원은 결과 용접 비드의 강도 및 균일성에 대한 공정 매개 변수의 영향을 정확하게 분석 할 수 있습니다. 또한 이러한 시뮬레이션을 여러 레이어로 확장하여 후속 레이어 간의 융합을 분석 할 수 있습니다. 

FLOW-3D AM

flow3d AM-product
FLOW-3D AM-product

와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED

일부 연구자들은 부품을 만들기 위해 더 넓은 범위의 처리 조건을 사용하여 하이브리드 와이어 분말 기반 DED 시스템을 찾고 있습니다. 예를 들어, 이 시뮬레이션은 다양한 분말 및 와이어 이송 속도를 가진 하이브리드 시스템을 살펴봅니다.

와이어 기반 DED | Wire Based DED

와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.

FLOW-3D AM은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대해 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.

3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다.  FLOW-3D  AM  은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.

파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.

FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)

LPBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.

FLOW-3D DEM FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM  은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

파우더 베드 부설 공정

FLOW-3D DEM을 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.

다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.

파우더 베드 분포 다양한 입자 크기 분포
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치
파우더 베드 압축 결과
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축

입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.

FLOW-3D AM  시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

Melting | 파우더 베드 용해

DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.

레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.

용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM  압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.

Multilayer | 다층 적층 제조

용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.

해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.

다층 적층 적층 제조 시뮬레이션

LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF

키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.

바인더 분사 (Binder jetting)

Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.

Scan Strategy | 스캔 전략

스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.

Beam Shaping | 빔 형성

레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

이 영역에서 수행 된 일부 작업에 대해 자세히 알아 보려면 “The Next Frontier of Metal AM”웨비나를 시청하십시오.

Multi-material Powder Bed Fusion | 다중 재료 분말 베드 융합

이 시뮬레이션에서 스테인리스 강 및 알루미늄 분말은 FLOW-3D AM 이 용융 풀 역학을 정확하게 포착하기 위해 추적하는 독립적으로 정의 된 온도 의존 재료 특성을 가지고 있습니다. 시뮬레이션은 용융 풀에서 재료 혼합을 이해하는 데 도움이됩니다.

다중 재료 용접 사례 연구

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사

GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.

이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056

방향성 에너지 증착

FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.

Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사

Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao PeiPages S66-S84 | Received 18 Jan 2021, Accepted 25 Feb 2021, Published online: 10 Mar 2021

ABSTRACT

Surface roughness of laser powder bed fusion (L-PBF) printed overhang regions is a major contributor to deteriorated shape accuracy/surface quality. This study investigates the mechanisms behind the evolution of surface roughness (Ra) in overhang regions. The evolution of surface morphology is the result of a combination of border track contour, powder adhesion, warp deformation, and dross formation, which is strongly related to the overhang angle (θ). When 0° ≤ θ ≤ 15°, the overhang angle does not affect Ra significantly since only a small area of the melt pool boundaries contacts the powder bed resulting in slight powder adhesion. When 15° < θ ≤ 50°, powder adhesion is enhanced by the melt pool sinking and the increased contact area between the melt pool boundary and powder bed. When θ > 50°, large waviness of the overhang contour, adhesion of powder clusters, severe warp deformation and dross formation increase Ra sharply.

레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 프린팅 오버행 영역의 표면 거칠기는 형상 정확도 / 표면 품질 저하의 주요 원인입니다. 이 연구 는 오버행 영역에서 표면 거칠기 (Ra ) 의 진화 뒤에 있는 메커니즘을 조사합니다 . 표면 형태의 진화는 오버행 각도 ( θ ) 와 밀접한 관련이있는 경계 트랙 윤곽, 분말 접착, 뒤틀림 변형 및 드로스 형성의 조합의 결과입니다 . 0° ≤  θ  ≤ 15° 인 경우 , 용융풀 경계의 작은 영역 만 분말 베드와 접촉하여 약간의 분말 접착이 발생하기 때문에 오버행 각도가 R a에 큰 영향을 주지 않습니다 . 15° < θ 일 때  ≤ 50°, 용융 풀 싱킹 및 용융 풀 경계와 분말 베드 사이의 증가된 접촉 면적으로 분말 접착력이 향상됩니다. θ  > 50° 일 때 오버행 윤곽의 큰 파형, 분말 클러스터의 접착, 심한 휨 변형 및 드 로스 형성이 Ra 급격히 증가 합니다.

KEYWORDS: Laser powder bed fusion (L-PBF), melt pool dynamics, overhang region, shape deviation, surface roughness

1. Introduction

레이저 분말 베드 융합 (L-PBF)은 첨단 적층 제조 (AM) 기술로, 집중된 레이저 빔을 사용하여 금속 분말을 선택적으로 융합하여 슬라이스 된 3D 컴퓨터 지원에 따라 층별로 3 차원 (3D) 금속 부품을 구축합니다. 설계 (CAD) 모델 (Chatham, Long 및 Williams 2019 ; Tan, Zhu 및 Zhou 2020 ). 재료가 인쇄 층 아래에 ​​존재하는지 여부에 따라 인쇄 영역은 각각 솔리드 영역 또는 돌출 영역으로 분류 될 수 있습니다. 따라서 오버행 영역은 고체 기판이 아니라 분말 베드 바로 위에 건설되는 특수 구조입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017). 오버행 영역은지지 구조를 포함하거나 포함하지 않고 구축 할 수 있으며, 지지대가있는 돌출 영역의 L-PBF는 지지체가 더 낮은 밀도로 구축된다는 점을 제외 하고 (Wang and Chou 2018 ) 고체 기판의 공정과 유사합니다 (따라서 기계적 강도가 낮기 때문에 L-PBF 공정 후 기계적으로 쉽게 제거 할 수 있습니다. 따라서지지 구조로 인쇄 된 오버행 영역은 L-PBF 공정 후 지지물 제거, 연삭 및 연마와 같은 추가 후 처리 단계가 필요합니다.

수평 내부 채널의 제작과 같은 일부 특정 경우에는 공정 후 지지대를 제거하기가 어려우므로 채널 상단 절반의 돌출부 영역을 지지대없이 건설해야합니다 (Hopkinson and Dickens 2000 ). 수평 내부 채널에 사용할 수없는지지 구조 외에도 내부 표면, 특히 등각 냉각 채널 (Feng, Kamat 및 Pei 2021 ) 에서 발생하는 복잡한 3D 채널 네트워크의 경우 표면 마감 프로세스를 구현하는 것도 어렵습니다 . 결과적으로 오버행 영역은 (i) 잔류 응력에 의한 변형, (ii) 계단 효과 (Kuo et al. 2020 ; Li et al. 2020 )로 인해 설계된 모양에서 벗어날 수 있습니다 .) 및 (iii) 원하지 않는 분말 소결로 인한 향상된 표면 거칠기; 여기서, 앞의 두 요소는 일반적으로 mm 길이 스케일에서 ‘매크로’편차로 분류되고 후자는 일반적으로 µm 길이 스케일에서 ‘마이크로’편차로 인식됩니다.

열 응력에 의한 변형은 오버행 영역에서 발생하는 중요한 문제입니다 (Patterson, Messimer 및 Farrington 2017 ). 국부적 인 용융 / 냉각은 용융 풀 내부 및 주변에서 큰 온도 구배를 유도하여 응고 된 층에 집중적 인 열 응력을 유발합니다. 열 응력에 의한 뒤틀림은 고체 영역을 현저하게 변형하지 않습니다. 이러한 영역은 아래의 여러 레이어에 의해 제한되기 때문입니다. 반면에 오버행 영역은 구속되지 않고 공정 중 응력 완화로 인해 상당한 변형이 발생합니다 (Kamat 및 Pei 2019 ). 더욱이 용융 깊이는 레이어 두께보다 큽니다 (이전 레이어도 재용 해되어 빌드 된 레이어간에 충분한 결합을 보장하기 때문입니다 [Yadroitsev et al. 2013 ; Kamath et al.2014 ]),응고 된 두께가 설계된 두께보다 크기 때문에형태 편차 (예 : 드 로스 [Charles et al. 2020 ; Feng et al. 2020 ])가 발생합니다. 마이크로 스케일에서 인쇄 된 표면 (R a 및 S a ∼ 10 μm)은 기계적으로 가공 된 표면보다 거칠다 (Duval-Chaneac et al. 2018 ; Wen et al. 2018 ). 이 문제는고형화 된 용융 풀의 가장자리에 부착 된 용융되지 않은 분말의 결과로 표면 거칠기 (R a )가 일반적으로 약 20 μm인 오버행 영역에서 특히 심각합니다 (Mazur et al. 2016 ; Pakkanen et al. 2016 ).

오버행 각도 ( θ , 빌드 방향과 관련하여 측정)는 오버행 영역의 뒤틀림 편향과 표면 거칠기에 영향을 미치는 중요한 매개 변수입니다 (Kamat and Pei 2019 ; Mingear et al. 2019 ). θ ∼ 45 ° 의 오버행 각도 는 일반적으로지지 구조없이 오버행 영역을 인쇄 할 수있는 임계 값으로 합의됩니다 (Pakkanen et al. 2016 ; Kadirgama et al. 2018 ). θ 일 때이 임계 값보다 크면 오버행 영역을 허용 가능한 표면 품질로 인쇄 할 수 없습니다. 오버행 각도 외에도 레이저 매개 변수 (레이저 에너지 밀도와 관련된)는 용융 풀의 모양 / 크기 및 용융 풀 역학에 영향을줌으로써 오버행 영역의 표면 거칠기에 영향을줍니다 (Wang et al. 2013 ; Mingear et al . 2019 ).

용융 풀 역학은 고체 (Shrestha 및 Chou 2018 ) 및 오버행 (Le et al. 2020 ) 영역 모두에서 수행되는 L-PBF 공정을 포함한 레이저 재료 가공의 일반적인 물리적 현상입니다 . 용융 풀 모양, 크기 및 냉각 속도는 잔류 응력으로 인한 변형과 ​​표면 거칠기에 모두 영향을 미치므로 처리 매개 변수와 표면 형태 / 품질 사이의 다리 역할을하며 용융 풀을 이해하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하여 추가 조사를 수행 할 수 있습니다. 거동과 표면 거칠기에 미치는 영향. 현재까지 고체 영역의 L-PBF 동안 용융 풀 동작을 시뮬레이션하기 위해 여러 연구가 수행되었습니다. 유한 요소 방법 (FEM)과 같은 시뮬레이션 기술 (Roberts et al. 2009 ; Du et al.2019 ), 유한 차분 법 (FDM) (Wu et al. 2018 ), 전산 유체 역학 (CFD) (Lee and Zhang 2016 ), 임의의 Lagrangian-Eulerian 방법 (ALE) (Khairallah and Anderson 2014 )을 사용하여 증발 반동 압력 (Hu et al. 2018 ) 및 Marangoni 대류 (Zhang et al. 2018 ) 현상을포함하는 열 전달 (온도 장) 및 물질 전달 (용융 흐름) 프로세스. 또한 이산 요소법 (DEM)을 사용하여 무작위 분산 분말 베드를 생성했습니다 (Lee and Zhang 2016 ; Wu et al. 2018 ). 이 모델은 분말 규모의 L-PBF 공정을 시뮬레이션했습니다 (Khairallah et al. 2016) 메조 스케일 (Khairallah 및 Anderson 2014 ), 단일 트랙 (Leitz et al. 2017 )에서 다중 트랙 (Foroozmehr et al. 2016 ) 및 다중 레이어 (Huang, Khamesee 및 Toyserkani 2019 )로.

그러나 결과적인 표면 거칠기를 결정하는 오버행 영역의 용융 풀 역학은 문헌에서 거의 관심을받지 못했습니다. 솔리드 영역의 L-PBF에 대한 기존 시뮬레이션 모델이 어느 정도 참조가 될 수 있지만 오버행 영역과 솔리드 영역 간의 용융 풀 역학에는 상당한 차이가 있습니다. 오버행 영역에서 용융 금속은 분말 입자 사이의 틈새로 아래로 흘러 용융 풀이 다공성 분말 베드가 제공하는 약한 지지체 아래로 가라 앉습니다. 이것은 중력과 표면 장력의 영향이 용융 풀의 결과적인 모양 / 크기를 결정하는 데 중요하며, 결과적으로 오버행 영역의 마이크로 스케일 형태의 진화에 중요합니다. 또한 분말 입자 사이의 공극, 열 조건 (예 : 에너지 흡수,2019 ; Karimi et al. 2020 ; 노래와 영 2020 ). 표면 거칠기는 (마이크로) 형상 편차를 증가시킬뿐만 아니라 주기적 하중 동안 미세 균열의 시작 지점 역할을함으로써 기계적 강도를 저하시킵니다 (Günther et al. 2018 ). 오버행 영역의 높은 표면 거칠기는 (마이크로) 정확도 / 품질에 대한 엄격한 요구 사항이있는 부품 제조에서 L-PBF의 적용을 제한합니다.

본 연구는 실험 및 시뮬레이션 연구를 사용하여 오버행 영역 (지지물없이 제작)의 미세 형상 편차 형성 메커니즘과 표면 거칠기의 기원을 체계적이고 포괄적으로 조사합니다. 결합 된 DEM-CFD 시뮬레이션 모델은 경계 트랙 윤곽, 분말 접착 및 뒤틀림 변형의 효과를 고려하여 오버행 영역의 용융 풀 역학과 표면 형태의 형성 메커니즘을 나타 내기 위해 개발되었습니다. 표면 거칠기 R의 시뮬레이션 및 단일 요인 L-PBF 인쇄 실험을 사용하여 오버행 각도의 함수로 연구됩니다. 용융 풀의 침몰과 관련된 오버행 영역에서 분말 접착의 세 가지 메커니즘이 식별되고 자세히 설명됩니다. 마지막으로, 인쇄 된 오버행 영역에서 높은 표면 거칠기 문제를 완화 할 수 있는 잠재적 솔루션에 대해 간략하게 설명합니다.

The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
The shape and size of the L-PBF printed samples are illustrated in Figure 1
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 2. Borders in the overhang region depending on the overhang angle θ
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 3. (a) Profile of the volumetric heat source, (b) the model geometry of single-track printing on a solid substrate (unit: µm), and (c) the comparison of melt pool dimensions obtained from the experiment (right half) and simulation (left half) for a calibrated optical penetration depth of 110 µm (laser power 200 W and scan speed 800 mm/s, solidified layer thickness 30 µm, powder size 10–45 µm).
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 4. The model geometry of an overhang being L-PBF processed: (a) 3D view and (b) right view.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 5. The cross-sectional contour of border tracks in a 45° overhang region.
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 7. The overhang contour is contributed by (a) only outer borders when θ ≤ 60° (b) both inner borders and outer borders when θ > 60°.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 8. Schematic of powder adhesion on a 45° overhang region.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 9. The L-PBF printed samples with various overhang angle (a) θ = 0° (cube), (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 55° and (e) θ = 60°.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 10. Two mechanisms of powder adhesion related to the overhang angle: (a) simulation-predicted, θ = 45°; (b) simulation-predicted, θ = 60°; (c, e) optical micrographs, θ = 45°; (d, f) optical micrographs, θ = 60°. (e) and (f) are partial enlargement of (c) and (d), respectively.
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 11. Simulation-predicted surface morphology in the overhang region at different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45°, (d) θ = 60° and (e) θ = 80° (Blue solid lines: simulation-predicted contour; red dashed lines: the planar profile of designed overhang region specified by the overhang angles).
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 12. Effect of overhang angle on surface roughness Ra in overhang regions
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 13. Surface morphology of L-PBF printed overhang regions with different overhang angle: (a) θ = 15°, (b) θ = 30°, (c) θ = 45° and (d) θ = 60° (overhang border parameters: P = 100 W, v = 1000 mm/s).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).
Figure 14. Effect of (a) laser power (scan speed = 1000 mm/s) and (b) scan speed (lase power = 100 W) on surface roughness Ra in overhang regions (θ = 45°, laser power and scan speed referred to overhang border parameters, and the other process parameters are listed in Table 2).

References

  • Cai, Chao, Chrupcala Radoslaw, Jinliang Zhang, Qian Yan, Shifeng Wen, Bo Song, and Yusheng Shi. 2019. “In-Situ Preparation and Formation of TiB/Ti-6Al-4V Nanocomposite via Laser Additive Manufacturing: Microstructure Evolution and Tribological Behavior.” Powder Technology 342: 73–84. doi:10.1016/j.powtec.2018.09.088. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Cai, Chao, Wei Shian Tey, Jiayao Chen, Wei Zhu, Xingjian Liu, Tong Liu, Lihua Zhao, and Kun Zhou. 2021. “Comparative Study on 3D Printing of Polyamide 12 by Selective Laser Sintering and Multi Jet Fusion.” Journal of Materials Processing Technology 288 (August 2020): 116882. doi:10.1016/j.jmatprotec.2020.116882. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Cai, Chao, Xu Wu, Wan Liu, Wei Zhu, Hui Chen, Jasper Dong Qiu Chua, Chen Nan Sun, Jie Liu, Qingsong Wei, and Yusheng Shi. 2020. “Selective Laser Melting of Near-α Titanium Alloy Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V: Parameter Optimization, Heat Treatment and Mechanical Performance.” Journal of Materials Science and Technology 57: 51–64. doi:10.1016/j.jmst.2020.05.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Charles, Amal, Ahmed Elkaseer, Lore Thijs, and Steffen G. Scholz. 2020. “Dimensional Errors Due to Overhanging Features in Laser Powder Bed Fusion Parts Made of Ti-6Al-4V.” Applied Sciences 10 (7): 2416. doi:10.3390/app10072416. [Crossref], [Google Scholar]
  • Chatham, Camden A., Timothy E. Long, and Christopher B. Williams. 2019. “A Review of the Process Physics and Material Screening Methods for Polymer Powder Bed Fusion Additive Manufacturing.” Progress in Polymer Science 93: 68–95. doi:10.1016/j.progpolymsci.2019.03.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Du, Yang, Xinyu You, Fengbin Qiao, Lijie Guo, and Zhengwu Liu. 2019. “A Model for Predicting the Temperature Field during Selective Laser Melting.” Results in Physics 12 (November 2018): 52–60. doi:10.1016/j.rinp.2018.11.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Duval-Chaneac, M. S., S. Han, C. Claudin, F. Salvatore, J. Bajolet, and J. Rech. 2018. “Experimental Study on Finishing of Internal Laser Melting (SLM) Surface with Abrasive Flow Machining (AFM).” Precision Engineering 54 (July 2017): 1–6. doi:10.1016/j.precisioneng.2018.03.006. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Shijie Chen, Amar M. Kamat, Ru Zhang, Mingji Huang, and Liangcai Hu. 2020. “Investigation on Shape Deviation of Horizontal Interior Circular Channels Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 36 (December): 101585. doi:10.1016/j.addma.2020.101585. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Chuanzhen Huang, Jun Wang, Hongtao Zhu, Peng Yao, and Zhanqiang Liu. 2017. “An Analytical Model for the Prediction of Temperature Distribution and Evolution in Hybrid Laser-Waterjet Micro-Machining.” Precision Engineering 47: 33–45. doi:10.1016/j.precisioneng.2016.07.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Feng, Shaochuan, Amar M. Kamat, and Yutao Pei. 2021. “Design and Fabrication of Conformal Cooling Channels in Molds: Review and Progress Updates.” International Journal of Heat and Mass Transfer. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121082. [Crossref], [PubMed], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Flow-3D V11.2 Documentation. 2016. Flow Science, Inc. [Crossref], [Google Scholar]
  • Foroozmehr, Ali, Mohsen Badrossamay, Ehsan Foroozmehr, and Sa’id Golabi. 2016. “Finite Element Simulation of Selective Laser Melting Process Considering Optical Penetration Depth of Laser in Powder Bed.” Materials and Design 89: 255–263. doi:10.1016/j.matdes.2015.10.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • “Geometrical Product Specifications (GPS) — Surface Texture: Profile Method — Rules and Procedures for the Assessment of Surface Texture (ISO 4288).” 1996. International Organization for Standardization. https://www.iso.org/standard/2096.html. [Google Scholar]
  • Günther, Johannes, Stefan Leuders, Peter Koppa, Thomas Tröster, Sebastian Henkel, Horst Biermann, and Thomas Niendorf. 2018. “On the Effect of Internal Channels and Surface Roughness on the High-Cycle Fatigue Performance of Ti-6Al-4V Processed by SLM.” Materials & Design 143: 1–11. doi:10.1016/j.matdes.2018.01.042. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Hopkinson, Neil, and Phill Dickens. 2000. “Conformal Cooling and Heating Channels Using Laser Sintered Tools.” In Solid Freeform Fabrication Conference, 490–497. Texas. doi:10.26153/tsw/3075. [Crossref], [Google Scholar]
  • Hu, Zhiheng, Haihong Zhu, Changchun Zhang, Hu Zhang, Ting Qi, and Xiaoyan Zeng. 2018. “Contact Angle Evolution during Selective Laser Melting.” Materials and Design 139: 304–313. doi:10.1016/j.matdes.2017.11.002. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Hu, Cheng, Kejia Zhuang, Jian Weng, and Donglin Pu. 2019. “Three-Dimensional Analytical Modeling of Cutting Temperature for Round Insert Considering Semi-Infinite Boundary and Non-Uniform Heat Partition.” International Journal of Mechanical Sciences 155 (October 2018): 536–553. doi:10.1016/j.ijmecsci.2019.03.019. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Huang, Yuze, Mir Behrad Khamesee, and Ehsan Toyserkani. 2019. “A New Physics-Based Model for Laser Directed Energy Deposition (Powder-Fed Additive Manufacturing): From Single-Track to Multi-Track and Multi-Layer.” Optics & Laser Technology 109 (August 2018): 584–599. doi:10.1016/j.optlastec.2018.08.015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kadirgama, K., W. S. W. Harun, F. Tarlochan, M. Samykano, D. Ramasamy, Mohd Zaidi Azir, and H. Mehboob. 2018. “Statistical and Optimize of Lattice Structures with Selective Laser Melting (SLM) of Ti6AL4V Material.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 97 (1–4): 495–510. doi:10.1007/s00170-018-1913-1. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kamat, Amar M, and Yutao Pei. 2019. “An Analytical Method to Predict and Compensate for Residual Stress-Induced Deformation in Overhanging Regions of Internal Channels Fabricated Using Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 29 (March): 100796. doi:10.1016/j.addma.2019.100796. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kamath, Chandrika, Bassem El-Dasher, Gilbert F. Gallegos, Wayne E. King, and Aaron Sisto. 2014. “Density of Additively-Manufactured, 316L SS Parts Using Laser Powder-Bed Fusion at Powers up to 400 W.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 74 (1–4): 65–78. doi:10.1007/s00170-014-5954-9. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Karimi, J., C. Suryanarayana, I. Okulov, and K. G. Prashanth. 2020. “Selective Laser Melting of Ti6Al4V: Effect of Laser Re-Melting.” Materials Science and Engineering A (July): 140558. doi:10.1016/j.msea.2020.140558. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Khairallah, Saad A., and Andy Anderson. 2014. “Mesoscopic Simulation Model of Selective Laser Melting of Stainless Steel Powder.” Journal of Materials Processing Technology 214 (11): 2627–2636. doi:10.1016/j.jmatprotec.2014.06.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Khairallah, Saad A., Andrew T. Anderson, Alexander Rubenchik, and Wayne E. King. 2016. “Laser Powder-Bed Fusion Additive Manufacturing: Physics of Complex Melt Flow and Formation Mechanisms of Pores, Spatter, and Denudation Zones.” Edited by Adedeji B. Badiru, Vhance V. Valencia, and David Liu. Acta Materialia 108 (April): 36–45. doi:10.1016/j.actamat.2016.02.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Kuo, C. N., C. K. Chua, P. C. Peng, Y. W. Chen, S. L. Sing, S. Huang, and Y. L. Su. 2020. “Microstructure Evolution and Mechanical Property Response via 3D Printing Parameter Development of Al–Sc Alloy.” Virtual and Physical Prototyping 15 (1): 120–129. doi:10.1080/17452759.2019.1698967. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Le, K. Q., C. H. Wong, K. H. G. Chua, C. Tang, and H. Du. 2020. “Discontinuity of Overhanging Melt Track in Selective Laser Melting Process.” International Journal of Heat and Mass Transfer 162 (December): 120284. doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.120284. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Lee, Y. S., and W. Zhang. 2016. “Modeling of Heat Transfer, Fluid Flow and Solidification Microstructure of Nickel-Base Superalloy Fabricated by Laser Powder Bed Fusion.” Additive Manufacturing 12: 178–188. doi:10.1016/j.addma.2016.05.003. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Leitz, K. H., P. Singer, A. Plankensteiner, B. Tabernig, H. Kestler, and L. S. Sigl. 2017. “Multi-Physical Simulation of Selective Laser Melting.” Metal Powder Report 72 (5): 331–338. doi:10.1016/j.mprp.2016.04.004. [Crossref], [Google Scholar]
  • Li, Jian, Jing Hu, Yi Zhu, Xiaowen Yu, Mengfei Yu, and Huayong Yang. 2020. “Surface Roughness Control of Root Analogue Dental Implants Fabricated Using Selective Laser Melting.” Additive Manufacturing 34 (September 2019): 101283. doi:10.1016/j.addma.2020.101283. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Li, Yingli, Kun Zhou, Pengfei Tan, Shu Beng Tor, Chee Kai Chua, and Kah Fai Leong. 2018. “Modeling Temperature and Residual Stress Fields in Selective Laser Melting.” International Journal of Mechanical Sciences 136 (February): 24–35. doi:10.1016/j.ijmecsci.2017.12.001. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Mazur, MacIej, Martin Leary, Matthew McMillan, Joe Elambasseril, and Milan Brandt. 2016. “SLM Additive Manufacture of H13 Tool Steel with Conformal Cooling and Structural Lattices.” Rapid Prototyping Journal 22 (3): 504–518. doi:10.1108/RPJ-06-2014-0075. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Mingear, Jacob, Bing Zhang, Darren Hartl, and Alaa Elwany. 2019. “Effect of Process Parameters and Electropolishing on the Surface Roughness of Interior Channels in Additively Manufactured Nickel-Titanium Shape Memory Alloy Actuators.” Additive Manufacturing 27 (October 2018): 565–575. doi:10.1016/j.addma.2019.03.027. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Pakkanen, Jukka, Flaviana Calignano, Francesco Trevisan, Massimo Lorusso, Elisa Paola Ambrosio, Diego Manfredi, and Paolo Fino. 2016. “Study of Internal Channel Surface Roughnesses Manufactured by Selective Laser Melting in Aluminum and Titanium Alloys.” Metallurgical and Materials Transactions A 47 (8): 3837–3844. doi:10.1007/s11661-016-3478-7. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Patterson, Albert E., Sherri L. Messimer, and Phillip A. Farrington. 2017. “Overhanging Features and the SLM/DMLS Residual Stresses Problem: Review and Future Research Need.” Technologies 5 (4): 15. doi:10.3390/technologies5020015. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Roberts, I. A., C. J. Wang, R. Esterlein, M. Stanford, and D. J. Mynors. 2009. “A Three-Dimensional Finite Element Analysis of the Temperature Field during Laser Melting of Metal Powders in Additive Layer Manufacturing.” International Journal of Machine Tools and Manufacture 49 (12–13): 916–923. doi:10.1016/j.ijmachtools.2009.07.004. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Shrestha, Subin, and Kevin Chou. 2018. “Computational Analysis of Thermo-Fluid Dynamics with Metallic Powder in SLM.” In CFD Modeling and Simulation in Materials Processing 2018, edited by Laurentiu Nastac, Koulis Pericleous, Adrian S. Sabau, Lifeng Zhang, and Brian G. Thomas, 85–95. Cham, Switzerland: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-319-72059-3_9. [Crossref], [Google Scholar]
  • Sing, S. L., and W. Y. Yeong. 2020. “Laser Powder Bed Fusion for Metal Additive Manufacturing: Perspectives on Recent Developments.” Virtual and Physical Prototyping 15 (3): 359–370. doi:10.1080/17452759.2020.1779999. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Šmilauer, Václav, Emanuele Catalano, Bruno Chareyre, Sergei Dorofeenko, Jérôme Duriez, Nolan Dyck, Jan Eliáš, et al. 2015. Yade Documentation. 2nd ed. The Yade Project. doi:10.5281/zenodo.34073. [Crossref], [Google Scholar]
  • Tan, Pengfei, Fei Shen, Biao Li, and Kun Zhou. 2019. “A Thermo-Metallurgical-Mechanical Model for Selective Laser Melting of Ti6Al4V.” Materials & Design 168 (April): 107642. doi:10.1016/j.matdes.2019.107642. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Tan, Lisa Jiaying, Wei Zhu, and Kun Zhou. 2020. “Recent Progress on Polymer Materials for Additive Manufacturing.” Advanced Functional Materials 30 (43): 1–54. doi:10.1002/adfm.202003062. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wang, Xiaoqing, and Kevin Chou. 2018. “Effect of Support Structures on Ti-6Al-4V Overhang Parts Fabricated by Powder Bed Fusion Electron Beam Additive Manufacturing.” Journal of Materials Processing Technology 257 (February): 65–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2018.02.038. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wang, Di, Yongqiang Yang, Ziheng Yi, and Xubin Su. 2013. “Research on the Fabricating Quality Optimization of the Overhanging Surface in SLM Process.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 65 (9–12): 1471–1484. doi:10.1007/s00170-012-4271-4. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wen, Peng, Maximilian Voshage, Lucas Jauer, Yanzhe Chen, Yu Qin, Reinhart Poprawe, and Johannes Henrich Schleifenbaum. 2018. “Laser Additive Manufacturing of Zn Metal Parts for Biodegradable Applications: Processing, Formation Quality and Mechanical Properties.” Materials and Design 155: 36–45. doi:10.1016/j.matdes.2018.05.057. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Wu, Yu-che, Cheng-hung San, Chih-hsiang Chang, Huey-jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, and Weng-Sing Hwang. 2018. “Numerical Modeling of Melt-Pool Behavior in Selective Laser Melting with Random Powder Distribution and Experimental Validation.” Journal of Materials Processing Technology 254 (November 2017): 72–78. doi:10.1016/j.jmatprotec.2017.11.032. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Yadroitsev, I., P. Krakhmalev, I. Yadroitsava, S. Johansson, and I. Smurov. 2013. “Energy Input Effect on Morphology and Microstructure of Selective Laser Melting Single Track from Metallic Powder.” Journal of Materials Processing Technology 213 (4): 606–613. doi:10.1016/j.jmatprotec.2012.11.014. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Yu, Wenhui, Swee Leong Sing, Chee Kai Chua, and Xuelei Tian. 2019. “Influence of Re-Melting on Surface Roughness and Porosity of AlSi10Mg Parts Fabricated by Selective Laser Melting.” Journal of Alloys and Compounds 792: 574–581. doi:10.1016/j.jallcom.2019.04.017. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
  • Zhang, Dongyun, Pudan Zhang, Zhen Liu, Zhe Feng, Chengjie Wang, and Yanwu Guo. 2018. “Thermofluid Field of Molten Pool and Its Effects during Selective Laser Melting (SLM) of Inconel 718 Alloy.” Additive Manufacturing 21 (100): 567–578. doi:10.1016/j.addma.2018.03.031. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar]
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

Xiang Wang  Lin-Jie Zhang  Jie Ning  Sen Li  Liang-Liang Zhang  Jian Long
State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China

Received 22 January 2021, Revised 6 April 2021, Accepted 6 May 2021, Available online 2 June 2021.

Abstract

Ti-6Al-4V alloys mad by additive manufacturing (AM) with slower cooling rate (e. g., direct energy deposition (DED)) generally have the problem of severe coarsening of α phase. This study presents a method to refine the microstructure of the primary β phase formed during the solid–liquid transformation, microstructures formed during the β → α + β transformation, and recrystallized microstructures formed during the repeated heating cycles encountered in AM processes. This is accomplished by the in situ precipitation of nano-sized dispersed high-melting-point yttria Y2O3 particles. The addition of micron-sized particles with high melting points can refine primary crystallized grains and transformed grains corresponding to the secondary phase in Ti-6Al-4V alloys. In addition, they can effectively inhibit the recrystallization and growth of prior-deposited metal grains. The microstructural and tensile properties of laser additive manufactured with filler wire Ti-6Al-4V components with different amounts of Y2O3 (0, 0.12, and 0.22 wt%) were investigated. The refining effect of Y2O3 was significant and the tensile strength of Ti-6Al-4V containing 0.22 wt% Y2O3 in the longitudinal and transverse directions was greater than that of Ti-6Al-4V by approximately 12% and 9%, respectively. Concurrently, there was no loss in the elongation of the material in either direction. The strategy of using micron-sized refractory particles to control phase transformation (primary crystallization, solid-state phase transformation, and recrystallization) can be applied to the AM of different metals, in which microstructures are susceptible to coarsening.

Korea Abstract

더 느린 냉각 속도 (예를 들어, 직접 에너지 증착 (DED))를 가진 적층 제조 (AM)에 의해 미친 Ti-6Al-4V 합금은 일반적으로 α상의 심한 조 대화 문제가 있습니다. 이 연구는 고체-액체 변환 중에 형성된 1 차 β상의 미세 구조, β → α + β 변환 중에 형성된 미세 구조, AM 공정에서 발생하는 반복되는 가열주기 동안 형성된 재결정 화 된 미세 구조를 정제하는 방법을 제시합니다.

이는 나노 크기의 분산 된 고 융점이 트리아 Y2O3 입자의 현장 침전에 의해 달성됩니다. 녹는 점이 높은 미크론 크기의 입자를 추가하면 Ti-6Al-4V 합금의 2 차 상에 해당하는 1 차 결정 입자 및 변형 된 입자를 정제 할 수 있습니다. 또한 사전에 증착 된 금속 입자의 재결정 화 및 성장을 효과적으로 억제 할 수 있습니다.

Y2O3 (0, 0.12, 0.22 wt %)의 양이 다른 필러 와이어 Ti-6Al-4V 성분으로 제조 된 레이저 첨가제의 미세 구조 및 인장 특성을 조사했습니다. Y2O3의 정제 효과는 유의미했으며, Y2O3 0.22 wt %를 세로 및 가로 방향으로 포함하는 Ti-6Al-4V의 인장 강도는 Ti-6Al-4V보다 각각 약 12 ​​% 및 9 % 더 컸습니다.

동시에 어느 방향으로도 재료의 연신율에 손실이 없었습니다. 미크론 크기의 내화 입자를 사용하여 상 변환 (1 차 결정화, 고체 상 변환 및 재결정 화)을 제어하는 ​​전략은 미세 구조가 거칠어지기 쉬운 다양한 금속의 AM에 적용될 수 있습니다.

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig1
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig1
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig2
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig2
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig3
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig3
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig4
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig4
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig5
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig5
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig6
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig6
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig7
Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles Fig7

Keywords

Grain hierarchical refinement, Yttria, Solidification microstructures, Solid phase transition microstructures, Recrystallization microstructures

Fig. 1. Schematic description of the laser welding process considered in this study.

Analysis of molten pool dynamics in laser welding with beam oscillation and filler wire feeding

Won-Ik Cho, Peer Woizeschke
Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany

Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.

Abstract

Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.

Korea Abstract

빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.

본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.

1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.

빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.

1 . 소개

융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.

융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.

반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.

이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.

2 . 방법론

그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).

그림 1

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 ​​특성이었습니다.

그림 2

표 1 . . 레이저 용접 매개 변수.

레이저 용접 매개 변수
레이저 빔 파워3.0kW
빔 허리 반경50µm *
용접 속도6.0m / 분
와이어 공급 속도9.0m / 분
빔 진동 폭1.4mm
빔 진동 주파수100Hz, 150Hz, 200Hz, 250Hz
에어 갭 크기0.8mm, 0.9mm, 1.0mm, 1.1mm

반경은 1.07μm의 파장, 4.2mm • mrad의 빔 품질, 시준 초점 거리 및 초점 렌즈 200mm, 광섬유 직경 100μm의 원형 빔을 가정하여 계산되었습니다.

표 2 . 이 연구에서 고려한 용접 사례.

에어 갭 크기 [mm]진동 주파수 [Hz]
100150200250
0.9사례 1엑스엑스엑스
1.0사례 2사례 4사례 7사례 10
1.1사례 3사례 5사례 8사례 11
1.2엑스사례 6사례 912면

표 3 . 시뮬레이션에 사용 된 열 물리적 재료 특성 (Cho et al., 2018 [26] ).

특성상징
밀도ρ2700kg / m3
열 전도성케이1.7×102Wm K
점도ν1.15×10−삼kg / ms
표면 장력 계수 티엘*γ엘0.871 J / m2
표면 장력 온도 구배 *−1.55×10−4J / m 2 K
표면 장력 계수γγ엘−ㅏ(티−티엘)
비열8.5×102J / kg K
융합 잠열h에스엘3.36×105J / kg
기화 잠열 *hV1.05×107J / kg
Solidus 온도티에스847K
Liquidus 온도티엘905K
끓는점 *티비2743K

순수한 알루미늄.

시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .

그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.

그림 3
그림 4

3 . 결과

이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.

그림 5

그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.

그림 6

무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1  주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2  주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.

Fi 7
그림 8

Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.

그림 9

4 . 토론

시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1  및 2 버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.

첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2  주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.

그림 10

두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1  주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2  주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.

빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .

그림 11

Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.

그림 12

5 . 결론

CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 ​​이어집니다.1.

 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2  주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.

 주파수와 2  주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.

낮은 발진 주파수에서는 1  주파수와 2  주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.

용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.

CRediT 저자 기여 성명

조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.

경쟁 관심의 선언

저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.

감사의 말

이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.

부록 A . 사용 된 지배 방정식 및 레이저 용접 모델

1 . 지배 방정식 (Cho 및 Woizeschke [ 30 ])

-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.

-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.

-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.

또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.

-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.

-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.

2 . 레이저 용접 모델 (Cho et al. [26] )

흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.

자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.

참고 문헌

D.J. Kotecki, D.L. Cheever, D.G. Howden
Mechanism of ripple formation during weld solidification
Weld. J., 51 (8) (1972), pp. 386s-391s
Google Scholar
[2]
M. Zacksenhouse, D.E. Hardt
Weld pool impedance identification for size measurement and control
J. Dyn. Syst. Meas. Control, 105 (3) (1983), pp. 179-184
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[3]
V.V. Semak, J.A. Hopkins, M.H. McCay, T.D. McCay
Melt pool dynamics during laser welding
J. Phys. D, 28 (1995), pp. 2443-2450
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[4]
A.J.R. Aendenroomer, G. den Ouden
Weld pool oscillation as a tool for penetration sensing during pulsed GTA welding
Weld. J., 77 (5) (1998), pp. 181s-187s
Google Scholar
[5]
M.J.M. Hermans, G. den Ouden
Process behavior and stability in short circuit gas metal arc welding
Weld. J., 78 (4) (1999), pp. 137-141
View Record in ScopusGoogle Scholar
[6]
B.Y.B. Yudodibroto, M.J.M. Hermans, Y. Hirata, G. den Ouden
Influence of filler wire addition on weld pool oscillation during gas tungsten arc welding
Sci. Technol. Weld. Join., 9 (2) (2004), pp. 163-168
View Record in ScopusGoogle Scholar
[7]
M. Geiger, K.-H. Leitz, H. Koch, A. Otto
A 3D transient model of keyhole and melt pool dynamics in laser beam welding applied to the joining of zinc coated sheets
Prod. Eng. Res. Dev., 3 (2009), pp. 127-136
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[8]
C. Kägeler, M. Schmidt
Frequency-based analysis of weld pool dynamics and keyhole oscillations at laser beam welding of galvanized steel sheets
Phys. Procedia, 5 (2010), pp. 447-453
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[9]
Y. Shi, G. Zhang, X.J. Ma, Y.F. Gu, J.K. Huang, D. Fan
Laser-vision-based measurement and analysis of weld pool oscillation frequency in GTAW-P
Weld. J., 94 (2015), pp. 176s-187s
Google Scholar
[10]
J. Volpp, F. Vollertsen
Keyhole stability during laser welding—part I: modelling and evaluation
Prod. Eng.-Res. Dev., 10 (2016), pp. 443-457
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[11]
N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden
Capillary waves on the weld pool in penetration welding with a laser
J. Phys. D, 22 (1989), pp. 1050-1061
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[12]
N. Postacioglu, P. Kapadia, J. Dowden
Theory of the oscillations of an ellipsoidal weld pool in laser welding
J. Phys. D, 24 (1991), pp. 1288-1292
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[13]
J. Kroos, U. Gratzke, M. Vicanek, G. Simon
Dynamic behaviour of the keyhole in laser welding
J. Phys. D, 26 (1993), pp. 481-486
View Record in ScopusGoogle Scholar
[14]
H. Maruo, Y. Hirata
Natural frequency and oscillation modes of weld pools. 1st Report: weld pool oscillation in full penetration welding of thin plate
Weld. Int., 7 (8) (1993), pp. 614-619
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[15]
T. Klein, M. Vicanek, J. Kroos, I. Decker, G. Simon
Oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding
J. Phys. D, 27 (1994), pp. 2023-2030
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[16]
T. Klein, M. Vicanek, G. Simon
Forced oscillations of the keyhole in penetration laser beam welding
J. Phys. D, 29 (1996), pp. 322-332
View Record in ScopusGoogle Scholar
[17]
K. Andersen, G.E. Cook, R.J. Barnett, A.M. Strauss
Synchronous weld pool oscillation for monitoring and control
IEEE Trans. Ind. Appl., 33 (2) (1997), pp. 464-471
View Record in ScopusGoogle Scholar
[18]
W.-I. Cho, S.-J. Na, M.-H. Cho, J.-S. Lee
Numerical study of alloying element distribution in CO2 laser-GMA hybrid welding
Comput. Mater. Sci., 49 (2010), pp. 792-800
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[19]
W.-I. Cho, S.-J. Na, C. Thomy, F. Vollertsen
Numerical simulation of molten pool dynamics in high power disk laser welding
J. Mater. Process. Technol., 212 (2012), pp. 262-275
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[20]
A. Otto, A. Patschger, M. Seiler
Numerical and experimental investigations of humping phenomena in laser micro welding
Phys. Procedia, 83 (2016), pp. 1415-1423
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[21]
R. Lin, H.-P. Wang, F. Lu, J. Solomon, B.E. Carlson
Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys
Int. J. Heat Mass Trans., 108 (2017), pp. 244-256
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[22]
S.H. Ko, C.D. Yoo, D.F. Farson, S.K. Choi
Mathematical modeling of the dynamic behavior of gas tungsten arc weld pools
Metall. Mater. Trans. B., 31B (2000), pp. 1465-1473
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[23]
R. Hu, X. Chen, G. Yang, S. Gong, S. Pang
Metal transfer in wire feeding-based electron beam 3D printing: modes, dynamics, and transition criterion
Int. J. Heat Mass Transf., 126 (2018), pp. 877-887
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[24]
X. Meng, A. Artinov, M. Bachmann, M. Rethmeier
Theoretical study of influence of electromagnetic stirring on transport phenomena in wire feed laser beam welding
J. Laser Appl., 32 (2020), Article 022026
CrossRefGoogle Scholar
[25]
W.-I. Cho, V. Schultz, F. Vollertsen
Simulation of the buttonhole formation during laser welding with wire feeding and beam oscillation
L. Overmeyer, U. Reisgen, A. Ostendorf, M. Schmidt (Eds.), Proceedings of the Lasers in Manufacturing, German Scientific Laser Society, Munich, Germany (2017)
Google Scholar
[26]
W.-I. Cho, V. Schultz, P. Woizeschke
Numerical study of the effect of the oscillation frequency in buttonhole welding
J. Mater. Process. Technol., 261 (2018), pp. 202-212
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[27]
V. Schultz, T. Seefeld, F. Vollertsen
Bridging Large Air Gaps by Laser Welding with Beam Oscillation
International Conference on Application of Lasers in Manufacturing, New Delhi, India (2015), pp. 31-32
CrossRefGoogle Scholar
[28]
W.-I. Cho, S.-J. Na
Impact of wavelengths of CO2, disk, and green lasers on fusion zone shape in laser welding of steel
J. Weld. Join., 38 (3) (2020), pp. 235-240
CrossRefView Record in ScopusGoogle Scholar
[29]
FLOW-3D User Manual. 2017. Version 11.2.1.06, Flow Science Inc.
Google Scholar
[30]
W.-I. Cho, P. Woizeschke
Analysis of molten pool behavior with buttonhole formation in laser keyhole welding of sheet metal
Int. J. Heat Mass Transf., 152 (2020), Article 119528
ArticleDownload PDFView Record in ScopusGoogle Scholar
[31]
F. Vollertsen
Loopless production: definition and examples from joining
69th IIW Annual Assembly and International Conference, Melbourne, Australia (2016)
Google Scholar
[32]
V. Schultz, W.-I. Cho, A. Merkel, P. Woizeschke
Deep penetration laser welding with high seam surface quality due to buttonhole welding
Proc. of the IIW Annual Assembly, Com. IV, Bali, Indonesia (2018)
IIW-Doc. IV-1390-18

The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes

The simulation of droplet impact on the super-hydrophobic surface with micro-pillar arrays fabricated by laser irradiation and silanization processes

레이저 조사 및 silanization 공정으로 제작된 micro-pillar arrays를 사용하여 초 소수성 표면에 대한 액적 영향 시뮬레이션

ZhenyanXiaa YangZhaoa ZhenYangabc ChengjuanYangab LinanLia ShibinWanga MengWangab
aSchool of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300054, China
bKey Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin, 300072, Chinac
School of Engineering, University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, UK

Received 23 September 2020, Revised 17 November 2020, Accepted 26 November 2020, Available online 11 December 2020.

Abstract

Super-hydrophobicity is one of the significant natural phenomena, which has inspired researchers to fabricate artificial smart materials using advanced manufacturing techniques. In this study, a super-hydrophobic aluminum surface was prepared by nanosecond laser texturing and FAS modification in sequence. The surface wettability turned from original hydrophilicity to super-hydrophilicity immediately after laser treatment. Then it changed to super-hydrophobicity showing a WCA of 157.6 ± 1.2° with a SA of 1.7 ± 0.7° when the laser-induced rough surface being coated with a layer of FAS molecules. The transforming mechanism was further explored from physical and chemical aspects based on the analyses of surface morphology and surface chemistry. Besides, the motion process of droplet impacting super-hydrophobic surface was systematically analyzed via the optimization of simulation calculation grid and the simulation method of volume of fluid (VOF). Based on this simulation method, the morphological changes, the inside pressure distribution and velocity of the droplet were further investigated. And the motion mechanism of the droplet on super-hydrophobic surface was clearly revealed in this paper. The simulation results and the images captured by high-speed camera were highly consistent, which indicated that the computational fluid dynamics (CFD) is an effective method to predict the droplet motion on super- hydrophobic surfaces. This paper can provide an explicit guidance for the selection of suitable methods for functional surfaces with different requirements in the industry.

Korea Abstract

초 소수성은 연구원들이 첨단 제조 기술을 사용하여 인공 스마트 재료를 제작하도록 영감을 준 중요한 자연 현상 중 하나 입니다. 이 연구에서 초 소수성 알루미늄 표면은 나노초 레이저 텍스처링과 FAS 수정에 의해 순서대로 준비되었습니다.

레이저 처리 직후 표면 습윤성은 원래의 친수성에서 초 친수성으로 바뀌 었습니다. 그런 다음 레이저 유도 거친 표면을 FAS 분자 층으로 코팅했을 때 WCA가 157.6 ± 1.2 °이고 SA가 1.7 ± 0.7 ° 인 초 소수성으로 변경되었습니다.

변형 메커니즘은 표면 형태 및 표면 화학 분석을 기반으로 물리적 및 화학적 측면에서 추가로 탐구 되었습니다. 또한, 초 소수성 표면에 영향을 미치는 물방울의 운동 과정은 시뮬레이션 계산 그리드의 최적화와 유체 부피 (VOF) 시뮬레이션 방법을 통해 체계적으로 분석되었습니다.

이 시뮬레이션 방법을 바탕으로 형태학적 변화, 내부 압력 분포 및 액 적의 속도를 추가로 조사했습니다. 그리고 초 소수성 표면에 있는 물방울의 운동 메커니즘이 이 논문에서 분명하게 드러났습니다.

시뮬레이션 결과와 고속 카메라로 캡처한 이미지는 매우 일관적 이었습니다. 이는 전산 유체 역학 (CFD)이 초 소수성 표면에서 액적 움직임을 예측하는 효과적인 방법임을 나타냅니다.

이 백서는 업계의 다양한 요구 사항을 가진 기능 표면에 적합한 방법을 선택하기 위한 명시적인 지침을 제공 할 수 있습니다.

Keywords: Laser irradiation; Wettability; Droplet impact; Simulation; VOF

Introduction

서식지에 적응하기 위해 많은 자연 식물과 동물에서 특별한 습윤 표면이 진화되었습니다 [1-3]. 연잎은 먼지에 의한 오염으로부터 스스로를 보호하기 위해 우수한 자가 청소 특성을 나타냅니다 [4]. 사막 딱정벌레는 공기에서 물을 수확할 수 있는 기능적 표면 때문에 건조한 사막에서 생존 할 수 있습니다 [5].

자연 세계에서 영감을 받아 고체 기질의 표면 습윤성을 수정하는데 더 많은 관심이 집중되었습니다 [6-7]. 기능성 표면의 우수한 성능은 고유 한 표면 습윤성에 기인하며, 이는 고체 표면에서 액체의 확산 능력을 반영하는 중요한 특성 중 하나입니다 [8].

일반적으로 물 접촉각 (WCA) 값에 따라 90 °는 친수성과 소수성의 경계로 간주됩니다. WCA가 90 ° 이상인 소수성 표면, WCA가 90 ° 미만인 친수성 표면 [9 ]. 특히 고체 표면은 WCA가 10 ° 미만의 슬라이딩 각도 (SA)에서 150 °를 초과 할 때 특별한 초 소수성을 나타냅니다 [10-11].

<내용 중략> ……

 The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes
The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes

References

[1] H.W. Chen, P.F. Zhang, L.W. Zhang, Y. Jiang, H.L. Liu, D.Y. Zhang, Z.W. Han, L.
Jiang, Continuous directional water transport on the peristome surface of Nepenthes
alata, Nature 532 (2016) 85-89.
[2] Y. Liu, K.T. Zhang, W.G. Yao, J.A. Liu, Z.W. Han, L.Q. Ren, Bioinspired
structured superhydrophobic and superoleophilic stainless steel mesh for efficient oilwater separation, Colloids Surf., A 500 (2016) 54-63.
[3] Y.X. Liu, W.L. Liu, G.L. Wang, J.C. Hou, H. Kong, W.L. Wang, A facile one-step
approach to superhydrophilic silica film with hierarchical structure using
fluoroalkylsilane, Colloids Surf., A 539 (2018) 109-115.
[4] F.P. Wang, S. Li, L. Wang, Fabrication of artificial super-hydrophobic lotus-leaflike bamboo surfaces through soft lithography, Colloids Surf., A 513 (2017) 389-395.
[5] W. Huang, X.Y. Tang, Z. Qiu, W.X. Zhu, Y.G. Wang, Y.L. Zhu, Z.F. Xiao, H.G.
Wang, D.X. Liang, Jian, L. Y.J Xie, Cellulose-based Superhydrophobic Surface
Decorated with Functional Groups Showing Distinct Wetting Abilities to Manipulate
Water Harvesting, ACS Appl. Mater. Interfaces DOI: 10.1021/acsami.0c12504.
[6] M.Y. Zhang, L.J. Ma, Q. Wang, P. Hao, X. Zheng, Wettability behavior of
nanodroplets on copper surfaces with hierarchical nanostructures, Colloids Surf., A
604 (2020) 125291.
[7] A.F. Pan, W.J. Wang, X.S. Mei, K.D. Wang, X.B. Yang, Rutile TiO2 flocculent
ripples with high antireflectivity and superhydrophobicity on the surface of titanium
under 10 ns laser irradiation without focusing, Langmuir 33 (2017) 9530-9538.
[8] M. Li, X.H. Liu, N. Liu, Z.H. Guo, P.K. Singh, S.Y. Fu, Effect of surface
wettability on the antibacterial activity of nanocellulose-based material with
quaternary ammonium groups, Colloids Surf., A 554 (2018) 122-128.
[9] T.C. Chen, H.T. Liu, H.F. Yang, W. Yan, W. Zhu, H. Liu, Biomimetic fabrication
of robust self-assembly superhydrophobic surfaces with corrosion resistance
properties on stainless steel substrate, RSC Adv. 6 (2016) 43937-43949.
[10] P. Zhang, F.Y. Lv, A review of the recent advances in superhydrophobic surfaces
and the emerging energy-related applications, Energy 82 (2015) 1068-1087.
[11] Z. Yang, X.P. Liu, Y.L. Tian, Novel metal-organic super-hydrophobic surface
fabricated by nanosecond laser irradiation in solution, Colloids Surf., A 587 (2020)
124343.
[12] J.Y. Peng, X.J. Zhao, W.F. Wang, X. Gong, Durable Self-Cleaning Surfaces with
Superhydrophobic and Highly Oleophobic Properties, Langmuir, 35 (2019) 8404-
8412.
[13] Z. Yang, X.P. Liu, Y.L. Tian, A contrastive investigation on anticorrosive
performance of laser-induced super-hydrophobic and oil-infused slippery coatings,
Prog. Org. Coat. 138 (2020) 105313.
[14] J.L. Yong, F. Chen, Q. Yang, J.L. Huo, X. Hou, Superoleophobic Surfaces,
Chem. Soc. Rev. 46 (2017) 4168-4217.
[15] D.W. Li, H.Y. Wang, Y. Liu, D.S. Wei, Z.X. Zhao, Large-Scale Fabrication of
Durable and Robust Super-Hydrophobic Spray Coatings with Excellent Repairable
and Anti-Corrosion Performance, Chem. Eng. J. 367 (2019) 169-179.
[16] R.J. Liao, Z.P. Zuo, C. Guo, Y. Yuan, A.Y. Zhuang, Fabrication of
superhydrophobic surface on aluminum by continuous chemical etching and its antiicing property, Appl. Surf. Sci. 317 (2014) 701-709.
[17] Z. Yang. X.P. Liu, Y.L. Tian, Hybrid laser ablation and chemical modification for
fast fabrication of bio-inspired super-hydrophobic surface with excellent selfcleaning, stability and corrosion resistance, J Bionic Eng 16 (2019) 13-26.
[18] Z. Yang, Y.L. Tian, Y.C. Zhao, C.J. Yang, Study on the fabrication of superhydrophobic surface on Inconel alloy via nanosecond laser ablation, Materials 12
(2019) 278.
[19] Y. Wang, X. Gong, Superhydrophobic Coatings with Periodic Ring Structured
Patterns for Self-Cleaning and Oil-Water Separation, Adv. Mater. Interfaces 4 (2017)
1700190.
[20] N. Chik, W.S.W.M. Zain, A.J. Mohamad, M.Z. Sidek, W.H.W. Ibrahim, A. Reif,
J.H. Rakebrandt, W. Pfleging, X. Liu, Bacterial adhesion on the titanium and
stainless-steel surfaces undergone two different treatment methods: Polishing and ultrafast laser treatment, IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.358 (2018) 012034.
[21] N.K.K. Win, P. Jitareerat, S. Kanlayanarat, S. Sangchote, Effects of cinnamon
extract, chitosan coating, hot water treatment and their combinations on crown rot
disease and quality of banana fruit, Postharvest Biol. Technol. 45 (2007) 333–340.
[22] A. Yarin, Drop impact dynamics: splashing, spreading, receding, bouncing, Annu.
Rev. Fluid Mech. 38 (2006) 159–192.
[23] N. Wang, L.L. Tang, Y.F. Cai, W. Tong, D.S. Xiong, Scalable superhydrophobic
coating with controllable wettability and investigations of its drag reduction, Colloids
Surf. A 555 (2018) 290–295.
[24] R. Fürstner, W. Barthlott, C. Neinhuis, P. Walzel, Wetting and self-cleaning
properties of artificial superhydrophobic surfaces, Langmuir 21 (2005) 956–61.
[25] U. Trdan, M. Hočevar, P. Gregorčič, Transition from superhydrophilic to
superhydrophobic state of laser textured stainless steel surface and its effect on
corrosion resistance, Corros. Sci. 123 (2017) 21–44.
[26] A.L. Biance, C. Clanet, D. Quere, First steps in the spreading of a liquid droplet,
Phys. Rev. E 69 (2004) 016301.
[27] S. Kulju, L. Riegger, P. Koltay et al, Fluid flow simulations meet high-speed
video: computer vision comparison of droplet dynamics, J. Colloid Interface Sci. 522
(2018) 48.
[28] C.J. Yong, B. Bhushan, Dynamic effects of bouncing water droplets on
superhydrophobic surfaces, Langmuir 24.12 (2008) 6262–6269.
[29] G. Karapetsas, N.T. Chamakos, A.G. Papathanasiou, Efficient modelling of
droplet dynamics on complex surfaces, J. Phys.: Condens. Matter 28.8 (2016) 085101.
[30] D. Khojasteh, N.M. Kazerooni, S. Salarian et al, Droplet impact on
superhydrophobic surfaces: a review of recent developments, J. Ind. Eng. Chem. 42
(2016) 1–14.
[31] S.H. Kim, Y. Jiang, H. Kim, Droplet impact and LFP on wettability and
nanostructured surface, Exp. Therm. Fluid Sci. 99 (2018) 85–93.
[32] M. Rudman, Volume‐Tracking Methods for Interfacial Flow Calculations, Int.
J. Numer. Methods Fluids 24.7 (1997) 671-691.

A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7

A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys

Mohamad Bayat Venkata K. Nadimpalli David B. Pedersen Jesper H. Hattel
Department of mechanical engineering, Technical University of Denmark (DTU), Building 425, 2800 Kgs., Lyngby, Denmark

Received 21 August 2020, Revised 18 November 2020, Accepted 25 November 2020, Available online 15 December 2020.

Abstract

Several different interfacial forces affect the free surface of liquid metals during metal additive manufacturing processes. One of these is thermo-capillarity or the so-called Marangoni effect. In this work, a novel framework is introduced for unraveling the effects of thermo-capillarity on the melt pool morphology/size and its thermo-fluid conditions during the Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) process. In this respect, a multi-physics numerical model is developed based on the commercial software package Flow-3D. The model is verified and validated via mesh-independency analysis and by comparison of the predicted melt pool profile with those from lab-scale single-track experiments. Two sets of parametric studies are carried out to find the role of both positive and inverse thermo-capillarity on the melt pool shape and its thermal and fluid dynamics conditions. The thermo-fluid conditions of the melt pool are further investigated using appropriate dimensionless numbers. The results show that for the higher Marangoni number cases, the melt pool temperature drops, and at the same time, the temperature field becomes more uniform. Also, it is shown that at higher Marangoni numbers, temperature gradients decrease, thus reducing the role of conduction in the heat transfer from the melt pool. Furthermore, for the first time, a novel methodology is introduced for the calculation of the melt pool’s average Nusselt number. The average Nusselt numbers calculated for the positive and inverse thermo-capillarity are then used for finding the effective liquid conductivity required for a computationally cheaper pure heat conduction simulation. The results show that the deviation between the average melt pool temperature, using the pure conduction model with effective conductivity, and the one obtained from the advanced fluid dynamics model is less than 2%.

Keywords

Thermo-capillarity, Melt pool, Heat and fluid flow, Numerical model, L-PBF

Korea Abstract

금속 적층 제조 공정 중 액체 금속의 자유 표면에 여러 가지 다른 계면력이 영향을 미칩니다. 이들 중 하나는 열 모세관 또는 소위 Marangoni 효과입니다.

이 작업에서는 L-PBF (Laser Powder Bed Fusion) 공정 중 용융 풀 형태 / 크기 및 열 유동 조건에 대한 열 모세관의 영향을 밝히기 위한 새로운 프레임워크가 도입되었습니다.

이러한 점에서 상용 소프트웨어 패키지 Flow-3D를 기반으로 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 모델은 메쉬 독립 분석을 통해 그리고 예측 된 용융 풀 프로필을 실험실 규모의 단일 트랙 실험에서 얻은 프로필과 비교하여 검증 및 검증됩니다.

용융 풀 모양과 열 및 유체 역학 조건에 대한 양 및 역 열 모세관의 역할을 찾기 위해 두 세트의 매개 변수 연구가 수행됩니다. 용융 풀의 열 유동 조건은 적절한 무 차원 숫자를 사용하여 추가로 조사됩니다.

결과는 Marangoni 수가 더 높은 경우 용융 풀 온도가 떨어지고 동시에 온도 필드가 더 균일 해짐을 보여줍니다. 또한 Marangoni 수가 높을수록 온도 구배가 감소하여 용융 풀에서 열 전달에서 전도의 역할이 감소하는 것으로 나타났습니다.

또한 용융 풀의 평균 Nusselt 수를 계산하기위한 새로운 방법론이 처음으로 도입되었습니다. 그런 다음 양수 및 역 열 모세관에 대해 계산 된 평균 Nusselt 수는 계산적으로 더 저렴한 순수 열 전도 시뮬레이션에 필요한 효과적인 액체 전도도를 찾는 데 사용됩니다. 결과는 유효 전도도가 있는 순수 전도 모델을 사용한 평균 용융 풀 온도와 고급 유체 역학 모델에서 얻은 편차가 2 % 미만임을 보여줍니다.

A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig1
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig1
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig2
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig2
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig3
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig3
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig4
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig4
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig5
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig5
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig6
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig6
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig7
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig8
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig8
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig9
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig9
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig10
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig10
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig11
A fundamental investigation of thermo-capillarity in laser powder bed fusion of metals and alloys Fig11
Effect of Y2O3 on microstructure

Hierarchical grain refinement during the laser additive manufacturing of Ti-6Al-4V alloys by the addition of micron-sized refractory particles

미크론 크기의 내화물 입자를 추가하여 Ti-6Al-4V 합금의 레이저 적층 제조중 계층적 입자 미세 조정

Xiang Wang, Lin-Jie Zhang, Jie Ning, Sen Li, Liang-Liang Zhang, Jian Long
State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China

Abstract

Ti-6Al-4V alloys mad by additive manufacturing (AM) with slower cooling rate (e. g., direct energy deposition (DED)) generally have the problem of severe coarsening of α phase. This study presents a method to refine the microstructure of the primary β phase formed during the solid–liquid transformation, microstructures formed during the β → α + β transformation, and recrystallized microstructures formed during the repeated heating cycles encountered in AM processes. This is accomplished by the in situ precipitation of nano-sized dispersed high-melting-point yttria Y2O3 particles. The addition of micron-sized particles with high melting points can refine primary crystallized grains and transformed grains corresponding to the secondary phase in Ti-6Al-4V alloys. In addition, they can effectively inhibit the recrystallization and growth of prior-deposited metal grains. The microstructural and tensile properties of laser additive manufactured with filler wire Ti-6Al-4V components with different amounts of Y2O3 (0, 0.12, and 0.22 wt%) were investigated. The refining effect of Y2O3 was significant and the tensile strength of Ti-6Al-4V containing 0.22 wt% Y2O3 in the longitudinal and transverse directions was greater than that of Ti-6Al-4V by approximately 12% and 9%, respectively. Concurrently, there was no loss in the elongation of the material in either direction. The strategy of using micron-sized refractory particles to control phase transformation (primary crystallization, solid-state phase transformation, and recrystallization) can be applied to the AM of different metals, in which microstructures are susceptible to coarsening.

냉각 속도가 느린 적층 제조(AM)에 의해 제조된 Ti-6Al-4V 합금은 일반적으로 α상(예: 직접 에너지 증착(DED)의 심각한 응고 문제를 가지고 있습니다. 이 연구는 고체-액체 변환 중에 형성된 1 차 β상의 미세 구조, β → α + β 변환 중에 형성된 미세 구조, AM 공정에서 발생하는 반복되는 가열주기 동안 형성된 재 결정화된 미세 구조를 정제하는 방법을 제시합니다.

이것은 나노 크기의 분산된 고 융점이 트리아 Y2O3 입자의 현장 침전에 의해 달성됩니다. 녹는 점이 높은 미크론 크기의 입자를 추가하면 Ti-6Al-4V 합금의 2 차 상에 해당하는 1차 결정 입자 및 변형된 입자를 정제 할 수 있습니다.

또한 사전에 증착된 금속 입자의 재 결정화 및 성장을 효과적으로 억제 할 수 있습니다. Y2O3 (0, 0.12, 0.22 wt %)의 양이 다른 필러 와이어 Ti-6Al-4V 성분으로 제조 된 레이저 첨가제의 미세 구조 및 인장 특성을 조사했습니다.

Y2O3의 정제 효과는 유의미했으며, Y2O3 0.22 wt %를 세로 및 가로 방향으로 포함하는 Ti-6Al-4V의 인장 강도는 Ti-6Al-4V보다 각각 약 12 ​​% 및 9 % 더 컸습니다. 동시에 어느 방향으로도 재료의 연신율에 손실이 없었습니다.

미크론 크기의 내화 입자를 사용하여 상 변환 (1 차 결정화, 고체 상 변환 및 재결정 화)을 제어하는 ​​전략은 미세 구조가 거칠어지기 쉬운 다양한 금속의 AM에 적용될 수 있습니다.

Effect of Y2O3 on microstructure
Effect of Y2O3 on microstructure

Keywords: Grain hierarchical refinement, YttriaSolidification microstructures, Solid phase transition microstructures, Recrystallization microstructures

Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.

DNA Printing Integrated Multiplexer Driver Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) and Microfluidic Flow Estimation

DNA 프린팅 통합 멀티플렉서 드라이버 Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) 및 Microfluidic Flow Estimation

by Jian-Chiun Liou 1,*,Chih-Wei Peng 1,Philippe Basset 2 andZhen-Xi Chen 11School of Biomedical Engineering, Taipei Medical University, Taipei 11031, Taiwan2ESYCOM, Université Gustave Eiffel, CNRS, CNAM, ESIEE Paris, F-77454 Marne-la-Vallée, France*Author to whom correspondence should be addressed.

Abstract

The system designed in this study involves a three-dimensional (3D) microelectronic mechanical system chip structure using DNA printing technology. We employed diverse diameters and cavity thickness for the heater. DNA beads were placed in this rapid array, and the spray flow rate was assessed. Because DNA cannot be obtained easily, rapidly deploying DNA while estimating the total amount of DNA being sprayed is imperative. DNA printings were collected in a multiplexer driver microelectronic mechanical system head, and microflow estimation was conducted. Flow-3D was used to simulate the internal flow field and flow distribution of the 3D spray room. The simulation was used to calculate the time and pressure required to generate heat bubbles as well as the corresponding mean outlet speed of the fluid. The “outlet speed status” function in Flow-3D was used as a power source for simulating the ejection of fluid by the chip nozzle. The actual chip generation process was measured, and the starting voltage curve was analyzed. Finally, experiments on flow rate were conducted, and the results were discussed. The density of the injection nozzle was 50, the size of the heater was 105 μm × 105 μm, and the size of the injection nozzle hole was 80 μm. The maximum flow rate was limited to approximately 3.5 cc. The maximum flow rate per minute required a power between 3.5 W and 4.5 W. The number of injection nozzles was multiplied by 100. On chips with enlarged injection nozzle density, experiments were conducted under a fixed driving voltage of 25 V. The flow curve obtained from various pulse widths and operating frequencies was observed. The operating frequency was 2 KHz, and the pulse width was 4 μs. At a pulse width of 5 μs and within the power range of 4.3–5.7 W, the monomer was injected at a flow rate of 5.5 cc/min. The results of this study may be applied to estimate the flow rate and the total amount of the ejection liquid of a DNA liquid.

이 연구에서 설계된 시스템은 DNA 프린팅 기술을 사용하는 3 차원 (3D) 마이크로 전자 기계 시스템 칩 구조를 포함합니다. 히터에는 다양한 직경과 캐비티 두께를 사용했습니다. DNA 비드를 빠른 어레이에 배치하고 스프레이 유속을 평가했습니다.

DNA를 쉽게 얻을 수 없기 때문에 DNA를 빠르게 배치하면서 스프레이 되는 총 DNA 양을 추정하는 것이 필수적입니다. DNA 프린팅은 멀티플렉서 드라이버 마이크로 전자 기계 시스템 헤드에 수집되었고 마이크로 플로우 추정이 수행되었습니다.

Flow-3D는 3D 스프레이 룸의 내부 유동장과 유동 분포를 시뮬레이션 하는데 사용되었습니다. 시뮬레이션은 열 거품을 생성하는데 필요한 시간과 압력뿐만 아니라 유체의 해당 평균 출구 속도를 계산하는데 사용되었습니다.

Flow-3D의 “출구 속도 상태”기능은 칩 노즐에 의한 유체 배출 시뮬레이션을 위한 전원으로 사용되었습니다. 실제 칩 생성 프로세스를 측정하고 시작 전압 곡선을 분석했습니다. 마지막으로 유속 실험을 하고 그 결과를 논의했습니다. 분사 노즐의 밀도는 50, 히터의 크기는 105μm × 105μm, 분사 노즐 구멍의 크기는 80μm였다. 최대 유량은 약 3.5cc로 제한되었습니다. 분당 최대 유량은 3.5W에서 4.5W 사이의 전력이 필요했습니다. 분사 노즐의 수에 100을 곱했습니다. 분사 노즐 밀도가 확대 된 칩에 대해 25V의 고정 구동 전압에서 실험을 수행했습니다. 얻은 유동 곡선 다양한 펄스 폭과 작동 주파수에서 관찰되었습니다. 작동 주파수는 2KHz이고 펄스 폭은 4μs입니다. 5μs의 펄스 폭과 4.3–5.7W의 전력 범위 내에서 단량체는 5.5cc / min의 유속으로 주입되었습니다. 이 연구의 결과는 DNA 액체의 토 출액의 유량과 총량을 추정하는 데 적용될 수 있습니다.

Keywords: DNA printingflow estimationMEMS

Introduction

잉크젯 프린트 헤드 기술은 매우 중요하며, 잉크젯 기술의 거대한 발전은 주로 잉크젯 프린트 헤드 기술의 원리 개발에서 시작되었습니다. 잉크젯 인쇄 연구를 위한 대규모 액적 생성기 포함 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8]. 연속 식 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점이 있습니다. 그러나이 방법의 잉크젯 프린트 헤드의 구조는 더 복잡하고 양산이 어려운 가압 장치, 대전 전극, 편향 전계가 필요하다. 주문형 잉크젯 시스템의 잉크젯 프린트 헤드는 구조가 간단하고 잉크젯 헤드의 다중 노즐을 쉽게 구현할 수 있으며 디지털화 및 색상 지정이 쉽고 이미지 품질은 비교적 좋지만 일반적인 잉크 방울 토출 속도는 낮음 [ 9 , 10 , 11 ].

핫 버블 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있습니다. 노즐은 매우 미세하여 풍부한 조화 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다. 잉크 카트리지와 노즐이 일체형 구조를 이루고 있으며, 잉크 카트리지 교체시 잉크젯 헤드가 동시에 업데이트되므로 노즐 막힘에 대한 걱정은 없지만 소모품 낭비가 발생하고 상대적으로 높음 비용. 주문형 잉크젯 기술은 배출해야 하는 그래픽 및 텍스트 부분에만 잉크 방울을 배출하고 빈 영역에는 잉크 방울이 배출되지 않습니다. 이 분사 방법은 잉크 방울을 충전할 필요가 없으며 전극 및 편향 전기장을 충전할 필요도 없습니다. 노즐 구조가 간단하고 노즐의 멀티 노즐 구현이 용이하며, 출력 품질이 더욱 개선되었습니다. 펄스 제어를 통해 디지털화가 쉽습니다. 그러나 잉크 방울의 토출 속도는 일반적으로 낮습니다. 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전기 잉크젯의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 물론 다른 유형이 있습니다.

압전 잉크젯 기술의 실현 원리는 인쇄 헤드의 노즐 근처에 많은 소형 압전 세라믹을 배치하면 압전 크리스탈이 전기장의 작용으로 변형됩니다. 잉크 캐비티에서 돌출되어 노즐에서 분사되는 패턴 데이터 신호는 압전 크리스탈의 변형을 제어한 다음 잉크 분사량을 제어합니다. 압전 MEMS 프린트 헤드를 사용한 주문형 드롭 하이브리드 인쇄 [ 12]. 열 거품 잉크젯 기술의 실현 원리는 가열 펄스 (기록 신호)의 작용으로 노즐의 발열체 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매가 증발하여 많은 수의 핵 형성 작은 거품을 생성하는 것입니다. 내부 거품의 부피는 계속 증가합니다. 일정 수준에 도달하면 생성된 압력으로 인해 잉크가 노즐에서 분사되고 최종적으로 기판 표면에 도달하여 패턴 정보가 재생됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

“3D 제품 프린팅”및 “증분 빠른 제조”의 의미는 진화했으며 모든 증분 제품 제조 기술을 나타냅니다. 이는 이전 제작과는 다른 의미를 가지고 있지만, 자동 제어 하에 소재를 쌓아 올리는 3D 작업 제작 과정의 공통적 인 특징을 여전히 반영하고 있습니다 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ].

이 개발 시스템은 열 거품 분사 기술입니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하고 스프레이 유속을 평가하기 위해 다른 히터 직경과 캐비티 두께를 설계하는 것입니다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목적은 분사되는 DNA 용액의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 변환해야 하는 경우 부스트 컨버터가 유일한 선택입니다. 부스트 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 통해 전압을 충전하여 부스트 출력의 목적을 달성하고, MOSFET이 꺼지면 인덕터는 부하 정류를 통해 방전됩니다.

인덕터의 충전과 방전 사이의 변환 프로세스는 인덕터를 통한 전압의 방향을 반대로 한 다음 점차적으로 입력 작동 전압보다 높은 전압을 증가시킵니다. MOSFET의 스위칭 듀티 사이클은 확실히 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류와 부스트 컨버터의 부스트 비율은 부스트 ​​컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전압은 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 부스트 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정확한 제로 전류 턴 오프를 달성하여 부스트 변압기를 보다 효율적으로 만듭니다. 최대 전력 점 추적 장치를 통해 입력 전력을 실시간으로 모니터링합니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 부스트 컨버터가 작동하기 시작하여 부스트 컨버터가 최대 전력 출력 지점으로 유리 기판에 DNA 인쇄를 하는 데 적합합니다. 일정한 온 타임 생성 회로를 통해 온 타임이 온도 및 칩의 코너 각도에 영향을 받지 않아 시스템의 안정성이 향상됩니다.

잉크젯 프린트 헤드에 사용되는 기술은 매우 중요합니다. 잉크젯 기술의 엄청난 발전은 주로 잉크젯 프린팅에 사용되는 대형 액적 이젝터 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]를 포함하여 잉크젯 프린트 헤드 기술의 이론 개발에서 시작되었습니다 . 연속 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점을 가지고 있습니다. 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있으며 이러한 노즐은 매우 복잡합니다. 노즐은 풍부하고 조화로운 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다 [ 9 , 10 ,11 ]. 잉크젯은 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전 식 잉크젯의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 다른 유형도 사용 중입니다. 압전 잉크젯의 기능은 다음과 같습니다. 많은 소형 압전 세라믹이 잉크젯 헤드 노즐 근처에 배치됩니다. 압전 결정은 전기장 아래에서 변형됩니다. 그 후, 잉크는 잉크 캐비티에서 압착되어 노즐에서 배출됩니다. 패턴의 데이터 신호는 압전 결정의 변형을 제어한 다음 분사되는 잉크의 양을 제어합니다. 압전 마이크로 전자 기계 시스템 (MEMS) 잉크젯 헤드는 하이브리드 인쇄에 사용됩니다. [ 12]. 열 버블 잉크젯 기술은 다음과 같이 작동합니다. 가열 펄스 (즉, 기록 신호) 하에서 노즐의 가열 구성 요소의 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매를 증발시켜 많은 양의 작은 핵 기포를 생성합니다. 내부 기포의 부피가 지속적으로 증가합니다. 압력이 일정 수준에 도달하면 노즐에서 잉크가 분출되고 잉크가 기판 표면에 도달하여 패턴과 메시지가 표시됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

3 차원 (3D) 제품 프린팅 및 빠른 프로토 타입 기술의 발전에는 모든 빠른 프로토 타입의 생산 기술이 포함됩니다. 래피드 프로토 타입 기술은 기존 생산 방식과는 다르지만 3D 제품 프린팅 생산 과정의 일부 특성을 공유합니다. 구체적으로 자동 제어 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ] 하에서 자재를 쌓아 올립니다 .

이 연구에서 개발된 시스템은 열 기포 방출 기술을 사용했습니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하기 위해 히터에 대해 다른 직경과 다른 공동 두께가 사용되었습니다. 그 후, 스프레이 유속을 평가했다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목표는 분사되는 DNA 액체의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 수정해야하는 경우 승압 컨버터가 유일한 옵션입니다. 승압 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 충전하여 출력 전압을 증가시킵니다. MOSFET이 꺼지면 부하 정류를 통해 인덕턴스가 방전됩니다. 충전과 방전 사이에서 인덕터를 변경하는 과정은 인덕터를 통과하는 전압의 방향을 변경합니다. 전압은 입력 작동 전압을 초과하는 지점까지 점차적으로 증가합니다. MOSFET 스위치의 듀티 사이클은 부스트 ​​비율을 결정합니다. MOSFET의 승압 컨버터의 정격 전류와 부스트 비율은 승압 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류는 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 승압 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정밀한 제로 전류 셧다운을 실현할 수 있으므로 셋업 컨버터의 효율성을 높일 수 있습니다. 최대 전력 점 추적 장치는 입력 전력을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되었습니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 승압 컨버터가 작동을 시작합니다. 스텝 업 컨버터는 DNA 프린팅을 위한 최대 전력 출력 포인트가 있는 유리 기판에 사용됩니다.

MEMS Chip Design for Bubble Jet

이 연구는 히터 크기, 히터 번호 및 루프 저항과 같은 특정 매개 변수를 조작하여 5 가지 유형의 액체 배출 챔버 구조를 설계했습니다. 표 1 은 측정 결과를 나열합니다. 이 시스템은 다양한 히터의 루프 저항을 분석했습니다. 100 개 히터 설계를 완료하기 위해 2 세트의 히터를 사용하여 각 단일 회로 시리즈를 통과하기 때문에 100 개의 히터를 설계할 때 총 루프 저항은 히터 50 개의 총 루프 저항보다 하나 더 커야 합니다. 이 연구에서 MEMS 칩에서 기포를 배출하는 과정에서 저항 층의 면저항은 29 Ω / m 2입니다. 따라서 모델 A의 총 루프 저항이 가장 컸습니다. 일반 사이즈 모델 (모델 B1, C, D, E)의 두 배였습니다. 모델 B1, C, D 및 E의 총 루프 저항은 약 29 Ω / m 2 입니다. 표 1 에 따르면 오류 범위는 허용된 설계 값 이내였습니다. 따라서야 연구에서 설계된 각 유형의 단일 칩은 동일한 생산 절차 결과를 가지며 후속 유량 측정에 사용되었습니다.

Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.
Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.

DNA를 뿌린 칩의 파워가 정상으로 확인되면 히터 버블의 성장 특성을 테스트하고 검증했습니다. DNA 스프레이 칩의 필름 두께와 필름 품질은 히터의 작동 조건과 스프레이 품질에 영향을 줍니다. 따라서 기포 성장 현상과 그 성장 특성을 이해하면 본 연구에서 DNA 스프레이 칩의 특성과 작동 조건을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

설계된 시스템은 기포 성장 조건을 관찰하기 위해 개방형 액체 공급 방법을 채택했습니다. 이미지 관찰을 위해 발광 다이오드 (LED, Nichia NSPW500GS-K1, 3.1V 백색 LED 5mm)를 사용하는 동기식 플래시 방식을 사용하여 동기식 지연 광원을 생성했습니다. 이 시스템은 또한 전하 결합 장치 (CCD, Flir Grasshopper3 GigE GS3-PGE-50S5C-C)를 사용하여 이미지를 캡처했습니다. 그림 1핵 형성, 성장, 거품 생성에서 소산에 이르는 거품의 과정을 보여줍니다. 이 시스템은 기포의 성장 및 소산 과정을 확인하여 시작 전압을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 채널의 액체 공급 방법은 LED가 깜빡이는 시간을 가장 큰 기포 발생에 필요한 시간 (15μs)으로 설정했습니다. 이 디자인은 부적합한 깜박임 시간으로 인한 잘못된 판단과 거품 이미지 캡처 불가능을 방지합니다.

Figure 1. The system uses CCD to capture images.
Figure 1. The system uses CCD to capture images.

<내용 중략>…….

Table 2. Open pool test starting voltage results.
Table 2. Open pool test starting voltage results.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.

Conclusions

이 연구는 DNA 프린팅 IDMH를 제공하고 미세 유체 흐름 추정을 수행했습니다. 설계된 DNA 스프레이 캐비티와 20V의 구동 전압에서 다양한 펄스 폭의 유동 성능이 펄스 폭에 따라 증가하는 것으로 밝혀졌습니다.

E1 유형 유량 테스트는 해당 유량이 3.1cc / min으로 증가함에 따라 유량이 전력 변화에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 동력이 증가함에 따라 유량은 0.75cc / min에서 3.5cc / min으로 최대 6.5W까지 증가했습니다. 동력이 더 증가하면 유량은 에너지와 함께 증가하지 않습니다. 이것은 이 테이블 디자인이 가장 크다는 것을 보여줍니다. 유속은 3.5cc / 분이었다.
작동 주파수가 2KHz이고 펄스 폭이 4μs 및 5μs 인 특수 설계된 DNA 스프레이 룸 구조에서 다양한 전력 조건 하에서 유량 변화를 관찰했습니다. 4.3–5.87 W의 출력 범위 내에서 주입 된 모노머의 유속은 5.5cc / 분이었습니다. 이것은 힘이 증가해도 변하지 않았습니다. DNA는 귀중하고 쉽게 얻을 수 없습니다. 이 실험을 통해 우리는 DNA가 뿌려진 마이크로 어레이 바이오칩의 수천 개의 지점에 필요한 총 DNA 양을 정확하게 추정 할 수 있습니다.

<내용 중략>…….

References

  1. Pydar, O.; Paredes, C.; Hwang, Y.; Paz, J.; Shah, N.; Candler, R. Characterization of 3D-printed microfluidic chip interconnects with integrated O-rings. Sens. Actuators Phys. 2014205, 199–203. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Ohtani, K.; Tsuchiya, M.; Sugiyama, H.; Katakura, T.; Hayakawa, M.; Kanai, T. Surface treatment of flow channels in microfluidic devices fabricated by stereolitography. J. Oleo Sci. 201463, 93–96. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Castrejn-Pita, J.R.; Martin, G.D.; Hoath, S.D.; Hutchings, I.M. A simple large-scale droplet generator for studies of inkjet printing. Rev. Sci. Instrum. 200879, 075108. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  4. Asai, A. Application of the nucleation theory to the design of bubble jet printers. Jpn. J. Appl. Phys. Regul. Rap. Short Notes 198928, 909–915. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Aoyama, R.; Seki, M.; Hong, J.W.; Fujii, T.; Endo, I. Novel Liquid Injection Method with Wedge-shaped Microchannel on a PDMS Microchip System for Diagnostic Analyses. In Transducers’ 01 Eurosensors XV; Springer: Berlin, Germany, 2001; pp. 1204–1207. [Google Scholar]
  6. Xu, B.; Zhang, Y.; Xia, H.; Dong, W.; Ding, H.; Sun, H. Fabrication and multifunction integration of microfluidic chips by femtosecond laser direct writing. Lab Chip 201313, 1677–1690. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Nayve, R.; Fujii, M.; Fukugawa, A.; Takeuchi, T.; Murata, M.; Yamada, Y. High-Resolution long-array thermal ink jet printhead fabricated by anisotropic wet etching and deep Si RIE. J. Microelectromech. Syst. 200413, 814–821. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. O’Connor, J.; Punch, J.; Jeffers, N.; Stafford, J. A dimensional comparison between embedded 3D: Printed and silicon microchannesl. J. Phys. Conf. Ser. 2014525, 012009. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Fang, Y.J.; Lee, J.I.; Wang, C.H.; Chung, C.K.; Ting, J. Modification of heater and bubble clamping behavior in off-shooting inkjet ejector. In Proceedings of the IEEE Sensors, Irvine, CA, USA, 30 October–3 November 2005; pp. 97–100. [Google Scholar]
  10. Lee, W.; Kwon, D.; Choi, W.; Jung, G.; Jeon, S. 3D-Printed microfluidic device for the detection of pathogenic bacteria using size-based separation in helical channel with trapezoid cross-section. Sci. Rep. 20155, 7717. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  11. Shin, D.Y.; Smith, P.J. Theoretical investigation of the influence of nozzle diameter variation on the fabrication of thin film transistor liquid crystal display color filters. J. Appl. Phys. 2008103, 114905-1–114905-11. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Kim, Y.; Kim, S.; Hwang, J.; Kim, Y. Drop-on-Demand hybrid printing using piezoelectric MEMS printhead at various waveforms, high voltages and jetting frequencies. J. Micromech. Microeng. 201323, 8. [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Thermal design modifications to improve firing frequency of back shooting inkjet printhead. Sens. Actuators Phys. 2004114, 387–391. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Rose, D. Microfluidic Technologies and Instrumentation for Printing DNA Microarrays. In Microarray Biochip Technology; Eaton Publishing: Norwalk, CT, USA, 2000; p. 35. [Google Scholar]
  15. Wu, D.; Wu, S.; Xu, J.; Niu, L.; Midorikawa, K.; Sugioka, K. Hybrid femtosecond laser microfabrication to achieve true 3D glass/polymer composite biochips with multiscale features and high performance: The concept of ship-in-abottle biochip. Laser Photon. Rev. 20148, 458–467. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. McIlroy, C.; Harlen, O.; Morrison, N. Modelling the jetting of dilute polymer solutions in drop-on-demand inkjet printing. J. Non Newton. Fluid Mech. 2013201, 17–28. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Anderson, K.; Lockwood, S.; Martin, R.; Spence, D. A 3D printed fluidic device that enables integrated features. Anal. Chem. 201385, 5622–5626. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Avedisian, C.T.; Osborne, W.S.; McLeod, F.D.; Curley, C.M. Measuring bubble nucleation temperature on the surface of a rapidly heated thermal ink-jet heater immersed in a pool of water. Proc. R. Soc. A Lond. Math. Phys. Sci. 1999455, 3875–3899. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Lim, J.H.; Kuk, K.; Shin, S.J.; Baek, S.S.; Kim, Y.J.; Shin, J.W.; Oh, Y.S. Failure mechanisms in thermal inkjet printhead analyzed by experiments and numerical simulation. Microelectron. Reliab. 200545, 473–478. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Shallan, A.; Semjkal, P.; Corban, M.; Gujit, R.; Breadmore, M. Cost-Effective 3D printing of visibly transparent microchips within minutes. Anal. Chem. 201486, 3124–3130. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  21. Cavicchi, R.E.; Avedisian, C.T. Bubble nucleation and growth anomaly for a hydrophilic microheater attributed to metastable nanobubbles. Phys. Rev. Lett. 200798, 124501. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Kamei, K.; Mashimo, Y.; Koyama, Y.; Fockenberg, C.; Nakashima, M.; Nakajima, M.; Li, J.; Chen, Y. 3D printing of soft lithography mold for rapid production of polydimethylsiloxane-based microfluidic devices for cell stimulation with concentration gradients. Biomed. Microdevices 201517, 36. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Firing frequency improvement of back shooting inkjet printhead by thermal management. In Proceedings of the TRANSDUCERS’03. 12th International Conference on Solid-State Sensors.Actuators and Microsystems. Digest of Technical Papers (Cat. No.03TH8664), Boston, MA, USA, 8–12 June 2003; Volume 1, pp. 380–383. [Google Scholar]
  24. Laio, X.; Song, J.; Li, E.; Luo, Y.; Shen, Y.; Chen, D.; Chen, Y.; Xu, Z.; Sugoioka, K.; Midorikawa, K. Rapid prototyping of 3D microfluidic mixers in glass by femtosecond laser direct writing. Lab Chip 201212, 746–749. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Weld bead surface images showing the slag formation location for (a) wire 1 and (b) wire 2.

The effect of alloying elements of gas metal arc welding (GMAW) wire on weld pool flow and slag formation location in cold metal transfer (CMT)

가스 금속 아크 용접 (GMAW) 와이어의 합금 원소가 CMT (Cold Metal Transfer)에서 용접 풀 흐름 및 슬래그 형성 위치에 미치는 영향

Md. R. U. Ahsan1,3, Muralimohan. Cheepu2, Yeong-Do Park* 2,3
1Department of Mechanical Engineering, International University of Business, Agriculture and Technology,
Dhaka 1230, Bangladesh.
r.ahsan06me@gmail.com
2Department of Advanced Materials and Industrial Management Engineering, Dong-Eui University, Busan
47340, Republic of Korea.
muralicheepu@gmail.com
3Department of Advanced Materials Engineering, Dong-Eui University, B

Abstract

용접시 표면 장력 구동 흐름 또는 마랑고니 흐름은 용접 비드 모양을 제어하는데 중요한 역할을 하므로 용접 접합 품질에 영향을 미칩니다. 용해된 금속의 표면 장력은 보통 음의 온도 계수를 가지므로 용접 풀이 중심에서 토우 방향으로 흐르게 됩니다.

표면 장력의 이 온도 계수는 황(S), 산소(O), 셀레늄(Se) 및 텔루륨(Te)과 같은 표면 활성 요소가 있는 경우 양의 계수로 변경할 수 있습니다. 소모품에 존재하는 탈산화 원소의 양이 용접 금속에 존재하는 산소량을 결정합니다. 탈산화제 양이 적으면 용접 금속에 산소 농도가 높아집니다.

적절한 양의 산소가 있으면 용융지에 표면 장력 구배의 양의 온도 계수가 발생할 수 있습니다. 이 경우 용접 풀은 토우에서 중앙 방향으로 흐릅니다. 그 결과, 아크와 용융지에 있는 화농성 반응의 경우, 합금 요소의 다양한 산화물이 슬래그(slag)라고 합니다. 슬래그는 용융지 표면에 떠서 용융지 흐름 패턴에 따라 누적됩니다.

그 결과, 슬래그는 용융지 흐름 패턴에 따라 용접 비드 중심 또는 토우 중심을 따라 형성됩니다. 슬래그는 용접 비드의 외관과 도장 접착력을 저하시키므로 제거해야 합니다. 쉽게 분리할 수 있기 때문에 용접 비드 중심 부근에서 슬래그가 형성되는 것이 좋습니다.

용접 풀의 현장 고속 비디오 촬영, 용접 금속 화학 성분 분석, 소모품 합금 요소가 용접 풀 흐름 패턴 및 슬래그 형성 위치에 미치는 영향이 공개되어 CMT-GMAW의 생산성 향상을 위해 용접 소모품 선택을 용이하게 할 수 있습니다.

The surface tension driven flow or Marangoni flow in welding plays an important role in governing weld bead shape hence affecting the weld joint quality. The surface tension of molten metal usually has a negative temperature coefficient causing the weld pool to flow from the center towards the toe.

This temperature coefficient of the surface tension can be altered to be a positive one in the presence of surface-active elements like sulfur (S), oxygen (O), selenium (Se) and tellurium (Te). The amount of deoxidizing elements present in the consumables governs the amount of oxygen present in the weld metal. The presence of a lower amount of deoxidizers results in higher concentration of oxygen in the weld metal.

The presence of adequate amount of oxygen can result in a positive temperature coefficient of surface tension gradient in the weld pool. In such situation, the weld pool flows from the toe towards the direction of the center. As a result, of pyrometallurgical reactions in the arc and the weld pool various oxides of the alloying elements are former which are referred as slag.

The slags float on the weld pool surface and accumulate following the weld pool flow pattern. As a result, slags form either along the center of the weld bead or the toe depending on the weld pool flow pattern. The slags need to be removed as they degrade the weld bead appearance and paint adhesiveness.

Due to easy detachability, slag formation near the center of the weld bead is desired. From in-situ high-speed videography of weld pool, weld metal chemical composition analysis, the effect of consumables alloying elements on weld pool flow pattern and slag formation location are disclosed, which can facilitate the selection of the welding consumables for better productivity in CMT-GMAW.

Weld bead surface images showing the slag formation location for (a) wire 1 and (b) wire 2.
Weld bead surface images showing the slag formation location for (a) wire 1 and (b) wire 2.
Fig. 2: High-speed movie frames and schematic showing the weld pool flow pattern and the slag formation location for wire 1 and wire 2.
Fig. 2: High-speed movie frames and schematic showing the weld pool flow pattern and the slag formation location for wire 1 and wire 2.
Fig. 3: Quantitative analysis data on slag formation for different wire.
Fig. 3: Quantitative analysis data on slag formation for different wire.

References

[1] S. Lu, H. Fujii, and K. Nogi: “Marangoni convection and weld shape variations in He-CO2 shielded gas
tungsten arc welding on SUS304 stainless steel,” J. Mater. Sci., Vol. 43, No. 13 (2008), pp. 4583–4591.
[2] Y. Wang and H. L. Tsai: “Effects of surface active elements on weld pool fluid flow and weld penetration in
gas metal arc welding,” Metall. Mater. Trans. B, Vol. 32, No. 3 (2001), pp. 501–515.
[3] P. Sahoo, T. Debroy, and M. J. McNallan: “Surface tension of binary metal-surface active solute systems under
conditions relevant to welding metallurgy,” Metall. Trans. B, Vol. 19, No. 2 (1988), pp. 483–491.
[4] M. J. Mcnallan and T. Debroy: “Effect of Temperature and in Fe-Ni-Cr Alloys Containing Sulfur,”Metall.
Trans. B,Vol. 22, No. 4 (1991) pp. 557-560.
[5] S. Kou, C. Limmaneevichitr, and P. S. Wei: “Oscillatory Marangoni flow: A fundamental study by conductionmode laser spot welding,” Weld. J., Vol. 90, No. 12 (2011), pp. 229–240.
[6] M. Hasegawa, M. Watabe, and W. H. Young: “Theory of the surface tension of liquid metals,” J. Phys. F Met.
Phys., Vol. 11, No. 8 (2000), pp. 173–177.
[7] C. Heiple and J. Roper: “Effect of selenium on GTAW fusion zone geometry,” Weld. J., (1981), pp. 143–145.
[8] C. R. Heiple and J. R. Roper: “Mechanism for Minor Element Effect on {GTA} Fusion Zone Geometry,”
Weld. J., Vol. 61, (1982)pp. 97–102.
[9] C. Heiple, J. Roper, R. Stagner, and R. Aden: “Surface active element effects on the shape of GTA, laser and
electron beam welds,” Weld. J., (1983) pp. 72–77.
[10] C. R. Heiple and P. Burgardt: “Effects of SO2 Shielding Gas Additions on GTA Weld Shape,” Weld. J., (1985)
pp. 159–162.
[11] P. F. Mendez, and T. W. Eagar: “Penetration and Defect Formation in High-Current Arc Welding,” Weld. J.,
(2003) pp. 296–306.
[12] B. Ribic, S. Tsukamoto, R. Rai, and T. DebRoy: “Role of surface-active elements during keyhole-mode laser
welding,” J. Phys. D. Appl. Phys., Vol. 44, No. 48 (2011), pp. 485–203.
[13] C. Limmaneevichitr and S. Kou, “Experiments to simulate effect of Marangoni convection on weld pool shape,”
Weld. J., Vol. 79, (2000)pp. 231–237.
[14] C. Limmaneevichitr and S. Kou: “Visualization of Marangoni convection in simulated weld pools containing a
surface-active agent,” Weld. J., vol. 79, No. 11 (2000), pp. 324–330.
[15] Y. Wang and H. L. Tsai: “Impingement of filler droplets and weld pool dynamics during gas metal arc welding
process,” Int. J. Heat Mass Transf., Vol. 44, No. 11 (2001), pp. 2067–2080.
[16] S. Liu: “Pyrometallurgical Studies of Molten Metal Droplets for the Characterization of Gas Metal Arc
Welding,” Proc 9thTrends in Welding Research Conf., Chicago, Illinois, June 2012, pp. 353–361.
[17] Y. Umehara, R. Suzuki and T. Nakano: “Development of the innovative GMA wire improving the flow
direction of molten pool” Quart. J. Japan Weld. Soc., Vol. 27, NO. 2 (2009), pp. 163–168.

Figure 2. Experimental setups for the (a) Al/Cu overlap joint and (b) laser welding process.

Investigation on Laser Welding of Al Ribbon to Cu Sheet: Weldability, Microstructure, and Mechanical and Electrical Properties

알루미늄 리본과 구리 시트의 레이저 용접에 대한 조사 : 용접성, 미세 구조, 기계적 및 전기적 특성

Won‐Sang Shin 1,†, Dae‐Won Cho 2,†, Donghyuck Jung 1, Heeshin Kang 3, Jeng O Kim 3, Yoon‐Jun Kim 1,*
and Changkyoo Park 3,*

Al 리본과 Cu 시트의 펄스 레이저 용접은 전력 전자 모듈의 전기적 상호 연결에 대해 조사되었습니다. 결함 없는 Al / Cu 조인트를 얻기 위해 레이저 출력, 스캔 속도 및 열 입력이 서로 다른 다양한 실험 조건이 사용되었습니다. Al / Cu 레이저 용접 중에 금속 간 화합물이 용접 영역에 형성되었습니다. 전자 탐침 마이크로 분석기와 투과 전자 현미경으로 Al4Cu9, Al2Cu, AlCu 등으로 밝혀진 금속 간 화합물의 상을 확인했습니다. 전산 유체 역학 시뮬레이션은 Marangoni 효과가 용융 풀의 순환을 유도하여 혼합물을 생성하는 것으로 나타났습니다. Al과 Cu의 결합과 Al / Cu 조인트에서 소용돌이 모양의 구조 형성. Al / Cu 접합부의 인장 전단강도와 전기 저항을 측정하였으며 용접 면적과 강한 상관 관계를 보였다. Al / Cu 접합부의 용접 면적이 증가함에 따라 기계적 강도의 감소와 전기 저항의 증가가 측정 되었습니다. 또한 무결점 Al / Cu 접합을 위한 공정 창을 개발하고 Al / Cu 레이저 브레이즈 용접을 위한 실험 조건을 조사하여 Al / Cu 접합에서 금속 간 화합물 형성을 최소화했습니다.

Introduction

전기 상호 연결은 전력 전자 모듈을 패키징하는 데 중요합니다. 우수한 기계적 및 전기적 특성을 가진 견고한 전기적 상호 연결은 전력 전자 모듈의 전기적 고장을 방지하는 데 필수적입니다. 저항 스폿 용접, 브레이징, 납땜 및 초음파 용접 (USW)이 전기 상호 연결에 사용되었습니다.

납땜과 납땜 모두 저온 공정으로 인해 접합부에서 한계 변형과 잔류 응력이 발생합니다 [1]. 필러 합금은 두 공정 모두 견고한 전기 접촉을 달성하는 데 필수적입니다. 따라서 조인트는 서로 접촉하는 서로 다른 금속으로 구성됩니다.

결과적으로 조인트는 부식 환경에서 갈바닉 부식에 취약 할 수 있습니다 [2,3]. 더욱이, 비금속과 충전재 사이의 친화도를 고려해야 하기 때문에 제한된 충전재 만 특정 조인트에 사용할 수 있습니다 [1]. USW는 용접 온도가 낮고 용접 시간이 짧기 때문에 접합부의 변형이 비교적 적습니다.

따라서 이는 특히 연질 재료 (예 : Al, Cu, Ag, Au 및 Ni)의 경우 기존 접합 방법을 대체하고 있습니다 [4–6]. 그러나 Cu를위한 USW 공정의 경우, 표면 산화물이 강해 용접성이 저하되는 것을 방지하기 위해 Cu 표면에 Sn 또는 Ni 코팅이 필요하며, 이는 공정 속도를 늦추고 산업적 응용을위한 경제적 측면을 악화시킨다 [7 , 8].

레이저 용접은 쉬운 제어, 고정밀 및 원격 처리의 특성으로 인해 전력 전자 모듈의 전기 연결에 대한 유망한 후보입니다. 열의 영향을 받는 작은 영역과 변형은 전기 접점의 손상을 최소화 할 것으로 예상됩니다 [9-11]. 또한 레이저 용접을 위해 추가 표면 준비가 필요하지 않습니다.

이종 재료의 용접은 산업 응용 분야에서 중요했습니다. 더욱이 그림 1 [12,13]에서 볼 수 있듯이 전기 연결을위한 와이어 또는 리본 본딩에 여러 다른 조인트가 필요하기 때문에 전력 전자 모듈에서 필수적인 기술이되고 있습니다.

전기 접점의 다양한 조합 중에서 Al과 Cu는 높은 전기 전도성으로 인해 전기 연결에 중요한 재료로 종종 간주됩니다 [14]. 그러나 Al과 Cu의 서로 다른 용접은 금속 간 화합물 (IMC)의 형성을 촉진하고 동시에 Al / Cu 조인트의 기계적 및 전기적 특성에 영향을 줍니다. 일반적으로 Al / Cu 조인트 내부에 IMC가 있으면 연성 및 전기 저항에 해를 끼치므로 균열이 쉽게 발생하고 용접을 통한 전기 전도도를 방해합니다 [15,16].

따라서 견고한 Al / Cu 조인트를 얻으려면 IMC의 형성을 피해야합니다. 여러 연구에서 Al 및 Cu 시트의 레이저 빔 용접을 조사했습니다. 연속파 (CW) 레이저가 Al / Cu 조인트에 사용되었습니다 [17-23]. 큰 열 입력과 상당한 IMC 형성으로 인해 용접 영역에서 많은 균열이 관찰되었습니다 [18,19].

CW 레이저 빔의 공간 진동은 Al / Cu 조인트의 용접 품질을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 직선 CW 레이저 빔 [18-20]과 비교하여 용접 영역에서 IMC 크기가 더 작은 기공과 균열이 더 적습니다.

Al과 Cu 시트의 겹침 접합에는 CW 단일 모드 파이버 레이저를 사용했으며, IMC 형성을 억제하여 높은 용접 속도 (즉, 50m / min)에서 견고한 Al / Cu 접합을 얻었습니다 [22]. Mai et al. [23]은 다른 Al / Cu 용접을 달성하기 위해 펄스 레이저를 사용했습니다.

그들은 Al / Cu 용접성이 레이저 공정 매개 변수에 크게 의존한다는 것을 밝혔으며 100mm / min 미만의 스캔 속도에서 균열없는 Al / Cu 접합을 달성하는 데 성공했습니다.

본문 내용 생략 : 문서 하단부의 원문보기를 참고하시기 바랍니다.

Figure 1. Schematic diagram of the insulated gate bipolar transistors (IGBT) power module. Red‐dotted box indicated the electrical connections
Figure 1. Schematic diagram of the insulated gate bipolar transistors (IGBT) power module. Red‐dotted box indicated the electrical connections
Figure 2. Experimental setups for the (a) Al/Cu overlap joint and (b) laser welding process.
Figure 2. Experimental setups for the (a) Al/Cu overlap joint and (b) laser welding process.
Figure 3. Schematic diagram of the numerical simulation domain and boundary conditions.
Figure 3. Schematic diagram of the numerical simulation domain and boundary conditions.
Figure 4. Experimental setup for the four‐point electrical resistance measurement.
Figure 4. Experimental setup for the four‐point electrical resistance measurement.
Figure 5. Cross‐sectional OM image of the Al/Cu joints in parallel to the laser welding direction. The laser power and scan speed were set at 2300 W and 20 mm/s, respectively.
Figure 5. Cross‐sectional OM image of the Al/Cu joints in parallel to the laser welding direction. The laser power and scan speed were set at 2300 W and 20 mm/s, respectively.
Figure 6 shows the cross‐sectional SEM images of the Al/Cu joints, and corresponding EPMA element mapping of Al and Cu for the (a) 23/20, (b) 25/28.6, (c) 25/15.4, and (d) 27/20.
Figure 6 shows the cross‐sectional SEM images of the Al/Cu joints, and corresponding EPMA element mapping of Al and Cu for the (a) 23/20,
Figure 6. Cross‐sectional SEM image and elemental distribution mapping of Al and Cu elements for the (a) 23/20, (b) 25/28.6, (c) 25/15.4, and (d) 27/20.
Figure 6. Cross‐sectional SEM image and elemental distribution mapping of Al and Cu elements for the (d) 27/20.
Figure 7. EPMA line scan analysis and identification of the IMCs for the (a) 23/20 and (b) 25/15.4.
Figure 7. EPMA line scan analysis and identification of the IMCs for the (a) 23/20 and (b) 25/15.4.
Figure 8. TEM analysis for the 25/28.6. (a) Indicating the location of TEM analysis in SEM image of the welding zone. (b) TEM bright‐field image and SAED pattern insets, examined at the location (1) in figure (a), confirmed Al‐rich phase (white globular shape) and Al2Cu eutectic phase (gray region), and (c) TEM bright‐field image and SAED pattern inset of Al4Cu9, examined at the location (2) in figure (a).
Figure 8. TEM analysis for the 25/28.6. (a) Indicating the location of TEM analysis in SEM image of the welding zone. (b) TEM bright‐field image and SAED pattern insets, examined at the location (1) in figure (a), confirmed Al‐rich phase (white globular shape) and Al2Cu eutectic phase (gray region), and (c) TEM bright‐field image and SAED pattern inset of Al4Cu9, examined at the location (2) in figure (a).
Figure 9. Temperature profiles and molten pool flow on transverse cross‐section (y–z plane at x = 1.23 cm): (a) Negative surface tension gradient for the 23/20 (Case 1), (b) negative surface tension gradient for the 25/15.4 (Case 2), (c) positive surface tension gradient for the 25/15.4 (Case 3), and (d) without surface tension for the 25/15.4 (Case 4).
Figure 9. Temperature profiles and molten pool flow on transverse cross‐section (y–z plane at x = 1.23 cm): (a) Negative surface tension gradient for the 23/20 (Case 1), (b) negative surface tension gradient for the 25/15.4 (Case 2), (c) positive surface tension gradient for the 25/15.4 (Case 3), and (d) without surface tension for the 25/15.4 (Case 4).
Figure 12. Results of the tensile shear tests for the (a) 23/20: fracture at the Al ribbon and (b) 25/15.4: fracture at the weld
Figure 12. Results of the tensile shear tests for the (a) 23/20: fracture at the Al ribbon and (b) 25/15.4: fracture at the weld
Figure 13. Stress–strain curves obtained by the tensile shear tests.
Figure 13. Stress–strain curves obtained by the tensile shear tests.

References

  1. Schwartz, M.M.; Aircraft, S. Introduction to Brazing and Soldering. ASM Int. 2018, 6, doi.org/10.31399/asm.hb.v06.a0001344.
  2. Vianco, P.T. Corrosion issues in solder joint design and service. Weld. J. 1999, 78, 39–46.
  3. Shi, Y.; Li, J.; Zhang, G.; Huang, J.; Gu, Y. Corrosion Behavior of Aluminum‐Steel Weld‐Brazing Joint. J. Mater. Eng. Perform.
    2016, 25, 1916–1923, doi:10.1007/s11665‐016‐2020‐9.
  4. Harman, G.G. Wire Bonding in Microelectronics: Materials, Processes, Reliability and Yield, 3rd ed; McGraw‐Hill Education: New
    York, NY, USA, 2010; ISBN 9780071642651.
  5. Aonuma, M.; Nakata, K. Dissimilar metal joining of ZK60 magnesium alloy and titanium by friction stir welding. Mater. Sci.
    Eng. B Solid State Mater. Adv. Technol. 2012, 177, 543–548, doi:10.1016/j.mseb.2011.12.031.
  6. Sasaki, T.; Watanabe, T.; Hosokawa, Y.; Yanagisawa, A. Analysis for relative motion in ultrasonic welding of aluminium sheet.
    Sci. Technol. Weld. Jt. 2012, 18, 19–24, doi:10.1179/1362171812Y.0000000066.
  7. Maeda, M.; Sato, T.; Inoue, N.; Yagi, D.; Takahashi, Y. Anomalous microstructure formed at the interface between copper ribbon
    and tin‐deposited copper plate by ultrasonic bonding. Microelectron. Reliab. 2011, 51, 130–136, doi:10.1016/j.microrel.2010.05.009.
  8. Maeda, M.; Yagi, D.; Takahashi, Y. Interfacial microstructure between copper ribbon and nickel‐coated copper plate formed by
    ultrasonic bonding. Q. J. Jpn. Weld. Soc. 2013, 31, 188–191, doi:10.2207/qjjws.31.188s.
  9. Sun, Z.; Ion, J.C. Laser welding of dissimilar metal combinations. J. Mater. Sci. 1995, 30, 4205–4214, doi:10.1007/BF00361499.
  10. Yan, S.; Hong, Z.; Watanabe, T.; Jingguo, T. CW/PW dual‐beam YAG laser welding of steel/aluminum alloy sheets. Opt. Lasers
    Eng. 2010, 48, 732–736, doi:10.1016/j.optlaseng.2010.03.015.
  11. Mehlmann, B.; Gehlen, E.; Olowinsky, A.; Gillner, A. Laser micro welding for ribbon bonding. Phys. Procedia 2014, 56, 776–781,
    doi:10.1016/j.phpro.2014.08.085.
  12. Nwanoro, K.C.; Lu, H.; Yin, C.; Bailey, C. An analysis of the reliability and design optimization of aluminium ribbon bonds in
    power electronics modules using computer simulation method. Microelectron. Reliab. 2018, 87, 1–14,
    doi:10.1016/j.microrel.2018.05.013.
  13. Li, H.; Cao, B.; Yang, J.W.; Liu, J. Modeling of resistance heat assisted ultrasonic welding of Cu‐Al joint. J. Mater. Process. Technol.
    2018, 256, 121–130, doi:10.1016/j.jmatprotec.2018.02.008.
  14. Davis, J.R. Copper and Copper Alloys. In ASM Speciality Handbook; ASM International: Almere, The Netherlands, 2001; ISBN
    2001022956
  1. Rabkin, D.M.; Ryabov, V.R.; Lozovskaya, A.V.; Dovzhenko, V.A. Preparation and properties of copper‐aluminum intermetallic
    compounds. Sov. Powder Metall. Met. Ceram. 1970, 9, 695–700, doi:10.1007/BF00803820.
  2. Chen, C.Y.; Chen, H.L.; Hwang, W.S. Influence of interfacial structure development on the fracture mechanism and bond
    strength of aluminum/copper bimetal plate. Mater. Trans. 2006, 47, 1232–1239, doi:10.2320/matertrans.47.1232.
  3. Schmidt, P.A.; Schweier, M.; Zaeh, M.F. Joining of lithium‐ion batteries using laser beam welding: Electrical losses of welded
    aluminum and copper joints. J. Laser Appl. 2012, 915, doi:10.2351/1.5062563.
  4. Smith, S.; Blackburn, J.; Gittos, M.; De Bono, P.; Hilton, P. Welding of dissimilar metallic materials using a scanned laser beam.
    J. Laser Appl. 2013, 493, doi:10.2351/1.5062921.
  5. Solchenbach, T.; Plapper, P. Mechanical characteristics of laser braze‐welded aluminium‐copper connections. Opt. Laser Technol.
    2013, 54, 249–256, doi:10.1016/j.optlastec.2013.06.003.
  6. Kraetzsch, M.; Standfuss, J.; Klotzbach, A.; Kaspar, J.; Brenner, B.; Beyer, E. Laser Beam Welding with High‐Frequency Beam
    Oscillation: Welding of Dissimilar Materials with Brilliant Fiber Lasers. Phys. Procedia 2011, 12, 142–149,
    doi:10.1016/j.phpro.2011.03.018.
  7. Solchenbach, T.; Plapper, P.; Cai, W. Electrical performance of laser braze‐welded aluminum‐copper interconnects. J. Manuf.
    Process. 2014, 16, 183–189, doi:10.1016/j.jmapro.2013.12.002.
  8. Lee, S.J.; Nakamura, H.; Kawahito, Y.; Katayama, S. Effect of welding speed on microstructural and mechanical properties of
    laser lap weld joints in dissimilar Al and Cu sheets. Sci. Technol. Weld. Jt. 2014, 19, 111–118, doi:10.1179/1362171813Y.0000000168.
  9. Mai, T.A.; Spowage, A.C. Characterisation of dissimilar joints in laser welding of steel‐kovar, copper‐steel and copper‐
    aluminium. Mater. Sci. Eng. A 2004, 374, 224–233, doi:10.1016/j.msea.2004.02.025.
  10. Zhang, G.; Takahashi, Y.; Heng, Z.; Takashima, K.; Misawa, K. Ultrasonic weldability of al ribbon to cu sheet and the dissimilar
    joint formation mode. Mater. Trans. 2015, 56, 1842–1851, doi:10.2320/matertrans.M2015251.
  11. Zhu, B.; Zhen, L.; Xia, H.; Su, J.; Niu, S.; Wu, L.; Tan, C.; Chen, B. Effect of the scanning path on the nanosecond pulse laser
    welded Al/Cu lapped joint. Opt. Laser Technol. 2021, 139, 106945, doi.org/10.1016/j.optlastec.2021.106945.
  12. Kumar, A.; Gupta, M.P.; Banerjee, J.; Neogy, S.; Keskar, N.; Bhatt, R.B.; Behere, P.G.; Biswas, D.J. Micro‐Welding of Stainless
    Steel and Copper Foils Using a Nano‐Second Pulsed Fiber Laser. Lasers Manuf. Mater. Process. 2019, 6, 158–172,
    doi.org/10.1007/s40516‐019‐00088‐w.
  13. Trinh, L.N.; Lee, D. The Characteristics of Laser Welding of a Thin Aluminum Tab and Steel Battery Case for Lithium‐Ion
    Battery. Metals 2020, 10, 842, doi.org/10.3390/met10060842.
  14. Cho, D.W.; Park, J.H.; Moon, H.S. A study on molten pool behavior in the one pulse one drop GMAW process using
    computational fluid dynamics. Int. J. Heat Mass Transf. 2019, 139, 848–859, doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.05.038.
  15. Cho, W.I.; Na, S.J.; Cho, M.H.; Lee, J.S. Numerical study of alloying element distribution in CO2 laser‐GMA hybrid welding.
    Comput. Mater. Sci. 2010, 49, 792–800, doi:10.1016/j.commatsci.2010.06.025.
  16. Cho, D.W.; Kiran, D.V.; Na, S.J. Analysis of molten pool behavior by flux‐wall guided metal transfer in low‐current submerged
    arc welding process. Int. J. Heat Mass Transf. 2017, 110, 104–112, doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2017.02.060.
  17. Cho, W.‐I.; Na, S.‐J. Impact of Wavelengths of CO2, Disk, and Green Lasers on Fusion Zone Shape in Laser Welding of Steel. J.
    Weld. Jt. 2020, 38, 235–240, doi:10.5781/jwj.2020.38.3.1.
  18. Sim, A.; Chun, E.J.; Cho, D.W. Numerical Simulation of Surface Softening Behavior for Laser Heat Treated Cu‐Bearing Medium
    Carbon Steel. Met. Mater. Int. 2020, 26, 1207–1217, doi:10.1007/s12540‐019‐00577‐9.
  19. Jarwitz, M.; Fetzer, F.; Weber, R.; Graf, T. Weld seam geometry and electrical resistance of laser‐welded, aluminum‐copper
    dissimilar joints produced with spatial beam oscillation. Metals 2018, 8, 510, doi:10.3390/met8070510.
  20. Weigl, M.; Albert, F.; Schmidt, M. Enhancing the ductility of laser‐welde copper‐aluminum connections by using adapted filler
    materia. Phys. Procedia 2011, 12, 335–341, doi:10.1016/j.phpro.2011.03.141.
  21. Chen, J.; Lai, Y.S.; Wang, Y.W.; Kao, C.R. Investigation of growth behavior of Al‐Cu intermetallic compounds in Cu wire
    bonding. Microelectron. Reliab. 2011, 51, 125–129, doi:10.1016/j.microrel.2010.09.034.
  22. Chen, H.; Yang, L.; Long, J. First‐principles investigation of the elastic, Vickers hardness and thermodynamic properties of Al‐
    Cu intermetallic compounds. Superlattices Microstruct. 2015, 79, 156–165, doi:10.1016/j.spmi.2014.11.005.
  23. Liu, H.J.; Shen, J.J.; Zhou, L.; Zhao, Y.Q.; Liu, C.; Kuang, L.Y. Microstructural characterisation and mechanical properties of
    friction stir welded joints of aluminium alloy to copper. Sci. Technol. Weld. Jt. 2011, 16, 92–99,
    doi:10.1179/1362171810Y.0000000007.
  24. Hug, E.; Bellido, N. Brittleness study of intermetallic (Cu, Al) layers in copper‐clad aluminium thin wires. Mater. Sci. Eng. A
    2011, 528, 7103–7106, doi:10.1016/j.msea.2011.05.077.
  25. Braunović, M.; Alexandrov, N. Intermetallic Compounds At Aluminum‐To‐Copper Electrical Interfaces: Effect of Temperature
    And Electric Current. IEEE Trans. Compon. Packag. Manuf. Technol. Part A 1994, 17, 78–85, doi:10.1109/95.296372.
  26. Lee, W.B.; Bang, K.S.; Jung, S.B. Effects of intermetallic compound on the electrical and mechanical properties of friction welded
    Cu/Al bimetallic joints during annealing. J. Alloys Compd. 2005, 390, 212–219, doi:10.1016/j.jallcom.2004.07.057.
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section

A Numerical Study on the Keyhole Formation During Laser Powder Bed Fusion Process

Keyhole에 대한 수치적 연구 : 레이저 분말 중 형성 베드 퓨전 공정

Subin Shrestha1
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: subin.shrestha@louisville.edu

Y. Kevin Chou
J.B. Speed School of Engineering,University of Louisville,Louisville, KY 40292
e-mail: kevin.chou@louisville.edu

LPBF (Laser Powder Bed fusion) 공정 중 용융 풀의 동적 현상은 복잡하고 공정 매개 변수에 민감합니다. 에너지 밀도 입력이 특정 임계 값을 초과하면 키홀이라고 하는 거대한 증기 함몰이 형성 될 수 있습니다.

이 연구는 수치 분석을 통해 LPBF 과정에서 키홀 거동 및 관련 기공 형성을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 이산 분말 입자가 있는 열 유동 모델이 개발되었습니다.

이산 요소 방법 (DEM)에서 얻은 분말 분포는 계산 영역에 통합되어 FLOW-3D를 사용하는 3D 프로세스 물리학 모델을 개발합니다.

전도 모드 중 용융 풀 형성과 용융의 키홀 모드가 식별되고 설명되었습니다. 높은 에너지 밀도는 증기 기둥의 형성으로 이어지고 결과적으로 레이저 스캔 트랙 아래에 구멍이 생깁니다.

또한 다양한 레이저 출력과 스캔 속도로 인한 Keyhole 모양을 조사합니다. 수치 결과는 동일한 에너지 밀도에서도 레이저 출력이 증가함에 따라 Keyhole크기가 증가 함을 나타냅니다. Keyhole은 더 높은 출력에서 ​​안정되어 레이저 스캔 중 Keyhole 발생을 줄일 수 있습니다.

The dynamic phenomenon of a melt pool during the laser powder bed fusion (LPBF) process is complex and sensitive to process parameters. As the energy density input exceeds a certain threshold, a huge vapor depression may form, known as the keyhole. This study focuses on understanding the keyhole behavior and related pore formation during the LPBF process through numerical analysis. For this purpose, a thermo-fluid model with discrete powder particles is developed. The powder distribution, obtained from a discrete element method (DEM), is incorporated into the computational domain to develop a 3D process physics model using flow-3d. The melt pool formation during the conduction mode and the keyhole mode of melting has been discerned and explained. The high energy density leads to the formation of a vapor column and consequently pores under the laser scan track. Further, the keyhole shape resulted from different laser powers and scan speeds is investigated. The numerical results indicated that the keyhole size increases with the increase in the laser power even with the same energy density. The keyhole becomes stable at a higher power, which may reduce the occurrence of pores during laser scanning.

Keywords: additive manufacturing, keyhole, laser powder bed fusion, porosity

Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 1 (a) Powder added to the dispenser platform and (b) powder particles settled over build plate after the recoating process
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 2 3D computational domain used for single-track simulation
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 3 Temperature-dependent material properties of Ti-6Al-4V
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 4 Powder and substrate melting during laser application
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 5 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 6 Melt pool boundary comparison between the experiment [25] and the simulation
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 7 Equilibrium points during the formation of vapor column [27]
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 8 Multiple reflection vectors from the keyhole wall
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 9 (a) Velocity field, keyhole profile, and breakage of the keyhole to form bubble and (b) 2D temperature and velocity field along the longitudinal section
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 10 Fluid flow in the transverse direction during keyhole melting
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 11 Melt pool boundary compared with the experiment [21] for 195 W laser power and 400 mm/s scan speed
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 12 Melt region formed after complete melting and solidification
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 13 2D images of the pores formed at the beginning of the single track and their 3D-rendered morphology
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 14 Pore number and volume from a different level of power with LED = 0.4 J/mm [29]
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 15 Keyhole shape at different time steps from different parameters: (a) P = 100 W, v = 250 mm/s, (b) P = 200 W, v = 500 mm/s, (c) P = 300 W, v = 750 mm/s, and (d) P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 16 Intensity dependence in the relationship between vapor column and evaporation pressure [27]
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 17 Temperature distribution when laser has moved 0.8 mm with P = 300 W, v = 750 mm/s and P = 400 W, v = 1000 mm/s
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm
Fig. 18 Melt region with different level of power with LED of 0.4 J/mm

References

[1] Bauereiß, A., Scharowsky, T., and Körner, C., 2014, “Defect Generation and
Propagation Mechanism During Additive Manufacturing by Selective Beam
Melting,” J. Mater. Process. Technol., 214(11), pp. 2522–2528.
[2] Gong, H., Rafi, K., Gu, H., Starr, T., and Stucker, B., 2014, “Analysis of Defect
Generation in Ti–6Al–4V Parts Made Using Powder Bed Fusion Additive
Manufacturing Processes,” Add. Manuf., 1(2014), pp. 87–98.
[3] Wang, Y., Kamath, C., Voisin, T., and Li, Z., 2018, “A Processing Diagram for
High-Density Ti-6Al-4V by Selective Laser Melting,” Rapid Prototyping J., 24
(9), pp. 1469–1478.
[4] Khairallah, S. A., and Anderson, A., 2014, “Mesoscopic Simulation Model of
Selective Laser Melting of Stainless Steel Powder,” J. Mater. Process. Technol.,
214(11), pp. 2627–2636.
[5] Yadroitsev, I., Gusarov, A., Yadroitsava, I., and Smurov, I., 2010, “Single Track
Formation in Selective Laser Melting of Metal Powders,” J. Mater. Process.
Technol., 210(12), pp. 1624–1631.
[6] Xia, M., Gu, D., Yu, G., Dai, D., Chen, H., and Shi, Q., 2016, “Influence of Hatch
Spacing on Heat and Mass Transfer, Thermodynamics and Laser Processability
During Additive Manufacturing of Inconel 718 Alloy,” Int. J. Mach. Tools
Manuf., 109(2016), pp. 147–157.
[7] Lee, Y., and Zhang, W., 2016, “Modeling of Heat Transfer, Fluid Flow and
Solidification Microstructure of Nickel-Base Superalloy Fabricated by Laser
Powder bed Fusion,” Add. Manuf., 12(2016), pp. 178–188.
[8] Wu, Y.-C., San, C.-H., Chang, C.-H., Lin, H.-J., Marwan, R., Baba, S., and
Hwang, W.-S., 2018, “Numerical Modeling of Melt-Pool Behavior in Selective
Laser Melting with Random Powder Distribution and Experimental
Validation,” J. Mater. Process. Technol., 254(2018), pp. 72–78.
[9] Khairallah, S. A., Anderson, A. T., Rubenchik, A., and King, W. E., 2016, “Laser
Powder-bed Fusion Additive Manufacturing: Physics of Complex Melt Flow and
Formation Mechanisms of Pores, Spatter, and Denudation Zones,” Acta
Materialia, 108(2016), pp. 36–45.
[10] Tan, J., Tang, C., and Wong, C., 2018, “A Computational Study on Porosity
Evolution in Parts Produced by Selective Laser Melting,” Metall. Mater. Trans.
A, 49A(8), pp. 3663–3673.
[11] Leitz, K.-H., Singer, P., Plankensteiner, A., Tabernig, B., Kestler, H., and Sigl,
L. J. M. P. R., 2017, “Multi-Physical Simulation of Selective Laser Melting,”
Metal Powder Report, 72(5), pp. 331–338.
[12] Zhao, C., Fezzaa, K., Cunningham, R. W., Wen, H., Carlo, F., Chen, L., Rollett,
A. D., and Sun, T., 2017, “Real-time Monitoring of Laser Powder Bed Fusion
Process Using High-Speed X-ray Imaging and Diffraction,” Sci. Rep., 7(1),
p. 3602.
[13] Parab, N. D., Zhao, C., Cunningham, R., Escano, L. I., Fezzaa, K., Everhart, W.,
Rollett, A. D., Chen, L., and Sun, T., 2018, “Ultrafast X-ray Imaging of Laser–
Metal Additive Manufacturing Processes,” J. Synchrotron Radiat., 25(5),
pp. 1467–1477.
[14] Cunningham, R., Zhao, C., Parab, N., Kantzos, C., Pauza, J., Fezzaa, K., Sun, T.,
and Rollett, A. D., 2019, “Keyhole Threshold and Morphology in Laser Melting
Revealed by Ultrahigh-Speed X-Ray Imaging,” Science, 363(6429), pp. 849–852.
[15] Shrestha, S., Starr, T., and Chou, K., 2019, “A Study of Keyhole Porosity in
Selective Laser Melting: Single Track Scanning With Micro-CT Analysis,”
ASME J. Manuf. Sci. Eng., 141(7), pp. 1–23.
[16] Ye, J., Rubenchik, A. M., Crumb, M. F., Guss, G., and Matthews, M. J., 2018,
“Laser Absorption and Scaling Behavior in Powder Bed Fusion Additive
Manufacturing of Metals,” Proceedings of the CLEO: Science and Innovations,
Optical Society of America, San Jose, CA, May 13–18, Optical Society of
America, p. JW2A.117.
[17] Mishra, B., and Rajamani, R. K., 1992, “The Discrete Element Method for the
Simulation of Ball Mills,” Appl. Math. Modell., 16(11), pp. 598–604.
[18] Yan, W., Qian, Y., Ge, W., Lin, S., Liu, W. K., Lin, F., and Wagner, G. J., 2018,
“Meso-Scale Modeling of Multiple-Layer Fabrication Process in Selective
Electron Beam Melting: Inter-Layer/Track Voids Formation,” Materials and
Design, 141(2018), pp. 210–219.
[19] Kloss, C., Goniva, C., Hager, A., Amberger, S., and Pirker, S., 2012, “Models,
Algorithms and Validation for Opensource DEM and CFD–DEM,” Prog.
Comput. Fluid Dynam. Int. J., 12(2–3), pp. 140–152.
[20] Escano, L. I., Parab, N. D., Xiong, L., Guo, Q., Zhao, C., Fezzaa, K., Everhart,
W., Sun, T., and Chen, L., 2018, “Revealing Particle-Scale Powder Spreading
Dynamics in Powder-Bed-Based Additive Manufacturing Process by
High-Speed X-Ray Imaging,” Sci. Rep., 8(1), p. 15079.
[21] Gong, H., Gu, H., Zeng, K., Dilip, J., Pal, D., Stucker, B., Christiansen, D., Beuth,
J., and Lewandowski, J. J., 2014, “Melt Pool Characterization for Selective Laser
Melting of Ti-6Al-4V Pre-Alloyed Powder,” Proceedings of the Solid Freeform
Fabrication Symposium, Austin, TX, Aug. 4–6, pp. 256–267.
[22] Mills, K. C., 2002, Recommended Values of Thermophysical Properties for
Selected Commercial Alloys, Woodhead Publishing, Cambridge, UK.
[23] Shrestha, S., and Chou, K., 2017, “A Build Surface Study of Powder-Bed
Electron Beam Additive Manufacturing by 3D Thermo-Fluid Simulation and
White-Light Interferometry,” Int. J. Mach. Tools Manuf., 121(2017), pp. 37–49.
[24] Cho, J.-H., and Na, S.-J., 2006, “Implementation of Real-Time Multiple
Reflection and Fresnel Absorption of Laser Beam in Keyhole,” J. Phys. D:
Appl. Phys., 39(24), p. 5372.
[25] Dilip, J., Zhang, S., Teng, C., Zeng, K., Robinson, C., Pal, D., and Stucker, B.,
2017, “Influence of Processing Parameters on the Evolution of Melt Pool,
Porosity, and Microstructures in Ti-6Al-4V Alloy Parts Fabricated by Selective
Laser Melting,” Prog. Add. Manuf., 2(3), pp. 157–167.
[26] Bertoli, U. S., Wolfer, A. J., Matthews, M. J., Delplanque, J.-P. R., and Schoenung,
J. M., 2017, “On the Limitations of Volumetric Energy Density as a Design
Parameter for Selective Laser Melting,” Mater. Des., 113(2017), pp. 331–340.
[27] Kroos, J., Gratzke, U., and Simon, G., 1993, “Towards a Self-Consistent Model of
the Keyhole in Penetration Laser Beam Welding,” J. Phys. D: Appl. Phys., 26(3),
p. 474.
[28] Martin, A., Calta, N., Hammons, J., Khairallah, S., Nielsen, M., Shuttlesworth, R.,
Sinclair, N., Matthews, M., Jeffries, J., and Willey, T., 2019, “Ultrafast Dynamics
of Laser-Metal Interactions in Additive Manufacturing Alloys Captured by In Situ
X-Ray Imaging,” Mater. Today Adv., 1(2019), p. 100002.
[29] Shrestha, S., Starr, T., and Chou, K., 2018, “Individual and coupled contributions
of laser power and scanning speed towards process-induced porosity in selective
laser melting,” Proceedings of the Solid Freeform Fabrication Symposium,
Austin, TX, Aug. 13–15, pp. 1400–1409.
[30] Hann, D., Iammi, J., and Folkes, J., 2011, “A Simple Methodology for Predicting
Laser-Weld Properties From Material and Laser Parameters,” J. Phys. D: Appl.
Phys., 44(44), p. 445401.
[31] Trapp, J., Rubenchik, A. M., Guss, G., and Matthews, M. J., 2017, “In Situ
Absorptivity Measurements of Metallic Powders During Laser Powder-bed
Fusion Additive Manufacturing,” Appl. Mat. Today, 9(2017), pp. 341–349.

Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.

Flow-induced Shear Stress Confers Resistance to Carboplatin in an Adherent Three-Dimensional Model for Ovarian Cancer: A Role for EGFR-Targeted Photoimmunotherapy Informed by Physical Stress

난소암에 대한 일관된 3차원 모델에서 카보플라틴에 대한 유동에 의한 전단응력변화에 관한 연구

Abstract

A key reason for the persistently grim statistics associated with metastatic ovarian cancer is resistance to conventional agents, including platinum-based chemotherapies. A major source of treatment failure is the high degree of genetic and molecular heterogeneity, which results from significant underlying genomic instability, as well as stromal and physical cues in the microenvironment. Ovarian cancer commonly disseminates via transcoelomic routes to distant sites, which is associated with the frequent production of malignant ascites, as well as the poorest prognosis. In addition to providing a cell and protein-rich environment for cancer growth and progression, ascitic fluid also confers physical stress on tumors. An understudied area in ovarian cancer research is the impact of fluid shear stress on treatment failure. Here, we investigate the effect of fluid shear stress on response to platinum-based chemotherapy and the modulation of molecular pathways associated with aggressive disease in a perfusion model for adherent 3D ovarian cancer nodules. Resistance to carboplatin is observed under flow with a concomitant increase in the expression and activation of the epidermal growth factor receptor (EGFR) as well as downstream signaling members mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase (MEK) and extracellular signal-regulated kinase (ERK). The uptake of platinum by the 3D ovarian cancer nodules was significantly higher in flow cultures compared to static cultures. A downregulation of phospho-focal adhesion kinase (p-FAK), vinculin, and phospho-paxillin was observed following carboplatin treatment in both flow and static cultures. Interestingly, low-dose anti-EGFR photoimmunotherapy (PIT), a targeted photochemical modality, was found to be equally effective in ovarian tumors grown under flow and static conditions. These findings highlight the need to further develop PIT-based combinations that target the EGFR, and sensitize ovarian cancers to chemotherapy in the context of flow-induced shear stress.

전이성 난소 암과 관련된 지속적으로 암울한 통계의 주요 이유는 백금 기반 화학 요법을 포함한 기존 약제에 대한 내성 때문입니다. 치료 실패의 주요 원인은 높은 수준의 유전적 및 분자적 이질성이며, 이는 중요한 기본 게놈 불안정성과 미세 환경의 기질 및 물리적 단서로 인해 발생합니다.

난소 암은 흔히 transcoelomic 경로를 통해 먼 부위로 전파되며, 이는 악성 복수의 빈번한 생산과 가장 나쁜 예후와 관련이 있습니다. 암 성장 및 진행을위한 세포 및 단백질이 풍부한 환경을 제공하는 것 외에도 복수 액은 종양에 물리적 스트레스를 부여합니다. 난소 암 연구에서 잘 연구되지 않은 분야는 유체 전단 응력이 치료 실패에 미치는 영향입니다.

여기, 우리는 백금 기반 화학 요법에 대한 반응과 부착 3D 난소 암 결절에 대한 관류 모델에서 공격적인 질병과 관련된 분자 경로의 변조에 대한 유체 전단 응력의 효과를 조사합니다.

카르보플라틴에 대한 내성은 상피 성장 인자 수용체 (EGFR)의 발현 및 활성화의 수반되는 증가 뿐만 아니라 다운 스트림 신호 구성원인 미토겐 활성화 단백질 키나제/세포 외 신호 조절 키나제 (MEK) 및 세포 외 신호 조절과 함께 관찰됩니다. 키나아제 (ERK). 3D 난소 암 결절에 의한 백금 흡수는 정적 배양에 비해 유동 배양에서 상당히 높았습니다.

포스 포-포컬 접착 키나제 (p-FAK), 빈 쿨린 및 포스 포-팍 실린의 하향 조절은 유동 및 정적 배양 모두에서 카보 플 라틴 처리 후 관찰되었습니다. 흥미롭게도, 표적 광 화학적 양식 인 저용량 항 EGFR 광 면역 요법 (PIT)은 유동 및 정적 조건에서 성장한 난소 종양에서 똑같이 효과적인 것으로 밝혀졌습니다.

이러한 발견은 EGFR을 표적으로하는 PIT 기반 조합을 추가로 개발하고 흐름 유도 전단 응력의 맥락에서 화학 요법에 난소 암을 민감하게 할 필요성을 강조합니다.

Keywords: ovarian cancer, epidermal growth factor receptor (EGFR), mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase (MEK), extracellular signal-regulated kinase (ERK), chemoresistance, fluid shear stress, ascites, perfusion model, photoimmunotherapy (PIT), photodynamic therapy (PDT), carboplatin

Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.
Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.
Figure 2 (A) Geometry of the micronodule located at the center of the microchannel. The flow velocity is in the X-direction. The nodule is modeled as an ellipse with a semi-minor axis of 40 μm in the Z-direction. The semi-major axis varies from 40-100 μm in the X-direction. The section over which the fluid dynamics are studied is the middle part of the channel with dimensions 4 mm along the Y-axis and 250 μm along the Z-axis. The nodule is located at (0, 20 μm). The black dotted line shows the centerline of the largest nodule. (B) Shear stress distribution over the surface of the solid micro-nodule on the XZ-plane. (C) Shear stress distribution over the surface of the porous micro-nodule on the XZ-plane. (D) Flow flux distribution over the centerline of the porous micro-nodule on the XZ-plane. The flux enters the surface at the left and leaves at the right.
Figure 2 (A) Geometry of the micronodule located at the center of the microchannel. The flow velocity is in the X-direction. The nodule is modeled as an ellipse with a semi-minor axis of 40 μm in the Z-direction. The semi-major axis varies from 40-100 μm in the X-direction. The section over which the fluid dynamics are studied is the middle part of the channel with dimensions 4 mm along the Y-axis and 250 μm along the Z-axis. The nodule is located at (0, 20 μm). The black dotted line shows the centerline of the largest nodule. (B) Shear stress distribution over the surface of the solid micro-nodule on the XZ-plane. (C) Shear stress distribution over the surface of the porous micro-nodule on the XZ-plane. (D) Flow flux distribution over the centerline of the porous micro-nodule on the XZ-plane. The flux enters the surface at the left and leaves at the right.
Figure 3 Cytotoxic response in carboplatin-treated 3D OVCAR-5 cultures under static conditions. (A) Representative confocal images of 3D tumors treated with carboplatin (0-500 μM) for 96 h showing a dose-dependent reduction in viable tumor (calcein signal). (B) Image-based quantification of normalized viable tumor area in 3D OVCAR-5 cultures following treatment with increasing doses of carboplatin. A minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was applied to the fluorescence images for quantitative analysis of the normalized viable tumor area. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; * p < 0.05; *** p < 0.001; N = 9) (C) Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS)-based quantification of carboplatin uptake in static 3D OVCAR-5 tumors shows a dose-dependent increase in platinum levels, up to 9774 ± 3,052 ng/mg protein at an incubation concentration of 500 μM carboplatin. (One-way ANOVA with Dunn’s multiple comparisons test; n.s., not significant; * p < 0.05; ** p < 0.01; N = 3). Results are expressed as mean ± standard error of mean (SEM). Scale bars: 500 μm.
Figure 3 Cytotoxic response in carboplatin-treated 3D OVCAR-5 cultures under static conditions. (A) Representative confocal images of 3D tumors treated with carboplatin (0-500 μM) for 96 h showing a dose-dependent reduction in viable tumor (calcein signal). (B) Image-based quantification of normalized viable tumor area in 3D OVCAR-5 cultures following treatment with increasing doses of carboplatin. A minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was applied to the fluorescence images for quantitative analysis of the normalized viable tumor area. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; * p < 0.05; *** p < 0.001; N = 9) (C) Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS)-based quantification of carboplatin uptake in static 3D OVCAR-5 tumors shows a dose-dependent increase in platinum levels, up to 9774 ± 3,052 ng/mg protein at an incubation concentration of 500 μM carboplatin. (One-way ANOVA with Dunn’s multiple comparisons test; n.s., not significant; * p < 0.05; ** p < 0.01; N = 3). Results are expressed as mean ± standard error of mean (SEM). Scale bars: 500 μm.
Figure 4 flow-induced chemo-resistance
Figure 4 flow-induced chemo-resistance
Figure 5 The effects of flow-induced shear stress on 3D ovarian cancer biology. (A) Western blot analysis of OVCAR-5 tumors was performed 7 days after culture under static or flow conditions. A flow-induced increase in EGFR and p-ERK, compared to static cultures, was observed. Conversely, a reduction in p-FAK, p-Paxillin, and Vinculin was observed under flow, relative to static conditions. (B) Western blot analysis of 3D OVCAR-5 tumors was performed 11 days after culture under static or flow conditions, including 4 days of treatment with 500 µM carboplatin, and respective controls. In both static and flow 3D cultures, carboplatin treatment resulted in downregulation of EGFR, FAK, p-Paxillin, Paxillin, and Vinculin. Upregulation of p-ERK was observed after carboplatin treatment in both static and flow 3D cultures. (C) Baseline levels of EGFR activity and expression are maintained by a complex array of factors, including recycling and degradation of the activated receptor complex. Flow-induced shear stress has been shown to cause a posttranslational up-regulation of EGFR expression and activation, likely resulting from increased receptor recycling and decreased EGFR degradation. Activation of EGFR results in ERK phosphorylation to induce gene expression, ultimately leading to cell proliferation, survival, and chemoresistance. FAK and other tyrosine kinases are activated by the engagement of integrins with the ECM. Subsequent phosphorylation of paxillin by FAK not only influences the remodeling of the actin cytoskeleton, but also modulates vinculin activation to regulate mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascades, thereby stimulating pro-survival gene expression.
Figure 5 The effects of flow-induced shear stress on 3D ovarian cancer biology. (A) Western blot analysis of OVCAR-5 tumors was performed 7 days after culture under static or flow conditions. A flow-induced increase in EGFR and p-ERK, compared to static cultures, was observed. Conversely, a reduction in p-FAK, p-Paxillin, and Vinculin was observed under flow, relative to static conditions. (B) Western blot analysis of 3D OVCAR-5 tumors was performed 11 days after culture under static or flow conditions, including 4 days of treatment with 500 µM carboplatin, and respective controls. In both static and flow 3D cultures, carboplatin treatment resulted in downregulation of EGFR, FAK, p-Paxillin, Paxillin, and Vinculin. Upregulation of p-ERK was observed after carboplatin treatment in both static and flow 3D cultures. (C) Baseline levels of EGFR activity and expression are maintained by a complex array of factors, including recycling and degradation of the activated receptor complex. Flow-induced shear stress has been shown to cause a posttranslational up-regulation of EGFR expression and activation, likely resulting from increased receptor recycling and decreased EGFR degradation. Activation of EGFR results in ERK phosphorylation to induce gene expression, ultimately leading to cell proliferation, survival, and chemoresistance. FAK and other tyrosine kinases are activated by the engagement of integrins with the ECM. Subsequent phosphorylation of paxillin by FAK not only influences the remodeling of the actin cytoskeleton, but also modulates vinculin activation to regulate mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascades, thereby stimulating pro-survival gene expression.
Figure 6 PIT efficacy in 3D tumors. (A) Dose-dependent change in normalized viable tumor area in static 3D cultures treated with PIC (1 μM BPD equivalent) and increasing energy densities (10–50 J/cm2 @ 50 mW/cm2). Significant tumoricidal efficacy is observed in a light-dose-dependent manner, starting at 15 J/cm2. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; ** p < 0.01, *** p < 0.001, N = 9) (B) Comparison of cytotoxic response in PIT-treated 3D cultures under static and flow conditions. For quantitative analysis of fluorescence images, a minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was used to establish normalized viable tumor area. PIT is equally effective in 3D tumors grown in static cultures (green) and under flow-induced shear stress (blue) (in contrast to flow-induced chemo-resistance shown in Figure 4) (Two-tailed t test; n.s., not significant; N = 9).
Figure 6 PIT efficacy in 3D tumors. (A) Dose-dependent change in normalized viable tumor area in static 3D cultures treated with PIC (1 μM BPD equivalent) and increasing energy densities (10–50 J/cm2 @ 50 mW/cm2). Significant tumoricidal efficacy is observed in a light-dose-dependent manner, starting at 15 J/cm2. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; ** p < 0.01, *** p < 0.001, N = 9) (B) Comparison of cytotoxic response in PIT-treated 3D cultures under static and flow conditions. For quantitative analysis of fluorescence images, a minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was used to establish normalized viable tumor area. PIT is equally effective in 3D tumors grown in static cultures (green) and under flow-induced shear stress (blue) (in contrast to flow-induced chemo-resistance shown in Figure 4) (Two-tailed t test; n.s., not significant; N = 9).

References

  1. Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J. Clin. 2019;69:7–34. doi: 10.3322/caac.21551. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Foley O.W., Rauh-Hain J.A., Del Carmen M.G. Recurrent epithelial ovarian cancer: An update on treatment. Oncology. 2013;27:288–294, 298. [PubMed] [Google Scholar]
  3. Kipps E., Tan D.S., Kaye S.B. Meeting the challenge of ascites in ovarian cancer: New avenues for therapy and research. Nat. Rev. Cancer. 2013;13:273–282. doi: 10.1038/nrc3432. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Tan D.S., Agarwal R., Kaye S.B. Mechanisms of transcoelomic metastasis in ovarian cancer. Lancet Oncol. 2006;7:925–934. doi: 10.1016/S1470-2045(06)70939-1. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Ahmed N., Stenvers K.L. Getting to know ovarian cancer ascites: Opportunities for targeted therapy-based translational research. Front. Oncol. 2013;3:256. doi: 10.3389/fonc.2013.00256. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Shield K., Ackland M.L., Ahmed N., Rice G.E. Multicellular spheroids in ovarian cancer metastases: Biology and pathology. Gynecol. Oncol. 2009;113:143–148. doi: 10.1016/j.ygyno.2008.11.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Naora H., Montell D.J. Ovarian cancer metastasis: Integrating insights from disparate model organisms. Nat. Rev. Cancer. 2005;5:355–366. doi: 10.1038/nrc1611. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Lengyel E. Ovarian cancer development and metastasis. Am. J. Pathol. 2010;177:1053–1064. doi: 10.2353/ajpath.2010.100105. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Javellana M., Hoppenot C., Lengyel E. The road to long-term survival: Surgical approach and longitudinal treatments of long-term survivors of advanced-stage serous ovarian cancer. Gynecol. Oncol. 2019;152:228–234. doi: 10.1016/j.ygyno.2018.11.007. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Al Habyan S., Kalos C., Szymborski J., McCaffrey L. Multicellular detachment generates metastatic spheroids during intra-abdominal dissemination in epithelial ovarian cancer. Oncogene. 2018;37:5127–5135. doi: 10.1038/s41388-018-0317-x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Kim S., Kim B., Song Y.S. Ascites modulates cancer cell behavior, contributing to tumor heterogeneity in ovarian cancer. Cancer Sci. 2016;107:1173–1178. doi: 10.1111/cas.12987. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Bowtell D.D., Bohm S., Ahmed A.A., Aspuria P.J., Bast R.C., Beral V., Berek J.S., Birrer M.J., Blagden S., Bookman M.A., et al. Rethinking ovarian cancer II: Reducing mortality from high-grade serous ovarian cancer. Nat. Rev. Cancer. 2015;15:668–679. doi: 10.1038/nrc4019. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Hoppenot C., Eckert M.A., Tienda S.M., Lengyel E. Who are the long-term survivors of high grade serous ovarian cancer? Gynecol. Oncol. 2018;148:204–212. doi: 10.1016/j.ygyno.2017.10.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Zhao Y., Cao J., Melamed A., Worley M., Gockley A., Jones D., Nia H.T., Zhang Y., Stylianopoulos T., Kumar A.S., et al. Losartan treatment enhances chemotherapy efficacy and reduces ascites in ovarian cancer models by normalizing the tumor stroma. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2019;116:2210–2219. doi: 10.1073/pnas.1818357116. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Ayantunde A.A., Parsons S.L. Pattern and prognostic factors in patients with malignant ascites: A retrospective study. Ann. Oncol. 2007;18:945–949. doi: 10.1093/annonc/mdl499. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  16. Latifi A., Luwor R.B., Bilandzic M., Nazaretian S., Stenvers K., Pyman J., Zhu H., Thompson E.W., Quinn M.A., Findlay J.K., et al. Isolation and characterization of tumor cells from the ascites of ovarian cancer patients: Molecular phenotype of chemoresistant ovarian tumors. PLoS ONE. 2012;7:e46858. doi: 10.1371/journal.pone.0046858. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Ahmed N., Greening D., Samardzija C., Escalona R.M., Chen M., Findlay J.K., Kannourakis G. Unique proteome signature of post-chemotherapy ovarian cancer ascites-derived tumor cells. Sci. Rep. 2016;6:30061. doi: 10.1038/srep30061. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Gjorevski N., Boghaert E., Nelson C.M. Regulation of Epithelial-Mesenchymal Transition by Transmission of Mechanical Stress through Epithelial Tissues. Cancer Microenviron. 2012;5:29–38. doi: 10.1007/s12307-011-0076-5. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  19. Polacheck W.J., Charest J.L., Kamm R.D. Interstitial flow influences direction of tumor cell migration through competing mechanisms. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2011;108:11115–11120. doi: 10.1073/pnas.1103581108. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Polacheck W.J., German A.E., Mammoto A., Ingber D.E., Kamm R.D. Mechanotransduction of fluid stresses governs 3D cell migration. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2014;111:2447–2452. doi: 10.1073/pnas.1316848111. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Polacheck W.J., Zervantonakis I.K., Kamm R.D. Tumor cell migration in complex microenvironments. Cell Mol. Life Sci. 2013;70:1335–1356. doi: 10.1007/s00018-012-1115-1. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  22. Swartz M.A., Lund A.W. Lymphatic and interstitial flow in the tumour microenvironment: Linking mechanobiology with immunity. Nat. Rev. Cancer. 2012;12:210–219. doi: 10.1038/nrc3186. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Pisano M., Triacca V., Barbee K.A., Swartz M.A. An in vitro model of the tumor-lymphatic microenvironment with simultaneous transendothelial and luminal flows reveals mechanisms of flow enhanced invasion. Integr. Biol. 2015;7:525–533. doi: 10.1039/C5IB00085H. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  24. Follain G., Herrmann D., Harlepp S., Hyenne V., Osmani N., Warren S.C., Timpson P., Goetz J.G. Fluids and their mechanics in tumour transit: Shaping metastasis. Nat. Rev. Cancer. 2020;20:107–124. doi: 10.1038/s41568-019-0221-x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Rizvi I., Gurkan U.A., Tasoglu S., Alagic N., Celli J.P., Mensah L.B., Mai Z., Demirci U., Hasan T. Flow induces epithelial-mesenchymal transition, cellular heterogeneity and biomarker modulation in 3D ovarian cancer nodules. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013;110:E1974–E1983. doi: 10.1073/pnas.1216989110. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Novak C., Horst E., Mehta G. Mechanotransduction in ovarian cancer: Shearing into the unknown. APL Bioeng. 2018;2 doi: 10.1063/1.5024386. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Carmignani C.P., Sugarbaker T.A., Bromley C.M., Sugarbaker P.H. Intraperitoneal cancer dissemination: Mechanisms of the patterns of spread. Cancer Metastasis Rev. 2003;22:465–472. doi: 10.1023/A:1023791229361. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Sugarbaker P.H. Observations concerning cancer spread within the peritoneal cavity and concepts supporting an ordered pathophysiology. Cancer Treatment Res. 1996;82:79–100. [PubMed] [Google Scholar]
  29. Feki A., Berardi P., Bellingan G., Major A., Krause K.H., Petignat P., Zehra R., Pervaiz S., Irminger-Finger I. Dissemination of intraperitoneal ovarian cancer: Discussion of mechanisms and demonstration of lymphatic spreading in ovarian cancer model. Crit. Rev. Oncol./Hematol. 2009;72:1–9. doi: 10.1016/j.critrevonc.2008.12.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Holm-Nielsen P. Pathogenesis of ascites in peritoneal carcinomatosis. Acta Pathol. Microbiol. Scand. 1953;33:10–21. doi: 10.1111/j.1699-0463.1953.tb04805.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  31. Ahmed N., Riley C., Oliva K., Rice G., Quinn M. Ascites induces modulation of alpha6beta1 integrin and urokinase plasminogen activator receptor expression and associated functions in ovarian carcinoma. Br. J. Cancer. 2005;92:1475–1485. doi: 10.1038/sj.bjc.6602495. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  32. Woodburn J.R. The epidermal growth factor receptor and its inhibition in cancer therapy. Pharmacol. Ther. 1999;82:241–250. doi: 10.1016/S0163-7258(98)00045-X. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Servidei T., Riccardi A., Mozzetti S., Ferlini C., Riccardi R. Chemoresistant tumor cell lines display altered epidermal growth factor receptor and HER3 signaling and enhanced sensitivity to gefitinib. Int. J. Cancer J. Int. Cancer. 2008;123:2939–2949. doi: 10.1002/ijc.23902. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Chen A.P., Zhang J., Liu H., Zhao S.P., Dai S.Z., Sun X.L. Association of EGFR expression with angiogenesis and chemoresistance in ovarian carcinoma. Zhonghua zhong liu za zhi [Chinese journal of oncology] 2009;31:48–52. [PubMed] [Google Scholar]
  35. Alper O., Bergmann-Leitner E.S., Bennett T.A., Hacker N.F., Stromberg K., Stetler-Stevenson W.G. Epidermal growth factor receptor signaling and the invasive phenotype of ovarian carcinoma cells. J. Natl. Cancer Inst. 2001;93:1375–1384. doi: 10.1093/jnci/93.18.1375. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  36. Zeineldin R., Muller C.Y., Stack M.S., Hudson L.G. Targeting the EGF receptor for ovarian cancer therapy. J. Oncol. 2010;2010:414676. doi: 10.1155/2010/414676. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  37. Alper O., De Santis M.L., Stromberg K., Hacker N.F., Cho-Chung Y.S., Salomon D.S. Anti-sense suppression of epidermal growth factor receptor expression alters cellular proliferation, cell-adhesion and tumorigenicity in ovarian cancer cells. Int. J. Cancer. 2000;88:566–574. doi: 10.1002/1097-0215(20001115)88:4<566::AID-IJC8>3.0.CO;2-D. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Posadas E.M., Liel M.S., Kwitkowski V., Minasian L., Godwin A.K., Hussain M.M., Espina V., Wood B.J., Steinberg S.M., Kohn E.C. A phase II and pharmacodynamic study of gefitinib in patients with refractory or recurrent epithelial ovarian cancer. Cancer. 2007;109:1323–1330. doi: 10.1002/cncr.22545. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Psyrri A., Kassar M., Yu Z., Bamias A., Weinberger P.M., Markakis S., Kowalski D., Camp R.L., Rimm D.L., Dimopoulos M.A. Effect of epidermal growth factor receptor expression level on survival in patients with epithelial ovarian cancer. Clin. Cancer Res. 2005;11:8637–8643. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-05-1436. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Dimou A., Agarwal S., Anagnostou V., Viray H., Christensen S., Gould Rothberg B., Zolota V., Syrigos K., Rimm D. Standardization of epidermal growth factor receptor (EGFR) measurement by quantitative immunofluorescence and impact on antibody-based mutation detection in non-small cell lung cancer. Am. J. Pathol. 2011;179:580–589. doi: 10.1016/j.ajpath.2011.04.031. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Anagnostou V.K., Welsh A.W., Giltnane J.M., Siddiqui S., Liceaga C., Gustavson M., Syrigos K.N., Reiter J.L., Rimm D.L. Analytic variability in immunohistochemistry biomarker studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2010;19:982–991. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-10-0097. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Del Carmen M.G., Rizvi I., Chang Y., Moor A.C., Oliva E., Sherwood M., Pogue B., Hasan T. Synergism of epidermal growth factor receptor-targeted immunotherapy with photodynamic treatment of ovarian cancer in vivo. J. Natl. Cancer Inst. 2005;97:1516–1524. doi: 10.1093/jnci/dji314. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Armstrong D.K., Bundy B., Wenzel L., Huang H.Q., Baergen R., Lele S., Copeland L.J., Walker J.L., Burger R.A., Gynecologic Oncology G. Intraperitoneal cisplatin and paclitaxel in ovarian cancer. N. Engl. J. Med. 2006;354:34–43. doi: 10.1056/NEJMoa052985. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  44. Verwaal V.J., Van Ruth S., De Bree E., Van Sloothen G.W., Van Tinteren H., Boot H., Zoetmulder F.A. Randomized trial of cytoreduction and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy versus systemic chemotherapy and palliative surgery in patients with peritoneal carcinomatosis of colorectal cancer. J. Clin. Oncol. 2003;21:3737–3743. doi: 10.1200/JCO.2003.04.187. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Van Driel W.J., Koole S.N., Sikorska K., Schagen van Leeuwen J.H., Schreuder H.W.R., Hermans R.H.M., De Hingh I., Van der Velden J., Arts H.J., Massuger L., et al. Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy in Ovarian Cancer. N. Engl. J. Med. 2018;378:230–240. doi: 10.1056/NEJMoa1708618. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Verwaal V.J., Bruin S., Boot H., Van Slooten G., Van Tinteren H. 8-year follow-up of randomized trial: Cytoreduction and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy versus systemic chemotherapy in patients with peritoneal carcinomatosis of colorectal cancer. Ann. Surg. Oncol. 2008;15:2426–2432. doi: 10.1245/s10434-008-9966-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. DeLaney T.F., Sindelar W.F., Tochner Z., Smith P.D., Friauf W.S., Thomas G., Dachowski L., Cole J.W., Steinberg S.M., Glatstein E. Phase I study of debulking surgery and photodynamic therapy for disseminated intraperitoneal tumors. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1993;25:445–457. doi: 10.1016/0360-3016(93)90066-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  48. Celli J.P., Spring B.Q., Rizvi I., Evans C.L., Samkoe K.S., Verma S., Pogue B.W., Hasan T. Imaging and photodynamic therapy: Mechanisms, monitoring, and optimization. Chem. Rev. 2010;110:2795–2838. doi: 10.1021/cr900300p. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Spring B.Q., Rizvi I., Xu N., Hasan T. The role of photodynamic therapy in overcoming cancer drug resistance. Photochem. Photobiol. Sci. 2015;14:1476–1491. doi: 10.1039/C4PP00495G. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Liang B.J., Pigula M., Baglo Y., Najafali D., Hasan T., Huang H.C. Breaking the Selectivity-Uptake Trade-Off of Photoimmunoconjugates with Nanoliposomal Irinotecan for Synergistic Multi-Tier Cancer Targeting. J. Nanobiotechnol. 2020;18:1. doi: 10.1186/s12951-019-0560-5. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Huang H.C., Rizvi I., Liu J., Anbil S., Kalra A., Lee H., Baglo Y., Paz N., Hayden D., Pereira S., et al. Photodynamic Priming Mitigates Chemotherapeutic Selection Pressures and Improves Drug Delivery. Cancer Res. 2018;78:558–571. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-17-1700. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Huang H.C., Mallidi S., Liu J., Chiang C.T., Mai Z., Goldschmidt R., Ebrahim-Zadeh N., Rizvi I., Hasan T. Photodynamic Therapy Synergizes with Irinotecan to Overcome Compensatory Mechanisms and Improve Treatment Outcomes in Pancreatic Cancer. Cancer Res. 2016;76:1066–1077. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-15-0391. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  53. Cengel K.A., Glatstein E., Hahn S.M. Intraperitoneal photodynamic therapy. Cancer Treat. Res. 2007;134:493–514. [PubMed] [Google Scholar]
  54. Obaid G., Broekgaarden M., Bulin A.-L., Huang H.-C., Kuriakose J., Liu J., Hasan T. Photonanomedicine: A convergence of photodynamic therapy and nanotechnology. Nanoscale. 2016;8:12471–12503. doi: 10.1039/C5NR08691D. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Ogata F., Nagaya T., Nakamura Y., Sato K., Okuyama S., Maruoka Y., Choyke P.L., Kobayashi H. Near-infrared photoimmunotherapy: A comparison of light dosing schedules. Oncotarget. 2017;8:35069–35075. doi: 10.18632/oncotarget.17047. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  56. Mitsunaga M., Ogawa M., Kosaka N., Rosenblum L.T., Choyke P.L., Kobayashi H. Cancer cell-selective in vivo near infrared photoimmunotherapy targeting specific membrane molecules. Nat. Med. 2011;17:1685–1691. doi: 10.1038/nm.2554. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Inglut C.T., Baglo Y., Liang B.J., Cheema Y., Stabile J., Woodworth G.F., Huang H.-C. Systematic Evaluation of Light-Activatable Biohybrids for Anti-Glioma Photodynamic Therapy. J. Clin. Med. 2019;8:1269. doi: 10.3390/jcm8091269. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  58. Huang H.C., Pigula M., Fang Y., Hasan T. Immobilization of Photo-Immunoconjugates on Nanoparticles Leads to Enhanced Light-Activated Biological Effects. Small. 2018:e1800236. doi: 10.1002/smll.201800236. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Spring B.Q., Abu-Yousif A.O., Palanisami A., Rizvi I., Zheng X., Mai Z., Anbil S., Sears R.B., Mensah L.B., Goldschmidt R., et al. Selective treatment and monitoring of disseminated cancer micrometastases in vivo using dual-function, activatable immunoconjugates. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2014;111:E933–E942. doi: 10.1073/pnas.1319493111. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  60. Abu-Yousif A.O., Moor A.C., Zheng X., Savellano M.D., Yu W., Selbo P.K., Hasan T. Epidermal growth factor receptor-targeted photosensitizer selectively inhibits EGFR signaling and induces targeted phototoxicity in ovarian cancer cells. Cancer Lett. 2012;321:120–127. doi: 10.1016/j.canlet.2012.01.014. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Rizvi I., Dinh T.A., Yu W., Chang Y., Sherwood M.E., Hasan T. Photoimmunotherapy and irradiance modulation reduce chemotherapy cycles and toxicity in a murine model for ovarian carcinomatosis: Perspective and results. Israel J. Chem. 2012;52:776–787. doi: 10.1002/ijch.201200016. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  62. Quirk B.J., Brandal G., Donlon S., Vera J.C., Mang T.S., Foy A.B., Lew S.M., Girotti A.W., Jogal S., LaViolette P.S., et al. Photodynamic therapy (PDT) for malignant brain tumors–where do we stand? Photodiagnosis Photodyn. Ther. 2015;12:530–544. doi: 10.1016/j.pdpdt.2015.04.009. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  63. Eljamel M.S., Goodman C., Moseley H. ALA and Photofrin fluorescence-guided resection and repetitive PDT in glioblastoma multiforme: A single centre Phase III randomised controlled trial. Lasers Med. Sci. 2008;23:361–367. doi: 10.1007/s10103-007-0494-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Varma A.K., Muller P.J. Cranial neuropathies after intracranial Photofrin-photodynamic therapy for malignant supratentorial gliomas-a report on 3 cases. Surg. Neurol. 2008;70:190–193. doi: 10.1016/j.surneu.2007.01.060. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  65. Akimoto J. Photodynamic Therapy for Malignant Brain Tumors. Neurol. Medico-Chirurgica. 2016;56:151–157. doi: 10.2176/nmc.ra.2015-0296. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Kercher E.M., Nath S., Rizvi I., Spring B.Q. Cancer Cell-targeted and Activatable Photoimmunotherapy Spares T Cells in a 3D Coculture Model. Photochem. Photobiol. 2019 doi: 10.1111/php.13153. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  67. Savellano M.D., Hasan T. Targeting cells that overexpress the epidermal growth factor receptor with polyethylene glycolated BPD verteporfin photosensitizer immunoconjugates. Photochem. Photobiol. 2003;77:431–439. doi: 10.1562/0031-8655(2003)077<0431:TCTOTE>2.0.CO;2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Molpus K.L., Hamblin M.R., Rizvi I., Hasan T. Intraperitoneal photoimmunotherapy of ovarian carcinoma xenografts in nude mice using charged photoimmunoconjugates. Gynecol. Oncol. 2000;76:397–404. doi: 10.1006/gyno.1999.5705. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  69. Savellano M.D., Hasan T. Photochemical targeting of epidermal growth factor receptor: A mechanistic study. Clin. Cancer Res. 2005;11:1658–1668. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-04-1902. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  70. Nath S., Saad M.A., Pigula M., Swain J.W.R., Hasan T. Photoimmunotherapy of Ovarian Cancer: A Unique Niche in the Management of Advanced Disease. Cancers. 2019;11:1887. doi: 10.3390/cancers11121887. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  71. Calibasi Kocal G., Guven S., Foygel K., Goldman A., Chen P., Sengupta S., Paulmurugan R., Baskin Y., Demirci U. Dynamic Microenvironment Induces Phenotypic Plasticity of Esophageal Cancer Cells Under Flow. Sci. Rep. 2016;6:38221. doi: 10.1038/srep38221. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Tasoglu S., Gurkan U.A., Wang S., Demirci U. Manipulating biological agents and cells in micro-scale volumes for applications in medicine. Chem. Soc. Rev. 2013;42:5788–5808. doi: 10.1039/c3cs60042d. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Moon S., Gurkan U.A., Blander J., Fawzi W.W., Aboud S., Mugusi F., Kuritzkes D.R., Demirci U. Enumeration of CD4+ T-cells using a portable microchip count platform in Tanzanian HIV-infected patients. PLoS ONE. 2011;6:e21409. doi: 10.1371/journal.pone.0021409. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  74. White F.M. Fluid Mechanics. McGraw-Hill; Boston, MA, USA: 2011. [Google Scholar]
  75. Luo Q., Kuang D., Zhang B., Song G. Cell stiffness determined by atomic force microscopy and its correlation with cell motility. Biochim Biophys Acta. 2016;1860:1953–1960. doi: 10.1016/j.bbagen.2016.06.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  76. Sarntinoranont M., Rooney F., Ferrari M. Interstitial Stress and Fluid Pressure Within a Growing Tumor. Ann. Biomed. Eng. 2003;31:327–335. doi: 10.1114/1.1554923. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  77. Baxter L.T., Jain R.K. Transport of fluid and macromolecules in tumors. I. Role of interstitial pressure and convection. Microvasc. Res. 1989;37:77–104. doi: 10.1016/0026-2862(89)90074-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  78. Malik R., Khan A.P., Asangani I.A., Cieślik M., Prensner J.R., Wang X., Iyer M.K., Jiang X., Borkin D., Escara-Wilke J., et al. Targeting the MLL complex in castration-resistant prostate cancer. Nat. Med. 2015;21:344. doi: 10.1038/nm.3830. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Nath S., Christian L., Tan S.Y., Ki S., Ehrlich L.I., Poenie M. Dynein Separately Partners with NDE1 and Dynactin To Orchestrate T Cell Focused Secretion. J. Immunol. 2016;197:2090–2101. doi: 10.4049/jimmunol.1600180. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Celli J.P., Rizvi I., Evans C.L., Abu-Yousif A.O., Hasan T. Quantitative imaging reveals heterogeneous growth dynamics and treatment-dependent residual tumor distributions in a three-dimensional ovarian cancer model. J. Biomed. Opt. 2010;15:051603. doi: 10.1117/1.3483903. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  81. Rizvi I., Celli J.P., Evans C.L., Abu-Yousif A.O., Muzikansky A., Pogue B.W., Finkelstein D., Hasan T. Synergistic Enhancement of Carboplatin Efficacy with Photodynamic Therapy in a Three-Dimensional Model for Micrometastatic Ovarian Cancer. Cancer Res. 2010;70:9319–9328. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-1783. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  82. Glidden M.D., Celli J.P., Massodi I., Rizvi I., Pogue B.W., Hasan T. Image-Based Quantification of Benzoporphyrin Derivative Uptake, Localization, and Photobleaching in 3D Tumor Models, for Optimization of PDT Parameters. Theranostics. 2012;2:827–839. doi: 10.7150/thno.4334. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Celli J.P., Rizvi I., Blanden A.R., Massodi I., Glidden M.D., Pogue B.W., Hasan T. An imaging-based platform for high-content, quantitative evaluation of therapeutic response in 3D tumour models. Sci. Rep. 2014;4:3751. doi: 10.1038/srep03751. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  84. Bulin A.L., Broekgaarden M., Hasan T. Comprehensive high-throughput image analysis for therapeutic efficacy of architecturally complex heterotypic organoids. Sci. Rep. 2017;7:16645. doi: 10.1038/s41598-017-16622-9. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  85. Rahmanzadeh R., Rai P., Celli J.P., Rizvi I., Baron-Luhr B., Gerdes J., Hasan T. Ki-67 as a molecular target for therapy in an in vitro three-dimensional model for ovarian cancer. Cancer Res. 2010;70:9234–9242. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-1190. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  86. Anbil S., Rizvi I., Celli J.P., Alagic N., Pogue B.W., Hasan T. Impact of treatment response metrics on photodynamic therapy planning and outcomes in a three-dimensional model of ovarian cancer. J. Biomed. Opt. 2013;18:098004. doi: 10.1117/1.JBO.18.9.098004. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Di Pasqua A.J., Goodisman J., Dabrowiak J.C. Understanding how the platinum anticancer drug carboplatin works: From the bottle to the cell. Inorg. Chim. Acta. 2012;389:29–35. doi: 10.1016/j.ica.2012.01.028. [CrossRef] [Google Scholar]
  88. Rabik C.A., Dolan M.E. Molecular mechanisms of resistance and toxicity associated with platinating agents. Cancer Treat. Rev. 2007;33:9–23. doi: 10.1016/j.ctrv.2006.09.006. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Ozols R.F. Carboplatin and paclitaxel in ovarian cancer. Semin. Oncol. 1995;22:78–83. [PubMed] [Google Scholar]
  90. Neijt J.P., Lund B. Paclitaxel with carboplatin for the treatment of ovarian cancer. Semin. Oncol. 1996;23:2–4. [PubMed] [Google Scholar]
  91. Subauste C.M., Pertz O., Adamson E.D., Turner C.E., Junger S., Hahn K.M. Vinculin modulation of paxillin–FAK interactions regulates ERK to control survival and motility. J. Cell Biol. 2004;165:371–381. doi: 10.1083/jcb.200308011. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Eke I., Cordes N. Focal adhesion signaling and therapy resistance in cancer. Semin. Cancer Biol. 2015;31:65–75. [PubMed] [Google Scholar]
  93. McCubrey J.A., Steelman L.S., Chappell W.H., Abrams S.L., Wong E.W., Chang F., Lehmann B., Terrian D.M., Milella M., Tafuri A., et al. Roles of the Raf/MEK/ERK pathway in cell growth, malignant transformation and drug resistance. Biochim. Biophys. Acta. 2007;1773:1263–1284. doi: 10.1016/j.bbamcr.2006.10.001. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  94. Duska L.R., Hamblin M.R., Miller J.L., Hasan T. Combination photoimmunotherapy and cisplatin: Effects on human ovarian cancer ex vivo. J. Natl. Cancer Inst. 1999;91:1557–1563. doi: 10.1093/jnci/91.18.1557. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  95. Spring B., Mai Z., Rai P., Chang S., Hasan T. Theranostic nanocells for simultaneous imaging and photodynamic therapy of pancreatic cancer. Proc. SPIE. 2010;7551:755104. [Google Scholar]
  96. Kessel D., Oleinick N.L. Photodynamic therapy and cell death pathways. Methods Mol. Biol. 2010;635:35–46. doi: 10.1007/978-1-60761-697-9_3. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  97. Van Dongen G.A., Visser G.W., Vrouenraets M.B. Photosensitizer-antibody conjugates for detection and therapy of cancer. Adv. Drug Deliv. Rev. 2004;56:31–52. doi: 10.1016/j.addr.2003.09.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Ayhan A., Gultekin M., Taskiran C., Dursun P., Firat P., Bozdag G., Celik N.Y., Yuce K. Ascites and epithelial ovarian cancers: A reappraisal with respect to different aspects. Int. J. Gynecol. Cancer. 2007;17:68–75. doi: 10.1111/j.1525-1438.2006.00777.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  99. Shen-Gunther J., Mannel R.S. Ascites as a predictor of ovarian malignancy. Gynecol. Oncol. 2002;87:77–83. doi: 10.1006/gyno.2002.6800. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  100. Pourgholami M.H., Ataie-Kachoie P., Badar S., Morris D.L. Minocycline inhibits malignant ascites of ovarian cancer through targeting multiple signaling pathways. Gynecol. Oncol. 2013;129:113–119. doi: 10.1016/j.ygyno.2012.12.031. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  101. Shender V., Arapidi G., Butenko I., Anikanov N., Ivanova O., Govorun V. Peptidome profiling dataset of ovarian cancer and non-cancer proximal fluids: Ascites and blood sera. Data Brief. 2019;22:557–562. doi: 10.1016/j.dib.2018.12.056. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  102. Parsons S.L., Watson S.A., Steele R.J.C. Malignant ascites. Br. J. Surg. 1996;83:6–14. doi: 10.1002/bjs.1800830104. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  103. Becker G., Galandi D., Blum H.E. Malignant ascites: Systematic review and guideline for treatment. Eur. J. Cancer. 2006;42:589–597. doi: 10.1016/j.ejca.2005.11.018. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  104. Huang H., Li Y.J., Lan C.Y., Huang Q.D., Feng Y.L., Huang Y.W., Liu J.H. Clinical significance of ascites in epithelial ovarian cancer. Neoplasma. 2013;60:546–552. doi: 10.4149/neo_2013_071. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  105. Blagden S.P. Harnessing Pandemonium: The Clinical Implications of Tumor Heterogeneity in Ovarian Cancer. Front. Oncol. 2015;5:149. doi: 10.3389/fonc.2015.00149. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  106. Ahmed N., Latifi A., Riley C.B., Findlay J.K., Quinn M.A. Neuronal transcription factor Brn-3a(l) is over expressed in high-grade ovarian carcinomas and tumor cells from ascites of patients with advanced-stage ovarian cancer. J. Ovarian Res. 2010;3:17. doi: 10.1186/1757-2215-3-17. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  107. Mahmood N., Mihalcioiu C., Rabbani S.A. Multifaceted Role of the Urokinase-Type Plasminogen Activator (uPA) and Its Receptor (uPAR): Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Applications. Front. Oncol. 2018;8:24. doi: 10.3389/fonc.2018.00024. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  108. Jeffrey B., Udaykumar H.S., Schulze K.S. Flow fields generated by peristaltic reflex in isolated guinea pig ileum: Impact of contraction depth and shoulders. Am. J. Physiol. Gastrointest. Liver Physiol. 2003;285:G907–G918. doi: 10.1152/ajpgi.00062.2003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  109. Nagy J.A., Herzberg K.T., Dvorak J.M., Dvorak H.F. Pathogenesis of malignant ascites formation: Initiating events that lead to fluid accumulation. Cancer Res. 1993;53:2631–2643. [PubMed] [Google Scholar]
  110. Ahmed N., Abubaker K., Findlay J., Quinn M. Epithelial mesenchymal transition and cancer stem cell-like phenotypes facilitate chemoresistance in recurrent ovarian cancer. Curr. Cancer Drug Targets. 2010;10:268–278. doi: 10.2174/156800910791190175. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  111. Latifi A., Abubaker K., Castrechini N., Ward A.C., Liongue C., Dobill F., Kumar J., Thompson E.W., Quinn M.A., Findlay J.K., et al. Cisplatin treatment of primary and metastatic epithelial ovarian carcinomas generates residual cells with mesenchymal stem cell-like profile. J. Cell Biochem. 2011;112:2850–2864. doi: 10.1002/jcb.23199. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  112. Chan D.W., Hui W.W., Cai P.C., Liu M.X., Yung M.M., Mak C.S., Leung T.H., Chan K.K., Ngan H.Y. Targeting GRB7/ERK/FOXM1 signaling pathway impairs aggressiveness of ovarian cancer cells. PLoS ONE. 2012;7:e52578. doi: 10.1371/journal.pone.0052578. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  113. Mebratu Y., Tesfaigzi Y. How ERK1/2 activation controls cell proliferation and cell death: Is subcellular localization the answer? Cell Cycle. 2009;8:1168–1175. doi: 10.4161/cc.8.8.8147. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  114. Zebisch A., Czernilofsky A.P., Keri G., Smigelskaite J., Sill H., Troppmair J. Signaling through RAS-RAF-MEK-ERK: From basics to bedside. Curr. Med. Chem. 2007;14:601–623. doi: 10.2174/092986707780059670. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  115. Jo H., Sipos K., Go Y.M., Law R., Rong J., McDonald J.M. Differential effect of shear stress on extracellular signal-regulated kinase and N-terminal Jun kinase in endothelial cells. Gi2- and Gbeta/gamma-dependent signaling pathways. J. Biol. Chem. 1997;272:1395–1401. doi: 10.1074/jbc.272.2.1395. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  116. Surapisitchat J., Hoefen R.J., Pi X., Yoshizumi M., Yan C., Berk B.C. Fluid shear stress inhibits TNF-alpha activation of JNK but not ERK1/2 or p38 in human umbilical vein endothelial cells: Inhibitory crosstalk among MAPK family members. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2001;98:6476–6481. doi: 10.1073/pnas.101134098. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  117. Kim C.H., Jeung E.B., Yoo Y.M. Combined Fluid Shear Stress and Melatonin Enhances the ERK/Akt/mTOR Signal in Cilia-Less MC3T3-E1 Preosteoblast Cells. Int. J. Mol. Sci. 2018;19:2929. doi: 10.3390/ijms19102929. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  118. Persons D.L., Yazlovitskaya E.M., Cui W., Pelling J.C. Cisplatin-induced activation of mitogen-activated protein kinases in ovarian carcinoma cells: Inhibition of extracellular signal-regulated kinase activity increases sensitivity to cisplatin. Clin. Cancer Res. 1999;5:1007–1014. [PubMed] [Google Scholar]
  119. Hayakawa J., Ohmichi M., Kurachi H., Ikegami H., Kimura A., Matsuoka T., Jikihara H., Mercola D., Murata Y. Inhibition of extracellular signal-regulated protein kinase or c-Jun N-terminal protein kinase cascade, differentially activated by cisplatin, sensitizes human ovarian cancer cell line. J. Biol. Chem. 1999;274:31648–31654. doi: 10.1074/jbc.274.44.31648. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  120. Yeh P.Y., Chuang S.E., Yeh K.H., Song Y.C., Ea C.K., Cheng A.L. Increase of the resistance of human cervical carcinoma cells to cisplatin by inhibition of the MEK to ERK signaling pathway partly via enhancement of anticancer drug-induced NF kappa B activation. Biochem. Pharmacol. 2002;63:1423–1430. doi: 10.1016/S0006-2952(02)00908-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  121. Wang X., Martindale J.L., Holbrook N.J. Requirement for ERK activation in cisplatin-induced apoptosis. J. Biol. Chem. 2000;275:39435–39443. doi: 10.1074/jbc.M004583200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  122. Qin X., Liu C., Zhou Y., Wang G. Cisplatin induces programmed death-1-ligand 1(PD-L1) over-expression in hepatoma H22 cells via Erk /MAPK signaling pathway. Cell Mol. Biol. 2010;56:OL1366-72. doi: 10.1170/156. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  123. Basu A., Tu H. Activation of ERK during DNA damage-induced apoptosis involves protein kinase Cdelta. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2005;334:1068–1073. doi: 10.1016/j.bbrc.2005.06.199. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  124. Nowak G. Protein kinase C-alpha and ERK1/2 mediate mitochondrial dysfunction, decreases in active Na+ transport, and cisplatin-induced apoptosis in renal cells. J. Biol. Chem. 2002;277:43377–43388. doi: 10.1074/jbc.M206373200. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  125. Chaudhury A., Tan B.J., Das S., Chiu G.N. Increased ERK activation and cellular drug accumulation in the enhanced cytotoxicity of folate receptor-targeted liposomal carboplatin. Int. J. Oncol. 2012;40:703–710. doi: 10.3892/ijo.2011.1262. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  126. Lok G.T., Chan D.W., Liu V.W., Hui W.W., Leung T.H., Yao K.M., Ngan H.Y. Aberrant activation of ERK/FOXM1 signaling cascade triggers the cell migration/invasion in ovarian cancer cells. PLoS ONE. 2011;6:e23790. doi: 10.1371/journal.pone.0023790. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  127. Lafky J.M., Wilken J.A., Baron A.T., Maihle N.J. Clinical implications of the ErbB/epidermal growth factor (EGF) receptor family and its ligands in ovarian cancer. Biochim. Biophys. Acta. 2008;1785:232–265. doi: 10.1016/j.bbcan.2008.01.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  128. Secord A.A., Blessing J.A., Armstrong D.K., Rodgers W.H., Miner Z., Barnes M.N., Lewandowski G., Mannel R.S., Gynecologic Oncology G. Phase II trial of cetuximab and carboplatin in relapsed platinum-sensitive ovarian cancer and evaluation of epidermal growth factor receptor expression: A Gynecologic Oncology Group study. Gynecol. Oncol. 2008;108:493–499. doi: 10.1016/j.ygyno.2007.11.029. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  129. Bae G.-Y., Choi S.-J., Lee J.-S., Jo J., Lee J., Kim J., Cha H.-J. Loss of E-cadherin activates EGFR-MEK/ERK signaling, which promotes invasion via the ZEB1/MMP2 axis in non-small cell lung cancer. Oncotarget. 2013;4:2512. doi: 10.18632/oncotarget.1463. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  130. Pece S., Gutkind J.S. Signaling from E-cadherins to the MAPK pathway by the recruitment and activation of epidermal growth factor receptors upon cell-cell contact formation. J. Biol. Chem. 2000;275:41227–41233. doi: 10.1074/jbc.M006578200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  131. Lifschitz-Mercer B., Czernobilsky B., Feldberg E., Geiger B. Expression of the adherens junction protein vinculin in human basal and squamous cell tumors: Relationship to invasiveness and metastatic potential. Hum. Pathol. 1997;28:1230–1236. doi: 10.1016/S0046-8177(97)90195-7. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  132. Raz A., Geiger B. Altered organization of cell-substrate contacts and membrane-associated cytoskeleton in tumor cell variants exhibiting different metastatic capabilities. Cancer Res. 1982;42:5183–5190. [PubMed] [Google Scholar]
  133. Fukada T., Sakajiri H., Kuroda M., Kioka N., Sugimoto K. Fluid shear stress applied by orbital shaking induces MG-63 osteosarcoma cells to activate ERK in two phases through distinct signaling pathways. Biochem. Biophys. Rep. 2017;9:257–265. doi: 10.1016/j.bbrep.2017.01.004. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  134. Wu D.W., Wu T.C., Wu J.Y., Cheng Y.W., Chen Y.C., Lee M.C., Chen C.Y., Lee H. Phosphorylation of paxillin confers cisplatin resistance in non-small cell lung cancer via activating ERK-mediated Bcl-2 expression. Oncogene. 2014;33:4385–4395. doi: 10.1038/onc.2013.389. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  135. Kessel D. Apoptosis and associated phenomena as a determinants of the efficacy of photodynamic therapy. Photochem. Photobiol. Sci. 2015;14:1397–1402. doi: 10.1039/C4PP00413B. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  136. Agostinis P., Berg K., Cengel K.A., Foster T.H., Girotti A.W., Gollnick S.O., Hahn S.M., Hamblin M.R., Juzeniene A., Kessel D., et al. Photodynamic therapy of cancer: An update. CA Cancer J. Clin. 2011;61:250–281. doi: 10.3322/caac.20114. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  137. Sorrin A.J., Ruhi M.K., Ferlic N.A., Karimnia V., Polacheck W.J., Celli J.P., Huang H.C., Rizvi I. Photodynamic Therapy and the Biophysics of the Tumor Microenvironment. Photochem. Photobiol. 2020 doi: 10.1111/php.13209. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  138. Niu C.J., Fisher C., Scheffler K., Wan R., Maleki H., Liu H., Sun Y., C A.S., Birngruber R., Lilge L. Polyacrylamide gel substrates that simulate the mechanical stiffness of normal and malignant neuronal tissues increase protoporphyin IX synthesis in glioma cells. J. Biomed. Opt. 2015;20:098002. doi: 10.1117/1.JBO.20.9.098002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  139. Perentes J.Y., Wang Y., Wang X., Abdelnour E., Gonzalez M., Decosterd L., Wagnieres G., Van den Bergh H., Peters S., Ris H.B., et al. Low-Dose Vascular Photodynamic Therapy Decreases Tumor Interstitial Fluid Pressure, which Promotes Liposomal Doxorubicin Distribution in a Murine Sarcoma Metastasis Model. Transl. Oncol. 2014;7 doi: 10.1016/j.tranon.2014.04.010. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  140. Leunig M., Goetz A.E., Gamarra F., Zetterer G., Messmer K., Jain R.K. Photodynamic therapy-induced alterations in interstitial fluid pressure, volume and water content of an amelanotic melanoma in the hamster. Br. J. Cancer. 1994;69:101–103. doi: 10.1038/bjc.1994.15. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  141. Foster T.H., Murant R.S., Bryant R.G., Knox R.S., Gibson S.L., Hilf R. Oxygen consumption and diffusion effects in photodynamic therapy. Radiat Res. 1991;126:296–303. doi: 10.2307/3577919. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  142. Foster T.H., Hartley D.F., Nichols M.G., Hilf R. Fluence rate effects in photodynamic therapy of multicell tumor spheroids. Cancer Res. 1993;53:1249–1254. [PubMed] [Google Scholar]
  143. Nichols M.G., Foster T.H. Oxygen diffusion and reaction kinetics in the photodynamic therapy of multicell tumour spheroids. Phys. Med. Biol. 1994;39:2161–2181. doi: 10.1088/0031-9155/39/12/003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  144. Cavin S., Wang X., Zellweger M., Gonzalez M., Bensimon M., Wagnieres G., Krueger T., Ris H.B., Gronchi F., Perentes J.Y. Interstitial fluid pressure: A novel biomarker to monitor photo-induced drug uptake in tumor and normal tissues. Lasers Surg. Med. 2017;49:773–780. doi: 10.1002/lsm.22687. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  145. Garcia Calavia P., Chambrier I., Cook M.J., Haines A.H., Field R.A., Russell D.A. Targeted photodynamic therapy of breast cancer cells using lactose-phthalocyanine functionalized gold nanoparticles. J. Colloid Interface Sci. 2018;512:249–259. doi: 10.1016/j.jcis.2017.10.030. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  146. Kato T., Jin C.S., Ujiie H., Lee D., Fujino K., Wada H., Hu H.P., Weersink R.A., Chen J., Kaji M., et al. Nanoparticle targeted folate receptor 1-enhanced photodynamic therapy for lung cancer. Lung Cancer. 2017;113:59–68. doi: 10.1016/j.lungcan.2017.09.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  147. Sebak A.A., Gomaa I.E.O., ElMeshad A.N., AbdelKader M.H. Targeted photodynamic-induced singlet oxygen production by peptide-conjugated biodegradable nanoparticles for treatment of skin melanoma. Photodiagnosis Photodyn. Ther. 2018;23:181–189. doi: 10.1016/j.pdpdt.2018.05.017. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  148. Fernandes S.R.G., Fernandes R., Sarmento B., Pereira P.M.R., Tome J.P.C. Photoimmunoconjugates: Novel synthetic strategies to target and treat cancer by photodynamic therapy. Org. Biomol. Chem. 2019;17:2579–2593. doi: 10.1039/C8OB02902D. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  149. Hamblin M.R., Miller J.L., Hasan T. Effect of charge on the interaction of site-specific photoimmunoconjugates with human ovarian cancer cells. Cancer Res. 1996;56:5205–5210. [PubMed] [Google Scholar]
  150. Flont M., Jastrzebska E., Brzozka Z. Synergistic effect of the combination therapy on ovarian cancer cells under microfluidic conditions. Anal. Chim. Acta. 2020;1100:138–148. doi: 10.1016/j.aca.2019.11.047. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

Innovative Die Material and Lubrication Strategies for Clean and Energy Conserving Forging Technologies

청정 및 에너지 절약 단조 기술을 위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략

이 최종 기술 보고서에는 수상 번호 DE-FC07-01ID14206에 따라 미국 에너지 부에서 부분적으로 자금을 지원 한 “청정 및 에너지 절약 단조 기술을위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략”프로젝트에서 수행 된 작업이 포함되어 있습니다. 프로젝트 수행을위한 계약 시간은 2001 년 9 월 30 일부터 2005 년 9 월 29 일까지였습니다. 그러나 DOE / OIT는 2003 년과 2004 년 회계 연도 지난 2 년 동안 자금을 제공 할 수 없었고 프로젝트는 2003-04 회계 연도에 조기 종료되었습니다. 결과적으로 많은 주요 연구 과제가 특정 이정표를 달성하기 위해 수정되거나 완료되지 않고 종료되었습니다. Ohio State University의 산업, 용접 및 시스템 공학 교수 인 Rajiv Shivpuri 박사는이 프로젝트의 프로젝트 책임자이자 수석 조사자였습니다. 이상은 오하이오 주립 대학 연구 재단 (OSURF)에서 관리했습니다. OSURF는 모든 재정 및 행정 문제도 담당했습니다. 재정 보고서는 별도로 제출됩니다. 에너지 부서, 산업 기술 사무소의 프로그램 관리자는 Golden Office의 Mr. Ramesh Jain과 Mr. Dibyajyoti Aichbhowmik이었습니다.
이 프로젝트의 주요 성과는 다음과 같습니다.

• 단조 산업 및 해당 공급 업체와 함께 산업 응용 분야를위한 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 탐색하기위한 주요 협력 노력이 수립되었습니다. 여기에는 단조 산업과 협력하는 워크숍과 심포지엄이 포함되었습니다. 단조 산업 전체에 결과를 전파하기 위해 단조 산업 기술 컨퍼런스에서 발표되었습니다.

• 단조 산업 협회와 단조 산업 교육 연구 재단의 후원으로 단조 기술 우수 센터 설립. 이 센터의 일부로 산업, OSU, 오하이오 주 및 DOE 지원과 함께 2 개의 단조 셀이 설치되었습니다. 1300 톤 기계식 프레스 셀과 350 톤 유압 프레스 셀입니다. 이것은 단조 연구에 150 만 달러를 투입 한 것입니다.

• LENS (Laser Enhanced Net Shaping) 기반 니켈 알루미나 이드 코팅 오버레이 (자세한 내용은 부록 A 참조)를 포함하여 혁신적인 다이 코팅이 탐색되었습니다.

• 열간 단조 응용 분야를위한 금형 재료를 최적으로 선택하고 설계하기 위해 혁신적인 실험 설정 및 예측 열 연화 소프트웨어가 개발되었습니다 (부록 B, C 및 D).

• 윤활 전략 및 단일 액적 기반 윤활 모델은 확산 및 열 전달을위한 열간 단조 윤활제의 최적 증착을 위해 개발되었습니다 (부록 E 및 F).

• 윤활유 분해 및 바운스 용 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 뜨거운 다이 표면의 흑연 윤활로 인한 공기 및 지하수 오염을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

(부록 G). 이 보고서는 Shivpuri 박사와 Yijun Zhu (연구원)가 작성했습니다. 여기에는 다른 외부 또는 내부 지원과 함께 프로젝트 종료 후 일부 연구 계획 및 프로젝트 기간 동안 완료된 작업에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다.

1.1 프로젝트 목표

이 프로젝트의 목표는 혁신적인 다이 재료 및 윤활 전략을 개발 및 구현하여 다이 수명을 8 배 늘리고, 에너지 투입량을 15 % 줄이며, 부품 당 에너지 비용을 50 % 줄이며, 윤활유에서 나오는 미립자 배출량을 90 % 줄이며, 다이 관련 가동 시간을 90 %까지 늘립니다.

단조 산업, 공급 업체 (철강 및 알루미늄 생산 업체 (IOF), 윤활유, 표면 기술 및 다이 소재 공급 업체) 및 고객 (OEM)에 미치는 최대의 광범위한 에너지 영향을 위해 전략이 선택되었습니다.

여기에는 최적의 윤활제 스프레이 기술, 고급 표면 엔지니어링에 의한 열간 단조의 흑연 제거, 경사 다이 재료 및 다이 엔지니어링, 열간 단조를위한 윤활 및 다이 활성화 등이 포함됩니다.

미국의 단조 산업은 1997 년에 약 120 억 달러였습니다 (DOD 국가 안보). 평가). 제품 총 판매 가치의 약 15 %가 에너지에 할당되며 연간 약 50 조 BTU입니다. 흑연 사용 (열간 단조) 및 냉간 단조 전환 코팅 사용으로 인한 환경 영향은 제품 비용에 20 % 이상 추가 될 것으로 예상됩니다.

Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface
Figure 1: Die configuration for a multi-attribute composite die for high die life and self-lubricating surface

BACKGROUND

실온 (저온) 및 고온 (온 및 고온)에서 수행되는 단조는 진화하는 야금, 공구 표면의 마찰 및 금속의 흐름 특성을 포함하는 잘 이해되지 않는 복잡한 현상입니다. 이 프로젝트에서 다루어 진 기술적 장애물은 다음과 같습니다.

• 냉간 및 열간 단조의 윤활 작용에 대한 지식 부족. 윤활유 및 윤활 기술의 선택은 윤활유 및 장비 공급 업체에 맡겨집니다. 이로 인해 윤활유의 과도하고 불량한 사용과 과도한 환경 오염이 발생합니다.

• 고급 단조 응용 분야를위한 새로운 표면 엔지니어링 및 다이 재료 기술의 성숙도가 부족합니다. 실제 생산에서이를 구현하는 데 따른 기술적 및 재정적 위험이 매우 높아 사용을 제한합니다. 이러한 기술의 시장 침투는 거의 존재하지 않습니다.

• 다이와 윤활 시스템의 설계 최적화를위한 계산 도구가 부족합니다.

윤활유 및 다이 소재 기술에서 다음과 같은 전략을 통해 프로젝트 목표를 실현할 계획이었습니다.

• 전략 # 1 : 오염을 제거하고, 윤활제 사용을 줄이며, 다이 냉각 감소로 인한 그물 성형을 가능하게하는 윤활제 스프레이 공정의 최적 설계를위한 시스템 개발. 또한 흑연 기반 윤활유의 필요성을 줄여줍니다.

• 전략 # 2 : 철 및 비철 부품의 온간 단조 (빌릿 가열이 1250F에서 900F로 감소)를위한 다이 수명과 공정을 개선하기 위한 윤활제 및 다이 코팅 가능 요소를 개발합니다. 단조 온도를 낮추면 공차가 개선되고 부품 당 에너지가 크게 절약됩니다.

• 전략 # 3 : 저 마찰 다이 표면 엔지니어링 (DLC (비철) 및 WC / C 코팅)을 사용하여 냉간 단조 빌릿에 인광 코팅을 사용하지 않습니다.

• 전략 # 4 : 열간 단조 금형을위한 고급 표면 클래딩 (렌즈 및 열 스프레이에 의한 단단한 표면) 및 이중 코팅 기술을 개발합니다. 기존의 코팅과 표면 공학 기술은 상당한 이득을 얻지 못했습니다.

• 전략 # 5 : 재료 및 공정 설계를 통해 냉간 및 열간 단조에서 공정 중 다이 고장을 제거하고 예측 다이 유지 보수를위한 소프트웨어를 개발합니다. 이는 스크랩 감소 및 다이 관련 다운 타임에 상당한 영향을 미칩니다.

개발중인 많은 기술은 수치 모델링, 윤활 및 냉각수 기술, 표면 기술, 재료의 신속한 프로토 타이핑, 레이저 기술 등과 같은 교차 절단 R & D 가능 요소를 다루고 있습니다. 이러한 기술은 지원 산업의 로드맵에서도 중요한 기술로 확인되었습니다.

미래의 산업으로. IOF를 위해 250 조 BTU의 에너지 절약과 3500 톤의 오염 물질이 예상됩니다. 프로젝트가 전액 지원을받지 못하고 프로젝트가 2004 년 9 월 30 일에 종료되었으므로 전략 # 1, # 4, # 5 만 추구했습니다. 연구 및 구현에 대한 세부 사항은 부록에 포함되어 있습니다.

Effect of lubricant heat

템퍼링, 마모 및 공구 열화에 대한 단조 윤활유의 효과를 평가하기 위해 다양한 열 전달 계수로 여러 시뮬레이션을 수행했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션에 사용 된 열전달 계수의 값은 얻은 값과 일치하며 경우에 따라 Sridhar 등이 오하이오 주립 대학에서 수행 한 테스트에서 추정 한 값입니다. 사용 된 계면 열전달 계수의 값은 12 KW / m2 ° C, 24 KW / m2 ° C 및 33 KW / m2 ° C였으며, 이는 20 부, 30 부 및 100 부 물로 희석 된 수성 흑연 윤활제에 해당합니다 (희석 비율 1:20, 1:30 및 1 : 100). 이러한 각 희석 비율에 대해 3000 및 5000 샷 후 상부 다이의 경도 분포는 그림 C.3, C.4 및 C.5에 나와 있습니다. 희석 비 1:20에 대한 표면 경도 분포는 그림 C.6에 나와 있습니다.

Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 2: stage gear blank forging sequence (Courtesy: Sypris Technologies
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press
Figure C. 3: Hardness distribution after 3000 and 5000 shots, heat transfer coefficient used = 12 KW/m2°C, press type: mechanical press

F.5.3 Results of the Lubricant Properties

표 F.1은 윤활유의 측정 된 특성을 보여줍니다. DP는 107 및 CA 모세관 작용 방법에서 펜던트 드롭 방법을 나타냅니다. 테스트 된 액체에는 순수한 물이 포함됩니다. 다음과 같은 사실을 관찰 할 수 있습니다. a). 더 높은 표면 장력을 가진 더 높은 희석 비율 회사; 비). 희석 비율이 1 : 1보다 큰 액체의 경우 표면 장력이 물의 장력에 접근합니다. 드롭 펜던트 법으로 추정 한 모든 표면 장력은 동일한 경향을 공유하지만 약 10dynes / cm에 대해 모세관 작용법에 의한 것보다 작다는 것을 알 수 있습니다. 물의 표면 장력이 72.8dynes / cm라는 점을 감안할 때 모세관 작용법에서 얻은 결과가 실제 값에 더 가깝다고 생각합니다.

Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 10: simulation results of lubricant 1:1 with 4mm diameter droplet at impact velocity 10cm/s.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure F. 12: Experimental results of maxξ v.s. TD. We = 27.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
Figure G. 1: Dryoff process of a lubricant droplet at film boiling: (a)- (c) fluid dynamic process, (d). quasi-steady dryoff process.
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMIC MODELLING OF LASER ADDITIVE MANUFACTURING PROCESS AND EFFECT OF GRAVITY

전산 유체 역학 레이저 첨가제 모델링 제조 공정 및 중력의 영향

A thesis submitted to
The University of Manchester
For the degree of
Doctor of Philosophy (PhD)
In the Faculty of Science and Engineering
2017
Heng Gu
School of Mechanical, Aerospace and Civil
Engineering

레이저 적층 제조 (LAM)는 재료를 층별로 선택적으로 추가하여 하나 또는 여러 개의 레이저 빔을 사용하여 재료를 융합하거나 응고시키는 3D 부품을 형성하는 것을 기반으로 합니다.

LAM 공정을 조사하는 데 상당한 양의 작업을 할 수 있지만 다른 재료 성장 방향에서 중력 및 동적 유체 흐름 특성의 영향에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

레이저 제조 기술의 발전과 함께 LAM은 실린더 본체, 터빈 블레이드의 표면 클래딩, 해양 드릴링 헤드, 다양한 증착 방향이 일반적으로 필요한 슬리브 및 몰드의 측벽을 비롯한 다양한 환경에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 공간 적층 제조의 경우 운영 환경이 매우 낮거나 무중력을 경험하게 됩니다.

LAM 프로세스를 모델링하기 위한 수치적 방법 개발에 대한 이전 연구에서 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 이전 모델링 작업의 대부분은 자유 표면 형성을 고려하지 않고 용융 풀 역학 개발에 초점을 맞추었습니다. 몇 가지 조사에만 동적 유동 용융 풀에 대한 재료 추가 분석이 포함됩니다.

다양한 재료 증착 방향 및 무중력 효과에서 수행 할 때 모든 복잡한 기능을 사용하여 증착 프로세스를 시뮬레이션하고 중력 효과를 고려할 수 있는 모델을 개발하는 작업은 발견되지 않았습니다.

이 연구에서는 재료 추가, 표면 장력, 용융 및 응고, 중력, 온도 의존 재료 속성, 자유 표면 형성 및 이동을 포함한 복합 공정 요인을 고려한 LAM 공정을 위해 3 차원 과도 전산 유체 역학 모델이 ​​구축되었습니다. 열원. 레이저 금속 증착 공정에 대한 더 나은 이해는 수치적으로 그리고 실험적으로 이루어졌습니다.

이 연구는 단일 레이어의 증착, 여러 인접 패스 및 돌출 된 피쳐가 있는 완전한 3 차원 형상을 다루었습니다. 증착 공정 중 다양한 증착 방향과 무중력 및 매우 낮은 중력에 대한 중력의 영향을 조사하고 그 영향을 최소화하기 위해 공정 매개 변수를 최적화 했습니다.

이 연구는 또한 층별 재료 추가를 기반으로 레이저 좁은 갭 용접 공정의 기본 현상과 용접 공정이 다른 방향으로 수행 될 때 중력이 홈 내부의 용융 풀 형성에 미치는 영향을 이해하는 데까지 확장되었습니다.

용융 풀 개발 이력 및 온도 분포를 분석하여 공정 중에 표면 장력 계수의 영향을 논의했습니다. 현재 모델의 도움으로 증착 불균일성, 증착 양단의 돌출부, 경사, 융착 부족, 계단 효과, 표면 파형, 중력 변화로 인한 붕괴 등 다양한 결함을 설명 하였습니다.

이러한 모든 결함을 제거하기 위한 해당 솔루션이 제시되었습니다. 무중력 레이저 적층 제조에 대한 연구는 이전에 보고되지 않았던 몇 가지 새로운 현상을 발견하여 우주에서 미래의 레이저 3D 프린팅을 위한 길을 닦았습니다.

Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 1.1 Diagram for thesis structure
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.1 Basic construction of a laser system [8]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.3 Schematic of a diode laser system [12]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.4 Principle of a cladding pumped fibre laser [13]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.5 Concept of a thin disk laser [14]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.7 Lateral powder injection [12]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding,  wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.9 Laser additive manufacturing using wire, (a) front feeding, (b) rear feeding, wire placed at (c) leading edge, (d) centre and (e) trailing edge of melt pool [23, 24]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface  tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.20 Bead geometry at the beginning of the deposition with different surface tension gradient (a) Negative, (b) positive, (c) Mixed [85]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.22 Simulation of humping effect in high-speed gas tungsten arc welding [91]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape  formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two  forces together [122]
Figure 2.25 (a) Melt pool shape formed by Marangoni stress only, (b) Melt pool shape formed by gravity force only, (c) Melt shape formed by the combination of those two forces together [122]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with  different melt pool shape [120]
Figure 2.27 Growth rate and temperature gradient on solidification boundary with different melt pool shape [120]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.29 Two different methods to produce overhang structures[136]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.30 Contact angle of a water droplet adhering on a glass window [142]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.31 Stress components of a single track laser deposition (a) x-direction, (b) ydirection, (c) z-direction, (d) von Mises equivalent stress [151]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 2.32 Phase fraction of martensite during laser metal deposition [160]
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.15 Development of melt pool and velocity field 0.588 s, 1.2 s, 1.896 s, 2.4 s
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 4.33 Two methods to print C, (A) raster (B) offset out
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal  position
Figure 5.4(a) Cavitar laser illumination system (b) High-speed camera in horizontal position
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.5 Schematic diagrams of wire laser deposition process (a) flat (b) vertical
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.6 Experimental set-up equipped with high-speed camera system
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental  cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.7 2-layer deposition result and cross-section (a) top view, (b) experimental cross section, (c) cross-section of modelling result
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s,  b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.13 Temperature and melt pool-velocity field history for case 8, (a&f:0.36 s, b&g:1.44 s, c&h:1.80 s, d&i:1.908 s, e&j:2.196 s)
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 5.16 Comparison of melt pool evolution for cases with big and small spot size
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting
Figure 6.27 (a,b,c) before re-melting, (d,e,f) after re-melting

6.5 Conclusion

좁은 갭 용접 공정의 다양한 측면을 다루는 3 차원 모델이 구축되었습니다. 용접 비드와 측벽 사이의 융합 현상이 없는 것은 필러 재료와 측벽을 녹일 수 있는 충분한 에너지를 제공 할 수 없는 낮은 열 입력으로 인한 것일 수 있습니다.

증가된 레이저 출력을 적용하거나 재 용융 패스를 수행 한 후 더 나은 표면 품질을 얻을 수 있고 측벽과의 융합 부족을 제거 할 수 있습니다. 용접 비드의 모양이 볼록한 모양에서 오목한 모양으로 바뀌고 측면 벽과의 좋은 젖음이 실현 될 수 있습니다.

다양한 위치에서 좁은 틈새 용접에 대한 중력의 영향을 조사했습니다. 용융 풀 전면의 경사 모양은 중력의 영향으로 다르게 나타납니다.

반면, 홈이 없는 기판의 증착 공정과 비교할 때 대부분의 열을 전달하는데 도움이 되는 측벽의 존재로 인해 중력의 영향이 감소했습니다.

마지막 패스 중에 중력은 일부 평평하지 않은 위치에서 심각한 낙하 및 붕괴 문제를 일으킬 수 있습니다. 이것은 표면에 더 큰 용융 풀이 형성되어 중력과 표면 장력 사이의 균형이 깨졌기 때문입니다. 수직 업 위치에서 좁은 간격 용접 공정 동안 다른 중력 수준이 적용되었습니다.

용접 비드와 측벽 사이의 융합 부족은 중력 수준이 증가함에 따라 관찰 될 수 있습니다. 중력이 증가하면 용융 풀의 뒤쪽 영역으로 더 많은 액체 재료가 이동하여 더 심각한 물방울과 볼록한 모양의 용접 비드가 발생합니다.

용융 풀 개발 이력의 도움으로 용접 비드가 더 이상 그루브에 있지 않거나 측벽과의 직접적인 접촉이 적을 때 전도를 통해 더 적은 열이 방출 될 수 있기 때문에 용융 풀 부피가 크게 증가한다는 것을 알 수 있습니다.

좁은 간격 용접 공정에 대한 표면 장력 계수의 영향을 조사했습니다. 양의 표면 장력 계수를 적용하면 용접 비드가 홈 내부에서 덜 오목한 것처럼 보였고 측벽의 습윤 조건이 음의 ∂γ / ∂T 조건의 경우만큼 좋지 않았습니다.

측벽이 없으면 용접 비드는 표면의 마지막 패스 동안 음의 계수와 양의 계수 케이스 사이에 더 많은 차이를 보여줍니다. 표면 장력 계수는 홈 내부의 측벽과의 융합 상태를 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다.

두꺼운 부분의 좁은 틈새 용접 중에 여러 번 통과하는 용접 비드 개발이 조사되었습니다. 비드 모양은 열 축적으로 인해 더 많은 패스가 증착 될수록 더 오목 해집니다. 패스 간의 융합 부족은 때때로 다음 패스의 재 용융 공정을 통해 제거 될 수 있습니다. 이종 재료를 사용한 좁은 틈새 용접 프로세스가 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

중심선을 따라 용융 풀과 용접 비드의 비대칭 형성은 재료 열 특성의 차이에 기인 할 수 있으며, 결과적으로 측벽과의 융합 부족을 유발할 수 있습니다.

비드 비대칭 문제는 수평 위치에서 용접 공정을 수행하거나 총 열 입력을 증가시켜 열전도율이 높은 측벽을 녹이는 방식으로 피할 수 있습니다. 재 용융 공정은 표면 품질을 향상시키고 모재와의 융착 문제를 제거하기 위해 용접된 표면에 적용 할 때 유용한 것으로 밝혀졌습니다.

Mixing Tank with FLOW-3D

CFD Stirs Up Mixing 일반

CFD (전산 유체 역학) 전문가가 필요하고 때로는 실행하는데 몇 주가 걸리는 믹싱 시뮬레이션의 시대는 오래 전입니다. 컴퓨팅 및 관련 기술의 엄청난 도약에 힘 입어 Ansys, Comsol 및 Flow Science와 같은 회사는 엔지니어의 데스크톱에 사용하기 쉬운 믹싱 시뮬레이션을 제공하고 있습니다.

“병렬화 및 고성능 컴퓨팅의 발전과 템플릿화는 비전문 화학 엔지니어에게 정확한 CFD 시뮬레이션을 제공했습니다.”라고 펜실베이니아  피츠버그에있는 Ansys Inc.의 수석 제품 마케팅 관리자인 Bill Kulp는 말합니다 .

흐름 개선을위한 실용적인 지침이 필요하십니까? 다운로드 화학 처리의 eHandbook을 지금 흐름 도전 싸우는 방법!

예를 들어, 회사는 휴스턴에있는 Nalco Champion과 함께 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션 전문가가 아닌 화학 엔지니어에게 Ansys Fluent 및 ACT (분석 제어 기술) 템플릿 기반 시뮬레이션 앱에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 새로운 화학 물질을위한 프로세스를 빠르고 효율적으로 확장합니다.

Giving Mixing Its Due

“화학 산업은 CFD와 같은 계산 도구를 사용하여 많은 것을 얻을 수 있지만 혼합 프로세스는 단순하다고 가정하기 때문에 간과되는 경우가 있습니다. 그러나 최신 수치 기법을 사용하여 우수한 성능을 달성하는 흥미로운 방법이 많이 있습니다.”라고 Flow Science Inc. , Santa Fe, NM의 CFD 엔지니어인 Ioannis Karampelas는 말합니다 .

이러한 많은 기술이 회사의 Flow-3D Multiphysics 모델링 소프트웨어 패키지와 전용 포스트 프로세서 시각화 도구 인 FlowSight에 포함되어 있습니다.

“모든 상업용 CFD 패키지는 어떤 형태의 시각화 도구와 번들로 제공되지만 FlowSight는 매우 강력하고 사용하기 쉽고 이해하기 쉽게 설계되었습니다. 예를 들어, 프로세스를 재 설계하려는 엔지니어는 다양한 설계 변경의 효과를 평가하기 위해 매우 직관적인 시각화 도구가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다.

이 접근 방식은 실험 측정을 얻기 어려운 공정 (예 : 쉽게 측정 할 수없는 매개 변수 및 독성 물질의 존재로 인해 본질적으로 위험한 공정)을 더 잘 이해하고 최적화하는데 특히 효과적입니다.

동일한 접근 방식은 또한 믹서 관련 장비 공급 업체가 고객 요구에 맞게 제품을보다 정확하게 개발하고 맞춤화하는 데 도움이되었습니다. “이는 불필요한 프로토 타이핑 비용이나 잠재적 인 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 두 가지 모두 일부 공급 업체의 문제였습니다.”라고 Karampelas는 말합니다.

CFD 기술 자체는 계속해서 발전하고 있습니다. 예를 들어, 수치 알고리즘의 관점에서 볼 때 구형 입자의 상호 작용이 열 전달을 적절하게 모델링하는 데 중요한 다양한 문제에 대해 이산 요소 모델링을 쉽게 적용 할 수있는 반면, LES 난류 모델은 난류 흐름 패턴을 정확하게 시뮬레이션하는 데 이상적입니다.

컴퓨팅 리소스에 대한 비용과 수요에도 불구하고 Karampelas는 난류 모델의 전체 제품군을 제공 할 수있는 것이 중요하다고 생각합니다. 특히 LES는 이미 대부분의 학계와 일부 산업 (예 : 전력 공학)에서 선택하는 방법이기 때문입니다. .

그럼에도 불구하고 CFD의 사용이 제한적이거나 비실용적 일 수있는 경우는 확실히 있습니다. 여기에는 나노 입자에서 벌크 유체 증발을 모델링하는 것과 같이 관심의 규모가 다른 규모에 따라 달라질 수있는 문제와 중요한 물리적 현상이 아직 알려지지 않았거나 제대로 이해되지 않았거나 아마도 매우 복잡한 문제 (예 : 모델링)가 포함됩니다. 음 펨바 효과”라고 Karampelas는 경고합니다.

반면에 더욱 강력한 하드웨어와 업데이트 된 수치 알고리즘의 출현은 CFD 소프트웨어를 사용하여 과다한 설계 및 최적화 문제를 해결하기위한 최적의 접근 방식이 될 것이라고 그는 믿습니다.

“복잡한 열교환 시스템 및 새로운 혼합 기술과 같이 점점 더 복잡한 공정을 모델링 할 수있는 능력은 가까운 장래에 가능할 수있는 일을 간단히 보여줍니다. 수치적 방법 사용의 주요 이점은 설계자가 상상력에 의해서만 제한되어 소규모 믹서에서 대규모 반응기 및 증류 컬럼에 이르기까지 다양한 화학 플랜트 공정을 최적화 할 수있는 길을 열어 준다는 것입니다. 실험적 또는 경험적 접근 방식은 항상 관련성이 있지만 CFD가 미래의 엔지니어를위한 선택 도구가 될 것이라고 확신합니다.”라고 그는 결론을 내립니다.


Ottewell2
Seán Ottewell은 Chemical Processing의 편집장입니다. sottewell@putman.net으로 이메일을 보낼 수 있습니다 .

기사 원문 : https://www.chemicalprocessing.com/articles/2017/cfd-stirs-up-mixing/

Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 ​​대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter  (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times    (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

Omit below: Please refer to the original text for the full content.

Bibliography

1. Mclafferty, F.W., Tandem Fourier-Transform Mass-Spectrometry of Large Molecules.Abstracts of Papers of the American Chemical Society, 1986. 192: p. 21-Anyl. 2. Griffiths, W.J. and Y.Q. Wang, Mass spectrometry: from proteomics to metabolomics and lipidomics. Chemical Society Reviews, 2009. 38(7): p. 1882-1896. 3. Gibson, G.T.T., S.M. Mugo, and R.D. Oleschuk, Nanoelectrospray Emitters: Trends and Perspective. Mass Spectrometry Reviews, 2009. 28(6): p. 918-936. 4. Cech, N.B. and C.G. Enke, Practical implications of some recent studies in electrospray ionization fundamentals. Mass Spectrometry Reviews, 2001. 20(6): p. 362-387. 5. Su, S., Development and Application of Non-tapered Electrospray Emitters for Nano-ESI Mass Spectrometry, in Chemistry. 2008, Queen’s University: Kingston. p. 185. 6. Zeleny, J., The electrical discharge from liquid points, and a hydrostatic method of measuring the electric intensity at their surfaces. Physical Review, 1914. 3(2): p. 69-91. 7. Dole, M., L.L. Mack, and R.L. Hines, Molecular Beams of Macroions. Journal of Chemical Physics, 1968. 49(5): p. 2240-&. 8. Yamashita, M. and J.B. Fenn, Negative-Ion Production with the Electrospray Ion-Source.Journal of Physical Chemistry, 1984. 88(20): p. 4671-4675. 9. Kebarle, P. and U.H. Verkerk, Electrospray: From Ions in Solution to Ions in the Gas Phase, What We Know Now. Mass Spectrometry Reviews, 2009. 28(6): p. 898-917. 10. Taylor, G., Disintegration of Water Drops in Electric Field. Proceedings of the Royal Society of London Series a-Mathematical and Physical Sciences, 1964. 280(138): p. 383. 11. Cole, R.B., Some tenets pertaining to electrospray ionization mass spectrometry. Journal of Mass Spectrometry, 2000. 35(7): p. 763-772. 12. Rayleigh, L., On the equilibrium of liquid conducting masses charged with electricity.Philos. Mag., 1882. 14: p. 184-186. 13. Mack, L.L., et al., Molecular Beams of Macroions .2. Journal of Chemical Physics, 1970. 52(10): p. 4977-&. 14. Gamero-Castano, M. and J.F. de la Mora, Kinetics of small ion evaporation from the charge and mass distribution of multiply charged clusters in electrosprays. Journal of Mass Spectrometry, 2000. 35(7): p. 790-803. 15. Gamero-Castano, M. and J.F. de la Mora, Modulations in the abundance of salt clusters in electrosprays. Analytical Chemistry, 2000. 72(7): p. 1426-1429. 16. Loscertales, I.G. and J.F. Delamora, Experiments on the Kinetics of Field Evaporation of Small Ions from Droplets. Journal of Chemical Physics, 1995. 103(12): p. 5041-5060. 17. Rohner, T.C., N. Lion, and H.H. Girault, Electrochemical and theoretical aspects of electrospray ionisation. Physical Chemistry Chemical Physics, 2004. 6(12): p. 3056-3068.

18. Iribarne, J.V. and B.A. Thomson, Evaporation of Small Ions from Charged Droplets.Journal of Chemical Physics, 1976. 64(6): p. 2287-2294. 19. Meng, C.K. and J.B. Fenn, Formation of Charged Clusters during Electrospray Ionization of Organic Solute Species. Organic Mass Spectrometry, 1991. 26(6): p. 542-549. 20. Nohmi, T. and J.B. Fenn, Electrospray Mass-Spectrometry of Poly(Ethylene Glycols) with Molecular-Weights up to 5 Million. Journal of the American Chemical Society, 1992. 114(9): p. 3241-3246. 21. de la Mora, J.F., Electrospray ionization of large multiply charged species proceeds via Dole’s charged residue mechanism. Analytica Chimica Acta, 2000. 406(1): p. 93-104. 22. Iavarone, A.T., J.C. Jurchen, and E.R. Williams, Supercharged protein and peptide lone formed by electrospray ionization. Analytical Chemistry, 2001. 73(7): p. 1455-1460. 23. Hogan, C.J., et al., Charge carrier field emission determines the number of charges on native state proteins in electrospray ionization. Journal of the American Chemical Society, 2008. 130(22): p. 6926-+. 24. Nguyen, S. and J.B. Fenn, Gas-phase ions of solute species from charged droplets of solutions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007. 104(4): p. 1111-1117. 25. Luedtke, W.D., et al., Nanojets, electrospray, and ion field evaporation: Molecular dynamics simulations and laboratory experiments. Journal of Physical Chemistry A, 2008. 112(40): p. 9628-9649. 26. Enke, C.G., A predictive model for matrix and analyte effects in electrospray ionization of singly-charged ionic analytes. Analytical Chemistry, 1997. 69(23): p. 4885-4893. 27. Maze, J.T., T.C. Jones, and M.F. Jarrold, Negative droplets from positive electrospray.Journal of Physical Chemistry A, 2006. 110(46): p. 12607-12612. 28. Kebarle, P. and M. Peschke, On the mechanisms by which the charged droplets produced by electrospray lead to gas phase ions. Analytica Chimica Acta, 2000. 406(1): p. 11-35. 29. Loeb, L.B., A.F. Kip, and G.G. Hudson, Pulses in negative point-to-plane corona.Physical Review, 1941. 60(10): p. 714-722. 30. Cole, R.B., Electrospray ionization mass spectrometry : fundamentals, instrumentation, and applications. 1997, New York: Wiley. xix, 577 p. 31. Smith, D.P.H., The Electrohydrodynamic Atomization of Liquids. Ieee Transactions on Industry Applications, 1986. 22(3): p. 527-535. 32. Taylor, G.I. and A.D. Mcewan, Stability of a Horizontal Fluid Interface in a Vertical Electric Field. Journal of Fluid Mechanics, 1965. 22: p. 1-&. 33. Ikonomou, M.G., A.T. Blades, and P. Kebarle, Electrospray Mass-Spectrometry of Methanol and Water Solutions Suppression of Electric-Discharge with Sf6 Gas. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1991. 2(6): p. 497-505.

34. Wampler, F.M., A.T. Blades, and P. Kebarle, Negative-Ion Electrospray Mass-Spectrometry of Nucleotides – Ionization from Water Solution with Sf6 Discharge Suppression. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1993. 4(4): p. 289-295. 35. Marginean, I., P. Nemes, and A. Vertes, Order-chaos-order transitions in electrosprays: The electrified dripping faucet. Physical Review Letters, 2006. 97(6): p. -. 36. Marginean, I., P. Nemes, and A. Vertes, Astable regime in electrosprays. Physical Review E, 2007. 76(2): p. -. 37. Nemes, P., I. Marginean, and A. Vertes, Spraying mode effect on droplet formation and ion chemistry in electrosprays. Analytical Chemistry, 2007. 79(8): p. 3105-3116. 38. Marginean, I., et al., Electrospray characteristic curves: In pursuit of improved performance in the nanoflow regime. Analytical Chemistry, 2007. 79(21): p. 8030-8036. 39. Page, J.S., et al., Subambient pressure ionization with nanoelectrospray source and interface for improved sensitivity in mass spectrometry. Analytical Chemistry, 2008. 80(5): p. 1800-1805. 40. Delamora, J.F. and I.G. Loscertales, The Current Emitted by Highly Conducting Taylor Cones. Journal of Fluid Mechanics, 1994. 260: p. 155-184. 41. Ganan-Calvo, A.M., On the general scaling theory for electrospraying. Journal of Fluid Mechanics, 2004. 507: p. 203-212. 42. Smith, D.R., G. Sagerman, and T.D. Wood, Design and development of an interchangeable nanomicroelectrospray source for a quadrupole mass spectrometer.Review of Scientific Instruments, 2003. 74(10): p. 4474-4477. 43. Barnidge, D.R., S. Nilsson, and K.E. Markides, A design for low-flow sheathless electrospray emitters. Analytical Chemistry, 1999. 71(19): p. 4115-4118. 44. Guzzetta, A.W., R.A. Thakur, and I.C. Mylchreest, A robust micro-electrospray ionization technique for high-throughput liquid chromatography/mass spectrometry proteomics using a sanded metal needle as an emitter. Rapid Communications in Mass Spectrometry, 2002. 16(21): p. 2067-2072. 45. Wilm, M. and M. Mann, Analytical properties of the nanoelectrospray ion source.Analytical Chemistry, 1996. 68(1): p. 1-8. 46. Covey, T.R. and D. Pinto, Practical Spectroscopy. Vol. 32. 2002. 47. Kelly, R.T., et al., Nanoelectrospray emitter arrays providing interemitter electric field uniformity. Analytical Chemistry, 2008. 80(14): p. 5660-5665. 48. Choi, Y.S. and T.D. Wood, Polyaniline-coated nanoelectrospray emitters treated with hydrophobic polymers at the tip. Rapid Communications in Mass Spectrometry, 2007. 21(13): p. 2101-2108. 49. Tojo, H., Properties of an electrospray emitter coated with material of low surface energy. Journal of Chromatography A, 2004. 1056(1-2): p. 223-228.

50. Liu, J., et al., Electrospray ionization with a pointed carbon fiber emitter. Analytical Chemistry, 2004. 76(13): p. 3599-3606. 51. Sen, A.K., et al., Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization. Journal of Micromechanics and Microengineering, 2006. 16(3): p. 620-630. 52. Tang, K.Q., et al., Generation of multiple electrosprays using microfabricated emitter arrays for improved mass spectrometric sensitivity. Analytical Chemistry, 2001. 73(8): p. 1658-1663. 53. Deng, W. and A. Gomez, Influence of space charge on the scale-up of multiplexed electrosprays. Journal of Aerosol Science, 2007. 38(10): p. 1062-1078. 54. Su, S.Q., et al., Microstructured Photonic Fibers as Multichannel Electrospray Emitters.Analytical Chemistry, 2009. 81(17): p. 7281-7287. 55. Sen, A.K., J. Darabi, and D.R. Knapp, Simulation and parametric study of a novel multi-spray emitter for ESI-MS applications. Microfluidics and Nanofluidics, 2007. 3(3): p. 283-298. 56. Hayati, I., A. Bailey, and T.F. Tadros, Investigations into the Mechanism of Electrohydrodynamic Spraying of Liquids .2. Mechanism of Stable Jet Formation and Electrical Forces Acting on a Liquid Cone. Journal of Colloid and Interface Science, 1987. 117(1): p. 222-230. 57. Glonti, G.A., On the Theory of the Stability of Liquid Jets in an Electric Field. Soviet Physics Jetp-Ussr, 1958. 7(5): p. 917-918. 58. Nayyar, N.K. and G.S. Murty, The Stability of a Dielectric Liquid Jet in the Presence of a Longitudinal Electric Field. Proceedings of the Physical Society of London, 1960. 75(483): p. 369-373. 59. Allan, R.S. and S.G. Mason, Particle Behaviour in Shear and Electric Fields .1. Deformation and Burst of Fluid Drops. Proceedings of the Royal Society of London Series a-Mathematical and Physical Sciences, 1962. 267(1328): p. 45-&. 60. Melcher, J.R. and G.I. Taylor, Electrohydrodynamics – a Review of Role of Interfacial Shear Stresses. Annual Review of Fluid Mechanics, 1969. 1: p. 111-&. 61. Saville, D.A., Electrohydrodynamics: The Taylor-Melcher leaky dielectric model. Annual Review of Fluid Mechanics, 1997. 29: p. 27-64. 62. Carretero Benignos, J.A. and Massachusetts Institute of Technology. Dept. of Mechanical Engineering., Numerical simulation of a single emitter colloid thruster in pure droplet cone-jet mode. 2005. p. 117 leaves. 63. Hartman, R.P.A., et al., The evolution of electrohydrodynamic sprays produced in the cone-jet mode, a physical model. Journal of Electrostatics, 1999. 47(3): p. 143-170. 64. Hartman, R.P.A., et al., Electrohydrodynamic atomization in the cone-jet mode physical modeling of the liquid cone and jet. Journal of Aerosol Science, 1999. 30(7): p. 823-849.

65. Yoon, S.S., et al., Modeling multi-jet mode electrostatic atomization using boundary element methods. Journal of Electrostatics, 2001. 50(2): p. 91-108. 66. Zeng, J., D. Sobek, and T. Korsmeyer, Electro-hydrodynamic modeling of electrospray ionization: Cad for a mu fluidic device – Mass spectrometer interface. Boston Transducers’03: Digest of Technical Papers, Vols 1 and 2, 2003: p. 1275-1278, 1938. 67. Lastow, O. and W. Balachandran, Numerical simulation of electrohydrodynamic (EHD) atomization. Journal of Electrostatics, 2006. 64(12): p. 850-859. 68. http://www.flow3d.com. 69. Valaskovic, G.A., et al., Attomole-Sensitivity Electrospray Source for Large-Molecule Mass-Spectrometry. Analytical Chemistry, 1995. 67(20): p. 3802-3805. 70. Kriger, M.S., K.D. Cook, and R.S. Ramsey, Durable Gold-Coated Fused-Silica Capillaries for Use in Electrospray Mass-Spectrometry. Analytical Chemistry, 1995. 67(2): p. 385-389. 71. Fang, L.L., et al., Online Time-of-Flight Mass-Spectrometric Analysis of Peptides Separated by Capillary Electrophoresis. Analytical Chemistry, 1994. 66(21): p. 3696-3701. 72. Cao, P. and M. Moini, A novel sheathless interface for capillary electrophoresis/electrospray ionization mass spectrometry using an in-capillary electrode. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1997. 8(5): p. 561-564. 73. Fong, K.W.Y. and T.W.D. Chan, A novel nonmetallized tip for electrospray mass spectrometry at nanoliter flow rate. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1999. 10(1): p. 72-75. 74. Emmett, M.R. and R.M. Caprioli, Micro-Electrospray Mass-Spectrometry – Ultra-High-Sensitivity Analysis of Peptides and Proteins. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1994. 5(7): p. 605-613. 75. Gatlin, C.L., et al., Protein identification at the low femtomole level from silver-stained gels using a new fritless electrospray interface for liquid chromatography microspray and nanospray mass spectrometry. Analytical Biochemistry, 1998. 263(1): p. 93-101. 76. Aturki, Z., et al., On-line CE-MS using pressurized liquid junction nanoflow electrospray interface and surface-coated capillaries. Electrophoresis, 2006. 27(23): p. 4666-4673. 77. Edwards, J.L., et al., Negative mode sheathless capillary electrophoresis electrospray ionization-mass spectrometry for metabolite analysis of prokaryotes. Journal of Chromatography A, 2006. 1106(1-2): p. 80-88. 78. http://www.kiriama.com/kiriama%20single-mode%20polymer%20fibers_009.htm. 79. Wilm, M.S. and M. Mann, Electrospray and Taylor-Cone Theory, Doles Beam of Macromolecules at Last. International Journal of Mass Spectrometry, 1994. 136(2-3): p. 167-180.

80. Hirt, C.W. and B.D. Nichols, Volume of Fluid (Vof) Method for the Dynamics of Free Boundaries. Journal of Computational Physics, 1981. 39(1): p. 201-225. 81. Melcher, J.R., Continuum electromechanics. 1981, Cambridge, Mass.: MIT Press. 1 v. (various pagings). 82. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-FAVOR.html. 83. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-FAVOR-no-loss.html. 84. Savage, B.M. and M.C. Johnson, Flow over ogee spillway: Physical and numerical model case study. Journal of Hydraulic Engineering-Asce, 2001. 127(8): p. 640-649. 85. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-free-surface-fluid-flow.html. 86. Graham T. T. Gibson, R.D.W.a.R.D.O., Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Mass Spectrometry, 2011. 87. Smith, R.D., et al., Analytical characterization of the electrospray ion source in the nanoflow regime. Analytical Chemistry, 2008. 80(17): p. 6573-6579. 88. Hirt, C.W., Electro-hydrodynamics of semi-conductive fluids: with application to electro-spraying. Flow Science Technical Note, 2004. 70(FSI–04–TN70): p. 1-7. 89. de la Mora, J.F., The fluid dynamics of Taylor cones. Annual Review of Fluid Mechanics, 2007. 39: p. 217-243. 90. Cloupeau, M. and B. Prunetfoch, Electrostatic Spraying of Liquids in Cone-Jet Mode.Journal of Electrostatics, 1989. 22(2): p. 135-159. 91. Hayati, I., A.I. Bailey, and T.F. Tadros, Investigations into the Mechanisms of Electrohydrodynamic Spraying of Liquids .1. Effect of Electric-Field and the Environment on Pendant Drops and Factors Affecting the Formation of Stable Jets and Atomization. Journal of Colloid and Interface Science, 1987. 117(1): p. 205-221. 92. FLOW-3D User Manual, Ver. 9.4. 93. Sen, A.K., J. Darabi, and D.R. Knapp, Analysis of Droplet Generation in Electrospray Using a Carbon Fiber Based Microfluidic Emitter. Journal of Fluids Engineering-Transactions of the Asme, 2011. 133(7).

마란 고니 효과 있음

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

Ti-6Al-4V 금속 분말에 의한 선택적 레이저 용융법 수치 해석

선택적 레이저 용융법(SLM: Selective Laser Melting)은 3D 프린팅 기술의 하나로 최근 주목 받고 있습니다. SLM에서는 레이저 조사 중 높은 온도 구배로 인해, 용융과 재응고 현상이 일어나므로 용융금속 유체의 거동이 중요한 역할을 담당하고 있어, 구성 부품의 최종 구조를 결정합니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용하여 T-6Al-4V(64티타늄 합금)에 대한 선택적 레이저 용융법 (SLM) 시뮬레이션이 가능합니다.

SLM 프린터
SLM 프린터
SLM 공정
SLM 공정
SLM 열전달 모델
SLM 열전달 모델

금속 분말을 얇게 깔아 생긴 분말층에 레이저를 조사하면 조사된 부분만 용융, 응고 됩니다. 이 공정을 반복하면서 적층하여 3차원 형상을 만듭니다. 금속을 재료로 하여 고강도 제품을 만들수 있으므로, 기존의 시작 제품(Rapid Prototyping)뿐만 아니라, 짧은 납기일, 저비용, 고기능 등을 목적으로 한 Additive Manufactuing 기술로서 주목받고 있습니다.

FLOW-3D@ WELD를 이용한 해석을 통해서, 표면의 경사에 따라 용융지의 형상과 온도 분포가 결정된다는 것을 알 수 있습니다.

용융 풀의 최대 깊이는 SLM의 형태학적 변화에 따라 달라지며 평균 깊이는 42μm입니다.

선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
선택적 레이저 용융법 (SLM) 해석 결과
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 있음
마란 고니 효과 없음
마란 고니 효과 없음

결론

  1. 비교에서 표면의 기울기는 용융 풀과 온도 분포의 형태 결정에 지배적이다.
  2. 용융 풀의 최대 깊이는 SLM 중의 형태 변화에 의존하고 있으며, 평균 깊이는 42μm였다.

 *Source: National Cheng Kung University, Department of Materials Science and Engineering, Taiwan YC Wu, WS Hwang

CASE2-실험 결과와 FLOW-3D WELD에 의한 해석 결과와의 비교(단면 형상)

FLOW-3D WELD 용접 사례

FLOW-3D WELD를 이용한 용접 해석 사례를 소개합니다.

  1. 열전도 형 용접 (레이저)
      두께가 다른 모재 맞대기
  2. 하이브리드
      레이저 / 아크 하이브리드
  3. 깊이 용해 형 (키 홀)
      알루미늄 평판에 의한 용해 깊이, 형상 확인
  4. 레이저 고기 모듬
      파우더 공급 및 용해
  5. 아크 용접
      오버레이 피팅 관통 평가
  6. 레이저 용접 (무릎 관절)
      무릎 관절의 실험과의 비교
  7. Selective Laser Sintering (3D printing)
      3 차원 프린터에의 응용

레이저 용접의 특징

에너지 밀도가 높고, 다른 재료도 시간 차이없이 녹아구슬 폭이 좁은비접촉 표면 성상 및 품질이 좋은제어 성이 우수전기 ⇒ 광 변환 효율이 나쁘다반사율이 높은 흡수율이 떨어진다weld_example1

열전도 형 용접

weld_example2

열전도 형 용접 결과

weld_example3weld_example4

하이브리드

강판의 레이저 / 아크 하이브리드 용접의 분석을 실시했습니다.

분석 조건

weld_example5CO2 레이저 출력 : 3.5kw디 포커스 값 : 0 mm레이저 스폿 지름 : 0.3mm아크 전류 : 180A아크 전압 : 26V용접 속도 : 1m / min열원 사이의 거리 : 3mm금속 : 900 MPa high strength steel

메쉬

weld_example6

해석과 실험과의 비교

온도의 단위는 [K]입니다.

weld_example7

깊이 용해형 (키 홀)

해석 모델weld_example83D 온도 표시weld_example9

레이저 금속 침전 Laser Metal Deposition (LMD)

파우더 공급 레이저에 의한 용해

해석 모델weld_example103D 온도 표시weld_example11

아크 용접

TIG (Tungsten Inert Gas)방전 전극으로 텅스텐을 사용불활성 (Inert) 가스를 사용 (아르곤, 헬륨 등)목적에 따라 필러 금속을 첨가 (와이어 or 필러 봉)공업 적으로 사용되는 대부분의 금속에 대응weld_example12

분석 조건

weld_example13

분석 결과 : 온도 등고선 [K]

TIG (Tungsten Inert Gas)모재 온도가 상승하고 조금 늦게 용융 풀이 확대표면 장력에 의해 용융 풀 바닥은 녹아 떨어지지 않는 weld_example14

분석 결과 : 용융 부의 교반

TIG (Tungsten Inert Gas)상하 모재를 분류하고 교반의 모습을 확인weld_example15

분석 결과 : 용융 부 교반 유속 벡터

TIG (Tungsten Inert Gas)아크 압력 차폐 가스에 의한 함몰표면 장력에 의한 계면 위치의 회복계면의 진동weld_example16

분석 결과 : 구슬 모양

TIG (Tungsten Inert Gas)상하면 구슬 폭용접 시작부터 정상까지의 과도적인 변화weld_example17

분석 결과 : 고출력의 경우 온도 등고선 [K]

TIG (Tungsten Inert Gas)고출력 의해 함몰이 커진다용융 풀의 두께가 얇아지고 관통하는weld_example18

레이저 용접 (무릎 관절)

weld_example19

분석 결과와 실제의 단면 비교

weld_example20

Selective Laser Sintering (3D printing)

weld_example21

선택적 레이저 용융 분석

weld_example22weld_example24
weld_example23
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings

Development of Advanced Materials and Manufacturing Technologies for High-efficiency Gas Turbines

고효율 가스 터빈용 신소재 및 제조 기술 개발

Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 4 (December 2015)

가스 터빈 복합 화력 (GTCC) 발전 시장은 재생 에너지와 공존 할 수 있는 가장 깨끗하고 경제적인 화력 발전 시스템으로 장기적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 효율성을 더욱 높이려면 터빈 부품 재료의 특성을 개선하고 첨단 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술 개발이 필수적입니다.

이 보고서는 가스 터빈의 고온 적용을 위한 재료 및 제조 기술로서 합금 설계 및 주조, 코팅, 용접 수리 및 냉각 구멍 드릴링 공정을 포함한 기술 개발을 제시합니다.

최근 몇 년 동안 세계 에너지 수요는 특히 중국과 인도와 같은 아시아 국가에서 현저하게 증가하고 있습니다. 2035 년 글로벌 에너지 소비량은 2010 년 대비 약 1.5 배 수준에이를 것으로 예상됩니다. 일본에서는 에너지 자급률이 10 % 미만이며 에너지 사용 효율을 높이고 환경 부하를 줄이는 것이 시급한 문제입니다. . 특히 현재 일본 전기 생산량의 거의 90 %를 차지하고있는 화력 발전의 효율화가 필요하다. 발전 효율은 가스 터빈 (시스템의 주요 구성 요소)의 연소 온도에 크게 영향을받습니다. 온도가 상승함에 따라 열 순환 효율이 향상 될 수 있기 때문에 Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd.

(MHPS)는 1980 년대 초부터 더 높은 온도 / 더 나은 효율성 및 더 큰 용량을 가진 고급 시스템을 개발했습니다.
그림 11에서 보듯이 터빈 입구 온도는 1984 년 (Type D) 1,100 ° C 등급에서 시작하여 1989 년 1,350 ° C 등급 (Type F), 1997 년 1,500 ° C 등급 (Type 지).

또한 2011 년에는 1,600 ° C 급 가스 터빈 (J 형)이 출범했습니다 .2 2004 회계 연도부터 국가 프로젝트 “1,700 ° C 급 가스 터빈을위한 원소 기술 개발”이 시작되었습니다. J 형 가스 터빈 개발 프로젝트는 첨단 열 차단 코팅 (TBC) 및 냉각 / 공기 역학 기술과 같은 결과도 활용되었습니다 (그림 2).

가스 터빈 온도를 더욱 높이려면 이러한 고온을 견딜 수있는 신소재를 설계하고 터빈 부품의 특성을 개선하며 고급 블레이드 설계에 필요한 복잡한 구조를 구축하기 위한 제조 기술을 발명하는 것이 중요합니다.
이 보고서는 MHPS가 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. (MHI) 연구 및 혁신 센터와 함께 개발하고 있는 이러한 기술을 소개합니다.

 Figure 1    Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Figure 1 Increase in the turbine inlet temperature and transition of applied materials and technologies
Characteristics of the M501J gas turbine
Characteristics of the M501J gas turbine

MHPS와 MHI는 MGA1400, MGA1400DS, MGA2400을 고온 환경에서 사용할 수 있을 만큼 내구성이 있는 고강도 Ni 계 초합금으로 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다. 일반적으로 인터 빈 블레이드에 사용되는 초합금은 주조 방법에 따라 기존 주조 합금, 방향 응고 합금, 단결정 합금 중 하나로 분류됩니다.

이 세 가지 유형 중 MGA1400 및 MGA2400은 기존 주조 합금의 범주에 해당하는 반면 MGA1400DS는 방향성 응고 합금입니다 . 단결정 합금은 입자 경계가 없기 때문에 가장 강하고 (그 존재는 재료 강도 측면에서 불리 함) 입자 경계 강화를 고려하지 않고 합금 조성을 최적화 할 수 있습니다.

그러나 주조 공정에서 발생하는 주조 결함은 강도를 크게 저하시킬 수 있으므로 제조 기술의 확립이 중요합니다. 산업용 가스 터빈 블레이드는 크기가 크기 때문에 항공기 엔진보다 제조하기가 더 어렵습니다.

MHI 연구 혁신 센터는 1700 ° C 급 가스 터빈을 건설하기 위해 NIMS (National Institute for Materials Science)와 공동 연구를 수행하여 단결정 블레이드용 고내열 소재를 개발했습니다. 고온에서 재료의 강도를 검증하는 것 뿐만 아니라 결함이 없는 좋은 단결정 구조를 얻기 위한 주조 기술 개발도 필수적입니다.

신소재는 원재료 및 주조 비용 등 경제성 측면에서도 만족스러워야 한다. 또한 고온에서 필요한 모든 재료 특성 (예 : 크리프 강도, 열 피로 강도 및 내 산화성)을 나타내야 합니다. 특히 크리프 강도와 열 피로 강도의 공존을 실현하기 위한 기술 개발이 어려웠습니다.

NIMS 합금 설계 프로그램에 의해 결정된 조성으로 테스트 합금을 조사하는 동안 MHI와 NIMS는 속성 예측을 위한 데이터베이스를 확장하기 위해 주로 열 피로 강도에 대한 데이터를 수집했습니다. 이러한 노력으로 인해 크리프 강도와 열 피로 강도 모두에서 우수한 특성을 가진 단결정 합금 인 MGA1700이 개발되었습니다 (그림 3).

일반적으로 레늄과 같은 고가의 희귀 금속을 포함하는 고강도의 다른 단결정 합금과 달리 MGA1700은 콘없이 고강도를 실현하는 획기적인 합금입니다.

 Figure 3    Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
Figure 3 Micro structure and high-temperature strength property of the designed alloy
   Figure 8    Evaluation test of thermal sprayed coatings
Figure 8 Evaluation test of thermal sprayed coatings
 Figure 11    Schematic diagram of LMD Figure 13    Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application      Figure 12    Analytical model and a typical result of the analysis
Figure 11 Schematic diagram of LMD Figure
Figure 12 Analytical model and a typical result of the analysis
13 Cross-sectional comparison of weld beads between analysis results and LMD application

중략 ……

References

1. Komori, T. et al., the 41th GTSJ Seminar material (2013) pp. 57-64 2. Yuri, M. et al., Development of 1600°C-Class High-efficiency Gas Turbine for Power Generation Applying J-Type Technology, Mitsubishi Heavy Industries Technical Review Vol. 50 No. 3 (2013) pp.1-10. 3. Okada, I. et al., Development of Ni base Superalloy for Industrial Gas Turbine, Superalloy2004,(2004),p707-712. 4. Kishi, K. et al., Welding Repair Technology for Single Crystal Blade and Vane,Proceedings of the International Gas Turbine Congress, (2014), IGTC07-116S. 5. KREUTZ, E.W. et al., Process Development and Control of Laser Drilled and Shaped Holes in TurbineComponents, JLMN-Journal of Laser Micro/Nanoengineering, Vol.2 No.2 (2007), p123. 6. Sezer, H.K. et al., Mechanisms of Acute Angle Laser Drilling induced Thermal Barrier CoatingDelamination,Journal of Manufacturing Science and Engineering, vol.131 (2009), p.051014-1 7. Goya, S. et al., High-Speed & High-Quality Laser Drilling Technology Using a Prism Rotator, MitsubishiHeavy Industries Technical Review Vol. 52 No. 1 (2015) pp. 106-109

Liquid Metal 3D Printing

Liquid Metal 3D Printing

This article was contributed by V.Sukhotskiy1,2, I. H. Karampelas3, G. Garg 1, A. Verma1, M. Tong 1, S. Vader2, Z. Vader2, and E. P. Furlani1
1
University at Buffalo SUNY, 2Vader Systems, 3Flow Science, Inc.

Drop-on-demand 잉크젯 인쇄는 상업 및 소비자 이미지 재생을 위한 잘 정립 된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되었습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 인쇄로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 프로그램은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저 [6] 또는 전자 빔 [7]과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향을 받아 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융을 포함합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 프로세스 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 프로세스에 앞서 분말을 생성하기 위해 시간과 에너지 집약적인 기술이 필요합니다.

이 기사에서는 MHD (자기 유체 역학) drop-on-demand 방출 및 움직이는 기판에 액체 방울 증착을 기반으로 3D 금속 구조의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 프로세스의 각 부분을 연구하기 위해 많은 시뮬레이션이 수행되었습니다.

단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.

첫 번째 부분에서는 MHD 분석을 사용하여 프린트 헤드 내부의 Lorentz 힘 밀도에 의해 생성 된 압력을 추정 한 다음 FLOW-3D 모델의 경계 조건으로 사용됩니다. 액적 방출 역학을 연구하는 데 사용되었습니다.

두 번째 부분에서는 이상적인 액적 증착 조건을 식별하기 위해 FLOW-3D 매개 변수 분석을 수행했습니다. 모델링 노력의 결과는 그림 1에 표시된 장치의 설계를 안내하는데 사용되었습니다.

코일은 배출 챔버를 둘러싸고 전기적으로 펄스되어 액체 금속을 투과하고 폐쇄 루프를 유도하는 과도 자기장을 생성합니다. 그 안에 일시적인 전기장. 전기장은 순환 전류 밀도를 발생시키고, 이는 과도장에 역 결합되고 챔버 내에서 자홍 유체 역학적 로렌츠 힘 밀도를 생성합니다. 힘의 방사형 구성 요소는 오리피스에서 액체 금속 방울을 분출하는 역할을 하는 압력을 생성합니다. 분출된 액적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액적의 정확한 패턴 증착을 가능하게 하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 상표명 MagnetoJet으로 Vader Systems (www.vadersystems.com)에 의해 특허 및 상용화되었습니다.

MagnetoJet 프린팅 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의 형상의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다 [8, 9]. 또한 고유한 금속 입자 구조가 존재하기 때문에 기계적 특성이 개선된 부품을 인쇄 할 수 있습니다.

프로토타입 디바이스 개발

Vader Systems의 3D 인쇄 시스템의 핵심 구성 요소는 두 부분의 노즐과 솔레노이드 코일로 구성된 프린트 헤드 어셈블리입니다. 액체화는 노즐의 상부에서 발생합니다. 하부에는 직경이 100μm ~ 500μm 인 서브 밀리미터 오리피스가 있습니다. 수냉식 솔레노이드 코일은 위 그림에 표시된 바와 같이 오리피스 챔버를 둘러싸고있습니다 (냉각 시스템은 도시되지 않음). 다수의 프린트 헤드 디자인의 반복적인 개발은 액체 금속 배출 거동뿐만 아니라, 액체 금속 충전 거동에 대한 사출 챔버 기하적인 효과를 분석하기 위해 연구되었습니다.

이 프로토타입 시스템은 일반적인 알루미늄 합금으로 만들어진 견고한 3D 구조를 성공적으로 인쇄했습니다 (아래 그림 참조). 액적 직경, 기하학, 토출 빈도 및 기타 매개 변수에 따라 직경이 50 μm에서 500 μm까지 다양합니다. 짧은 버스트에서 최대 5000 Hz까지 40-1000 Hz의 지속적인 방울 분사 속도가 달성 되었습니다.

Computational Models

프로토 타입 장치 개발의 일환으로, 성능 (예 : 액적 방출 역학, 액적-공기 및 액적-기질 상호 작용)에 대한 설계 개념을 스크리닝하기 위해 프로토타입 제작 전에 계산 시뮬레이션을 수행했습니다. 분석을 단순화하기 위해 CFD 분석 뿐만 아니라 컴퓨터 전자기(CE)를 사용하는 두 가지 다른 보완 모델이 개발되었습니다. 첫 번째 모델에서는 2 단계 CE 및 CFD 분석을 사용하여 MHD 기반 액적 분출 거동과 효과적인 압력 생성을 연구했습니다. 두 번째 모델에서는 열-유체 CFD 분석을 사용하여 기판상의 액적 패턴화, 유착 및 응고를 연구했습니다.

MHD 분석 후, 첫 번째 모델에서 등가 압력 프로파일을 추출하여 액적 분출 및 액적-기질 상호 작용의 과도 역학을 탐구하도록 설계된 FLOW-3D 모델의 입력으로 사용되었습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 액적 분출에 대한 오리피스 안과 주변의 습윤 효과를 이해하기 위해 수행되었습니다. 오리피스 내부와 외부 모두에서 유체 초기화 수준을 변경하고 펄스 주파수에 의해 결정된 펄스 사이의 시간을 허용함으로써 크기 및 속도를 포함하여 분출 된 액 적의 특성 차이를 식별 할 수있었습니다.

Droplet 생성

MagnetoJet 인쇄 프로세스에서, 방울은 전압 펄스 매개 변수에 따라 일반적으로 1 – 10m/s 범위의 속도로 배출되고 기판에 충돌하기 전에 비행 중에 약간 냉각됩니다. 기판상의 액적들의 패터닝 및 응고를 제어하는 ​​능력은 정밀한 3D 솔리드 구조의 형성에 중요합니다. 고해상도 3D 모션베이스를 사용하여 패터닝을 위한 정확한 Droplet 배치가 이루어집니다. 그러나 낮은 다공성과 원하지 않는 레이어링 artifacts가 없는 잘 형성된 3D 구조를 만들기 위해 응고를 제어하는 ​​것은 다음과 같은 제어를 필요로하기 때문에 어려움이 있습니다.

  • 냉각시 액체 방울로부터 주변 물질로의 열 확산,
  • 토출된 액적의 크기,
  • 액적 분사 빈도 및
  • 이미 형성된 3D 물체로부터의 열 확산.

이들 파라미터를 최적화 함으로써, 인쇄된 형상의 높은 공간 분해능을 제공하기에 충분히 작으며, 인접한 액적들 및 층들 사이의 매끄러운 유착을 촉진하기에 충분한 열 에너지를 보유 할 것입니다. 열 관리 문제에 직면하는 한 가지 방법은 가열된 기판을 융점보다 낮지만 상대적으로 가까운 온도에서 유지하는 것입니다. 이는 액체 금속 방울과 그 주변 사이의 온도 구배를 감소시켜 액체 금속 방울로부터의 열의 확산을 늦춤으로써 유착을 촉진시키고 고형화하여 매끄러운 입체 3D 덩어리를 형성합니다. 이 접근법의 실행 가능성을 탐구하기 위해 FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 CFD 분석이 수행되었습니다.

액체 금속방울 응집과 응고

우리는 액체 금속방울 분사 주파수뿐만 아니라 액체 금속방울 사이의 중심 간 간격의 함수로서 가열된 기판에서 내부 층의 금속방울 유착 및 응고를 조사했습니다. 이 분석에서 액체 알루미늄의 구형 방울은 3mm 높이에서 가열 된 스테인리스 강 기판에 충돌합니다. 액적 분리 거리 (100)로 변화 될 때 방울이 973 K의 초기 온도를 가지고, 기판이 다소 943 K.도 3의 응고 온도보다 900 K로 유지됩니다. 실선의 인쇄 중에 액적 유착 및 응고를 도시 50㎛의 간격으로 500㎛에서 400㎛까지 연속적으로 유지하고, 토출 주파수는 500Hz에서 일정하게 유지 하였습니다.

방울 분리가 250μm를 초과하면 선을 따라 입자가 있는 응고된 세그먼트가 나타납니다. 350μm 이상의 거리에서는 세그먼트가 분리되고 선이 채워지지 않은 간극이 있어 부드러운 솔리드 구조를 형성하는데 적합하지 않습니다. 낮은 온도에서 유지되는 기질에 대해서도 유사한 분석을 수행했습니다(예: 600K, 700K 등). 3D 구조물이 쿨러 기질에 인쇄될 수 있지만, 그것들은 후속적인 퇴적 금속 층들 사이에 강한 결합의 결여와 같은 바람직하지 않은 공예품을 보여주는 것이 관찰되었습니다. 이는 침전된 물방울의 열 에너지 손실률이 증가했기 때문입니다. 기판 온도의 최종 선택은 주어진 용도에 대해 물체의 허용 가능한 인쇄 품질에 따라 결정될 수 있습니다. 인쇄 중에 부품이 커짐에 따라 더 높은 열 확산에 맞춰 동적으로 조정할 수도 있습니다.

FLOW-3D 결과 검증

위 그림은 가열된 기판 상에 인쇄된 컵 구조 입니다. 인쇄 과정에서 가열된 인쇄물의 온도는 인쇄된 부분의 순간 높이를 기준으로 실시간으로 733K (430 ° C)에서 833K (580 ° C)로 점차 증가했습니다. 이것은 물체 표면적이 증가함에 따라 국부적인 열 확산의 증가를 극복하기 위해 행해졌습니다. 알루미늄의 높은 열전도율은 국부적인 온도 구배에 대한 조정이 신속하게 이루어져야 하기 때문에 특히 어렵습니다. 그렇지 않으면 온도가 빠르게 감소하고 층내 유착을 저하시킵니다.

결론

시뮬레이션 결과를 바탕으로, Vader System의 프로토타입 마그네슘 유체 역학 액체 금속 Drop-on-demand 3D 프린터 프로토 타입은 임의의 형태의 3D 솔리드 알루미늄 구조를 인쇄할 수 있었습니다. 이러한 구조물은 서브 밀리미터의 액체 금속방울을 층 단위로 패턴화하여 성공적으로 인쇄되었습니다. 시간당 540 그램 이상의 재료 증착 속도는 오직 하나의 노즐을 사용하여 달성 되었습니다.

이 기술의 상업화는 잘 진행되고 있지만 처리량, 효율성, 해상도 및 재료 선택면에서 최적의 인쇄 성능을 실현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 추가 모델링 작업은 인쇄 과정 중 과도 열 영향을 정량화하고, 메니스커스 동작뿐만 아니라 인쇄된 부품의 품질을 평가하는 데 초점을 맞출 것입니다.

References
[1] Roth, E.A., Xu, T., Das, M., Gregory, C., Hickman, J.J. and Boland, T., “Inkjet printing for high-throughput cell patterning,” Biomaterials 25(17), 3707-3715 (2004).

[2] Sirringhaus, H., Kawase, T., Friend, R.H., Shimoda, T., Inbasekaran, M., Wu, W. and Woo, E.P., “High-resolution inkjet printing of all-polymer transistor circuits,” Science 290(5499), 2123-2126 (2000).

[3] Tseng, A.A., Lee, M.H. and Zhao, B., “Design and operation of a droplet deposition system for freeform fabrication of metal parts,” Transactions-American Society of Mechanical Engineers Journal of Engineering Materials and Technology 123(1), 74-84 (2001).

[4] Suter, M., Weingärtner, E. and Wegener, K., “MHD printhead for additive manufacturing of metals,” Procedia CIRP 2, 102-106 (2012).

[5] Loh, L.E., Chua, C.K., Yeong, W.Y., Song, J., Mapar, M., Sing, S.L., Liu, Z.H. and Zhang, D.Q., “Numerical investigation and an effective modelling on the Selective Laser Melting (SLM) process with aluminium alloy 6061,” International Journal of Heat and Mass Transfer 80, 288-300 (2015).

[6] Simchi, A., “Direct laser sintering of metal powders: Mechanism, kinetics and microstructural features,” Materials Science and Engineering: A 428(1), 148-158 (2006).

[7] Murr, L.E., Gaytan, S.M., Ramirez, D.A., Martinez, E., Hernandez, J., Amato, K.N., Shindo, P.W., Medina, F.R. and Wicker, R.B., “Metal fabrication by additive manufacturing using laser and electron beam melting technologies,” Journal of Materials Science & Technology, 28(1), 1-14 (2012).

[8] J. Jang and S. S. Lee, “Theoretical and experimental study of MHD (magnetohydrodynamic) micropump,” Sensors & Actuators: A. Physical, 80(1), 84-89 (2000).

[9] M. Orme and R. F. Smith, “Enhanced aluminum properties by means of precise droplet deposition,” Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transactions of the ASME, 122(3), 484-493, (2000)

Simulation Gallery

Simulation Gallery

Simulation Gallery | 시뮬레이션 갤러리

시뮬레이션 비디오 갤러리에서 FLOW-3D  제품군으로 모델링 할 수 있는 다양한 가능성을 살펴보십시오 .

적층 제조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D AM 은 레이저 파우더 베드 융합, 바인더 제트 및 직접 에너지 증착과 같은 적층 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석합니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대한 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다. 

Multi-material Laser Powder Bed Fusion | FLOW-3D AM

Micro and meso scale simulations using FLOW-3D AM help us understand the mixing of different materials in the melt pool and the formation of potential defects such as lack of fusion and porosity. In this simulation, the stainless steel and aluminum powders have independently-defined temperature dependent material properties that FLOW-3D AM tracks to accurately capture the melt pool dynamics. Learn more about FLOW-3D AM’s mutiphysics simulation capabilities at https://www.flow3d.com/products/flow3…

Laser Welding Simulation Gallery

FLOW-3D WELD 는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하여 공정 최적화를 달성합니다. 더 나은 공정 제어로 다공성, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 진화를 제어 할 수 있습니다. 레이저 용접 공정을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D WELD 는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화를 특징으로 합니다.

Keyhole welding simulation | FLOW-3D WELD

물 및 환경 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D 는 물고기 통로, 댐 파손, 배수로, 눈사태, 수력 발전 및 기타 수자원 및 환경 공학 과제 모델링을 포함하여 유압 산업에 대한 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 엔지니어는 수력 발전소의 기존 인프라 용량을 늘리고, 어류 통로, 수두 손실을 최소화하는 흡입구, 포 이베이 설계 및 테일 레이스 흐름을위한 개선 된 설계를 개발하고, 수세 및 퇴적 및 공기 유입을 분석 할 수 있습니다.

금속 주조 시뮬레이션 갤러리

FLOW-3D CAST  에는 캐스팅을 위해 특별히 설계된 광범위하고 강력한 물리적 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 특수 모델에는 lost foam casting, non-Newtonian fluids, and die cycling에 대한 알고리즘이 포함됩니다. FLOW-3D CAST 의 강력한 시뮬레이션 엔진과 결함 예측을 위한 새로운 도구는 설계주기를 단축하고 비용을 절감 할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

HPDC |Comparison of slow shot profiles and entrained air during a filling simulation |FLOW-3D CAST

Shown is a video comparing two slow shot profiles. The graphs highlight the shot profiles through time and the difference in entrained air between the slow shots. Note the lack of air entrained in shot sleeve with calculated shot profile which yields a much better controlled flow within the shot sleeve.

Coastal & Maritime Applications | FLOW-3D

FLOW-3D는 선박 설계, 슬로싱 다이내믹스, 파동 충격 및 환기 등 연안 및 해양 애플리케이션에 이상적인 소프트웨어입니다. 연안 애플리케이션의 경우 FLOW-3D는 연안 구조물에 심각한 폭풍과 쓰나미 파장의 세부 정보를 정확하게 예측하고 플래시 홍수 및 중요 구조물 홍수 및 손상 분석에 사용됩니다.

Particles | 입자

입자 / Particles

본질적으로 Lagrangian 입자는 복잡한 흐름에서 물리량을 추적하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이들의 속성은 메시 해상도에 의해 덜 제한되며, 동시에 질량, 운동량 및 열 전달을 통해 유체 및 고체와 함께 매우 세부적이고 사실적으로 상호 작용할 수 있습니다. 후 처리(Post Processing) 측면에서 입자는 시각화를 향상 시킬 수 있습니다.

금속 증착 시뮬레이션으로 시각화된 Lagrangian 입자
FLOW-3D의 Lagrangian 입자 모델

FLOW-3D의 입자 모델은 전기장 효과 및 유체 흐름과의 양방향 커플 링을 포함하여 마커에서 크기와 밀도가 다른 질량 입자로 진화했습니다. 이 모델은 공기 중의 오염 물질, 금속 함유물 및 분리기에서 포착되는 파편을 추적하는데 성공적으로 적용되었습니다. 최근에는 FLOW-3D의 입자 모델이 기능을 확장하기 위한 큰 변화가 있었습니다. 현재 모델에서 입자는 기본 기능에 따라 클래스로 그룹화됩니다.

  • 마커 입자 는 단순한 질량이 없는 마커로 유체 흐름을 추적하는 데 가장 적합합니다.
  • 질량 입자 는 모래 알갱이 또는 내포물과 같은 고체 물체를 나타냅니다.
  • 액체 입자 는 유체로 만들어지며 모든 유체 속성을 상속합니다.
  • 가스 입자 는 주변 유체의 온도 및 압력 부하에 따라 크기가 변하는 기포를 나타냅니다.
  • 보이드 입자 는 가스 입자와 유사하지만 그 특정 기능은 붕괴된 기포를 표시하고 추적하는 것입니다. 이는 다른 응용 분야에서 주조시 금형 충전 중에 생성되는 잠재적 다공성 결함을 예측하는 데 유용합니다.
  • 프로브 입자 는 해당 위치에서 변수 값을 기록하고 보고하는 진단 장치로 사용됩니다. 다른 클래스의 입자로 만들 수 있습니다.
  • 사용자 입자 는 소스 코드에서 사용자 정의 함수를 통해 사용자 정의를 할 수 있습니다.

각 입자 클래스에는 드래그 계수 및 각 숫자 입자가 물리적 입자의 구름을 나타낼 수 있는 매크로 입자 계수와 같이 클래스의 모든 입자에 적용되는 속성이 있습니다. 사용자 클래스의 입자에는 사용자가 사용자 정의 할 수 있는 세 가지 추가 속성이 있습니다.

다양한 크기와 밀도의 입자를 나타내는 재료 입자 클래스 내에서 여러 종을 정의 할 수 있습니다. 주변 유체와의 열 전달은 모든 재료 입자, 즉 질량, 액체, 가스, 보이드 및 사용자 입자에 적용되는 또 다른 기능입니다.

가스 입자의 압력은 상태 방정식과 온도 변화에 따른 변화를 사용하여 계산됩니다. 기체 입자가 유체가 없는 표면을 벗어나면 기체 영역에 부피를 추가합니다.

액체 입자의 유체는 응고 뿐만 아니라 증발 및 응축으로 인해 상 변화를 겪을 수 있습니다. 응고된 입자는 질량 입자와 유사한 고체 물체로 작동하지만 일단 들어가서 다시 녹으면 유체로 변환됩니다. 또한 2 유체 상 변화 모델이 활성화되면 액체 입자가 기체 내에서 이동하면서 증발 및 응축될 수 있으므로 스프레이 냉각 모델링에 유용합니다.

각 파티클 클래스는 FLOW-3D POST 에서 별도의 개체로 시각화 할 수 있습니다. 속도, 온도, 입자 수명 또는 고유 ID와 같은 개별 입자 속성을 색상에 사용할 수 있습니다. 표시된 입자 크기는 클래스 내에서의 변화를 반영합니다.

Lagrangian 입자를 직접 금속 증착에 적용

직접 금속 증착은 동일한 금속의 분말 스트림이 주입되는 고체 금속 기판에 용융 풀을 형성하기 위해 레이저를 사용하는 적층 제조 공정의 한 유형입니다. 분말 입자가 풀 내부에서 녹고, 풀이 다시 응고되면 일반적으로 두께가 0.2-0.8mm이고 너비가 1-2mm 인 고형화된 금속 층이 형성됩니다.

laser/powder gun 어셈블리가 기판 표면을 계속 스캔하므로 복잡한 모양을 층별로 만들 수 있습니다. 레이저 출력, 속도 및 분말 공급 사이의 적절한 균형은 공정의 성공과 효율성을 위해 중요합니다. 엔지니어의 주요 관심 사항은 다음과 같습니다.

  • 용융 풀의 크기와 모양
  • 금속 흐름 및 그 내부의 냉각 속도
  • 응고된 층의 형상

이 섹션에서 설명하는 시뮬레이션은 이러한 특성을 정확하게 예측합니다. 레이저와 기판의 움직임은 좌표계를 레이저에 부착함으로써 반전됩니다. Inconel 718 합금의 기판은 10mm/s의 일정 속도로 움직입니다. 레이저는 1.8kW의 출력으로 반경 1mm의 원형 열원으로 모델링됩니다. 3 개의 파우더 건은 0.684 g/s의 속도로 레이저 충돌 점에서 고체 금속 입자를 전달합니다. 각 건은 크기가 2 x 2 mm이고 초당 입자 비율은 105 입니다.

입자는 액체 입자 클래스를 사용하여 모델링됩니다. 모든 입자의 직경은 40 μm입니다. 매크로 입자 배율 10은 시뮬레이션에서 입자 수를 줄이는데 사용됩니다. 3백만 개의 물리적 입자를 나타내는 매 초당 시뮬레이션에서 3 x 105 개의 숫자 입자가 생성됩니다. 입자의 초기 온도는 480°C입니다. 즉, 풀에 충돌하기 전에 고체 상태입니다.

시뮬레이션은 분말을 첨가하기 전에 용융 풀이 형성 될 수 있도록, 시작한 후 2초 후에 입자 소스를 활성화하여 10초 동안 실행했습니다. 일단 풀에 들어가면 입자가 녹아 금속으로 전환되어 금속의 부피가 증가하여 궁극적으로 레이저에서 하류의 재응고 금속 층을 형성합니다. 용융 풀 모양은 대칭 평면에 표시됩니다.

새로운 Lagrangian 입자 모델은 FLOW-3D의 현재 기능을 크게 확장 할 뿐만 아니라 금속의 핵심 가스 버블 추적과 같은 향후 확장을 위한 강력한 개발 플랫폼을 만듭니다.

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

Laser Metal Deposition and Fluid Particles

FLOW-3D는 신규 모듈을 개발 하면서, 입자 모델의 새로운 입자 클래스 중 하나인 유체 입자의 기능에 초점을 맞출 것입니다. 유체 입자는 증발 및 응고를 포함하여 유체 속성을 본질적으로 부여합니다. 유체 입자가 비교적 간단한 강우 모델링(아래의 애니메이션)에서 복잡한 레이저 증착(용접) 모델링에 이르기까지 다양한 사례가 있을 수 있습니다.

Fluid Particles

FLOW-3D에서 유체 입자 옵션이 활성화 되면 사용자는 다양한 직경과 밀도로 다양한 유체 입자 종을 설정할 수 있습니다. 또한 유체 입자의 동력학은 확산 계수, 항력 계수, 난류 슈미트 수, 반발 계수 및 응고된 반발 계수와 같은 특성에 의해 제어 될 수 있습니다. 유체 입자는 열적 및 전기적 특성을 지정할 수 있습니다.

사용자는 유체 입자 생성을 위해 여러 소스를 설정할 수 있습니다. 각 소스는 이전에 정의 된 모든 유체 입자 종 또는 일부 유체 입자 종의 혼합을 가질 수 있습니다. 또한 사용자는 무작위 또는 균일한 입자 생성을 선택하고 입자가 소스에서 방출되는 속도를 정의 할 수 있습니다.

Laser Metal Deposition

레이저 금속 증착은 미세한 금속 분말을 함께 융합하여 3차원 금속 부품을 제작하는 3D printing 공정입니다. 레이저 금속 증착은 항공 우주 및 의료 정형 외과 분야에서 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 레이저 금속 증착의 개략도는 아래와 같습니다. 전력 강도 분포, 기판의 이동 속도, 차폐 가스 압력 및 용융/응고, 상 변화 및 열전달과 같은 물리적 제어와 같은 제어 매개 변수가 함께 작동하여 레이저 금속 증착을 효과적인 적층 제조 공정으로 만듭니다.

Setting Up Laser Metal Deposition

새로운 유체 입자 모델은 분말 강도 분포를 할당하고 용융 풀 내부 및 주변에서 발생하는 복잡한 입자 – 기판 상호 작용을 포착하기 때문에 레이저 금속 증착 시뮬레이션을 설정하는 데 없어서는 안될 부분입니다.

일반 사용자들은 FLOW-3D에서 시뮬레이션을 쉽게 설정할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 레이저 금속 증착 설정의 경우에도 다른 점은 없습니다. IN-718의 물리적 특성, 형상 생성, 입자 분말 강도 분포, 메쉬 생성 및 시뮬레이션 실행과 같은 모든 설정 단계가 간단하고 사용자 친화적입니다.

IN-718의 물성은 기판과 응고된 유체 입자 모두에 사용됩니다. 40 미크론 유체 입자가 무작위 방식으로 초당 500,000의 속도로 입자 영역에서 계산 영역으로 주입됩니다. 입자 빔은 기판의 운동 방향이 변화 될 때마다 순간적으로 정지되어 용융 풀이 급격한 속도 변화에 적응하도록 합니다.

이렇게 하면 기판에서 입자가 반사되는 것을 방지 할 수 있습니다. 기판이 5초마다 회전하기 때문에 입자 생성 속도는 아래 그림과 같이 5 초마다 0으로 떨어집니다. 기판 이동 자체는 표 형식의 속도 데이터를 사용하여 FLOW-3D에 지정됩니다. 입자는 응고된 유체 입자로 주입되어 고온의 용융 풀에 부딪혀 녹아 용융 풀 유체의 일부가 됩니다.


Substrate velocity

입자 모델 외에도 FLOW-3D의 밀도 평가, 열 전달, 표면 장력, 응고 및 점도 모델이 사용됩니다. 보다 구체적으로, 온도에 따른 표면 장력은 증착된 층의 형태에 큰 영향을 주는 Marangoni 효과를 일으킵니다.

레이저를 복제하기 위해 100 % 다공성 구성 요소가 있는 매우 기본적인 설정이 열원으로 사용됩니다. 100 % 다공성은 구성 요소 주변의 유동 역학에 영향을 미치지 않습니다. 오히려 그것은 특정 영역의 기판에 열을 효과적으로 추가합니다. 이 예비 가열 메커니즘을 자회사인 Flow Science Japan이 개발한 고급 레이저 모듈로 교체하는 작업이 현재 본격적으로 진행 중입니다. 가열 다공성 구성 요소는 각각의 층이 동일한 양의 열을 얻도록 각 층이 증착된 후에 약간 위로 이동됩니다.

Results and discussion

아래 애니메이션은 다중 층 증착을 이용한 레이저 금속 증착 공정을 보여줍니다. 기판이 방향을 변경할 때마다 입자 빔 모션이 일시적으로 중지됩니다. 또한 층이 증착됨에 따라 다공성 열원에서 각 층에 불균등 한 열이 추가되어 새로운 층의 모양이 변경됩니다.  각 층을 증착 한 후에 열원을 위로 이동해야 하는 양을 측정하는 것은 현재의 기능에서는 어렵습니다. 다만  준비중인 Flow Science Japan의 레이저 모듈은 이 문제를 해결할 수 있습니다.

전반적으로 입자 모델은 레이저 금속 증착에서 매우 중요한 공정 매개 변수인 분말 강도 분포를 정확하게 재현합니다. 입자 모델에 대한 이러한 수준의 제어 및 정교함은 적층 제조 분야의 사용자와 공급자 모두가 제조 공정을 미세 조정하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

탠덤 빔 레이저(Tandem laser)에 의한 플럭스리스 브레이징

자료 제공: 오사카대학
자료 제공: FLOW Science Japan

자동차 경량화를 위해 주요 구성 재료인 철강과 비강도가 높은 알루미늄 접합 기술이 요구되고 있습니다. FLOW-3D Weld 에서는 플럭스의 사용을 피하기 위해 주빔에 더해 예열빔을 이용한 탠덤빔에 의한 레이저 브레이징 과정을 검토할 수 있습니다.

탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징
탠덤 빔 레이저에 의한 플럭스리스 브레이징

주빔의 영향을 용융재 초기 온도, 예열빔의 영향을 모재의 온도 분포로 각각 모델화하고, 알루미늄 합금과 아연도금강의 레이저 브레이징 과정에서의 용융재료의 젖음과 유동성을 해석하였습니다. 여기에서는 아연도금강이 ScG270(GA)인 경우와 l170(GI)인 경우를 비교하고 있습니다.

불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현
불균일한 온도장에서 FLOW3D의 표면장력 접촉각기능을 통해 누수확대 재현

GI강 조인트는 GA강 조인트에 비해 용융 밀림, 퍼짐성이 뛰어납니다. FLOW-3D@에 의한 해석 결과도 실험 결과와 잘 일치합니다. 이음매의 차이 이 외에도 주빔/예열빔 출력, 빔 간의 어긋남 거리등의 최적화 설계가 가능합니다.

Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

Coupled CFD-Response Surface Method (RSM) Methodology for Optimizing Jettability Operating Conditions

분사성 작동 조건을 최적화하기 위한 결합된 CFD-Response Surface Method(RSM)

Nuno Couto 1, Valter Silva 1,2,* , João Cardoso 2, Leo M. González-Gutiérrez 3 and Antonio Souto-Iglesias 41
INEGI-FEUP, Faculty of Engineering, Porto University, 4200-465 Porto, Portugal;
nunodiniscouto@hotmail.com
2 VALORIZA, Polytechnic Institute of Portalegre, 7300-110 Portalegre, Portugal; jps.cardoso@ipportalegre.pt
3 CEHINAV, DMFPA, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain; leo.gonzalez@upm.es
4 CEHINAV, DACSON, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain;
antonio.souto@upm.es

  • Correspondence: valter.silva@ipportalegre.pt; Tel.: +351-245-301-592

소개

물방울 생성에 대한 이해는 여러 산업 응용 분야에서 매우 중요합니다 [ 1 ]. 잉크젯 프린팅 프로세스는 일반적으로 10 ~ 100 μm [ 1 ] 범위의 독특하고 작은 액적 크기를 특징으로 하며 연속적 또는 충동적 흐름을 사용하여 얻을 수 있습니다 (마지막 방식은 주문형 드롭 (DoD)이라고도 함). 잉크젯).

여러 장점 덕분에 DoD 방법은 산업 환경에서 상당한 수용을 얻고 있습니다 [ 2 ].DoD는 복잡한 프로세스이며 유체 속성, 노즐 형상 및 구동 파형 [ 1 , 3 ]의 세 가지 주요 범주로 분류되는 여러 매개 변수에 따라 달라집니다 .그러나 길이와 시간 척도가 모두 마이크로 오더 [ 4 ] 이기 때문에 실험을하기가 어렵습니다 .

결과적으로 실험 설정은 항상 비용이 많이 들고 복잡하며 CFD (전산 유체 역학)와 같은 고급 수치 접근 방식이 엄격한 요구 사항입니다 [ 5 , 6 ]. VOF (volume-of-fluid) 접근 방식은 액체 분해 및 액적 생성에 대한 다상 공정을 시뮬레이션하기위한 적절한 대안으로 밝혀졌으며 과거 연구에서 그대로 사용되었습니다 [ 7 , 8], 인쇄 프로세스의 맥락에서 전자는 여전히 현재 연구의 주제입니다. 

또한 VOF 체계를 사용하면 단일 운동량 방정식 세트를 해결하고 도메인 전체에 걸쳐 각 유체의 체적 분율을 추적하여 명확하게 정의된 인터페이스로 둘 이상의 혼합 불가능한 유체를 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. Feng [ 9 ]는 VOF 접근 방식을 사용하여 일시적인 유체 인터페이스 변형 및 중단을 효과적으로 추적하는 패키지 FLOW-3D를 사용하여 낙하 배출 중 복잡한 유체 역학 프로세스를 시뮬레이션하는 선구자 작업 중 하나를 수행했습니다.

주요 목표는 볼륨 및 속도와 같은 민감한 변수를 더 잘 이해하면서 장치 개발에서 일반적인 설계 규칙을 구현하는 것이 었습니다. 이러한 종류의 공정과 관련된 주요 질문 중 하나는 안정적인 액적 형성을 위한 작동 범위의 정의입니다.

Fromm [ 10 ]은 Reynolds 수와 Weber 수의 제곱근 비율이 2보다 작으면 안정적인 방울을 생성 할 수 없다는 것을 확인했습니다. 이 무차원 값은 나중에 Z 번호로 알려졌으며 분사 가능성 범위 [ 11 ]를 정의합니다 . 문헌에서 분사 가능성을 위한 Z 간격은 1 ~ 10 [ 12 ], 4 ~ 14 [ 13 ] 또는 0.67 ~ 50 [ 14]을 찾을 수 있습니다. 

이것은 Z 값 만으로는 분사 가능성 조건을 나타낼 수 없음을 분명히 의미합니다. 실제로, 다른 속성을 가진 유체는 다른 인쇄 품질을 나타내면서 동일한 Z 값을 나타낼 수 있습니다. 액적 생성 공정과 해당 분사 성은 주로 전체 공정 품질에 큰 영향을 미치는 매개 변수 세트에 의해 결정됩니다. 

토대 메커니즘을 더 잘 이해하려면 확장 된 작동 조건 및 매개 변수 세트를 고려하여 여러 실험 또는 수치 실행을 수행해야 합니다. DoE (design-of-experiment) 접근 방식과 같은 체계적인 접근 방식이 없으면 이것은 달성하기 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다. 최적화 문제를 해결하기 위해 반응 표면 방법을 사용하여 처음으로 체계화된 접근 방식이 개발된 Box and Wilson [ 15 ] 의 선구자 기사 이후 ,이 입증된 방법론은 많은 화학 및 산업 공정[ 16 ] 및 기타 관련 학계에 성공적으로 적용되었습니다.

예를 들어 Silva와 Rouboa [ 17 ]는 직접 메탄올 연료 전지의 출력 밀도에 영향을 미치는 관련 매개 변수를 식별하기 위해 반응 표면 방법론 (RSM)을 사용했습니다. 많은 실제 산업 응용 분야에서 실험 연구는 작동 매개 변수를 조절하기 어렵 기 때문에 제한적이지만 주로 설정을 개발하거나 실험을 실행하는 데 드는 비용이 높기 때문입니다. 

따라서 솔루션은 주요 시스템 응답을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 효과적인 수학적 모델의 개발에 의존합니다. DoE와 같은 최적화 방법론을 수치 모델과 결합하면 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험을 피하고 다양한 입력 조합을 사용하여 최적의 조건을 얻을 수 있습니다 [ 16 ]. 

실바와 루 보아 [ 18] CFD 프레임 워크 하에서 개발 된 2D Eulerian-Eulerian 바이오 매스 가스화 모델에서 얻은 결과를 RSM과 결합하여 다양한 응용 분야에서 합성 가스를 생성하기 위한 최적의 작동 조건을 찾습니다. 

저자는 입력 요인으로 인한 최상의 응답과 최소한의 변동을 모두 보장하는 작동 조건을 찾을 수 있었습니다. Frawley et al. [ 19 ] CFD 및 DoE 기술 (특히 RSM)을 결합하여 파이프의 팔꿈치에서 고체 입자 침식에 대한 다양한 주요 요인의 영향을 조사하여 침식 예측 모델을 개발할 수 있습니다.우리가 아는 한, DoD 잉크젯 프로세스의 개선 및 더 나은 이해에 적용되는 DoE 접근법 (실험적으로 또는 모든 종류의 수치 모델과 결합)을 구현하는 연구는 없습니다. 선도 기업이 이러한 접근 방식을 적용 할 가능성이 있지만 관련 결과는 민감할 수 있으므로 더 넓은 커뮤니티에서 사용할 수 없습니다. 이 사실은 DoD 잉크젯 공정에서 액적 생성에 대한 여러 매개 변수의 영향을 평가하기 위한 이러한 종류의 연구로서 현재 논문의 영향을 증가 시킬 수 있습니다.

CFD 프레임 워크 내에서 VOF 접근 방식을 사용하여 여러 컴퓨터 실험의 설계를 개발하고 RSM을 분석 도구로 사용했습니다. 충분한 수치 정확도와 수용 가능한 시간 계산 시뮬레이션의 균형을 맞추기 위해 메쉬 수렴 연구가 수행되었습니다. 설계 목적을 위해 점도, 표면 장력, 입구 속도 및 노즐 직경이 입력 요인으로 선택되었습니다. 응답은 break-up 시간과 break-up 길이였습니다.

Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).

References

  1. Hutchings, I.M.; Martin, G.D. Inkjet Technology for Digital Fabrication; John Wiley & Sons Ltd.: Hoboken, NJ,
    USA, 2013.
  2. Waasdorp, R.; Heuvel, O.; Versluis, F.; Hajee, B.; GhatKesar, M. Acessing individual 75-micron diameter
    nozzles of a desktop inkjet printer to dispense picoliter droplets on demand. RSC Adv. 2018, 8, 14765.
  3. Zhang, H.; Wang, J.; Lu, G. Numerical investigation of the influence of companion drops on drop-ondemand ink jetting. Appl. Phys. Eng. 2012, 13, 584–595.
  4. Dong, H.; Carr, W. An experimental study of drop-on-demand drop formation. Phys. Fluids 2006, 18,
    072102.
  5. Patel, M.; Pericleous, K.; Cross, M. Numerical Modelling of Circulating Fluidized beds. Int. J. Comput.
  6. Fluid Dyn. 1993, 1, 161–176. [CrossRef]
  7. Zhao, X.; Glenn, C.; Xiao, Z.; Zhang, S. CFD development for macro particle simulations. Int. J. Comput.
  8. Fluid Dyn. 2014, 28, 232–249. [CrossRef]
  9. Hasan, M.N.; Chandy, A.; Choi, J.W. Numerical analysis of post-impact droplet deformation for direct-print.
  10. Eng. Appl. Comput. Fluid Mech. 2015, 9, 543–555. [CrossRef]
  11. Ghafouri-Azar, R.; Mostaghimi, J.; Chandra, S. Numerical study of impact and solidification of a droplet
  12. over a deposited frozen splat. Int. J. Comput. Fluid Dyn. 2004, 18, 133–138. [CrossRef]
  13. Feng, J. A General Fluid Dynamic Analysis of Drop Ejection in Drop-on-Demand Ink Jet Devices. J. Imaging
  14. Sci. Technol. 2002, 46, 398–408.
  15. Fromm, J. Numerical Calculation of the Fluid Dynamics of Drop-on-Demand Jets. IBM J. Res. Dev. 1984, 28,
  16. 322–333. [CrossRef]
  17. Nallan, H.; Sadie, J.; Kitsomboonloha, R.; Volkman, S.; Subramanian, V. Systematic Design of Jettable
  18. Nanoparticle-Based Inkjet Inks: Rheology, Acoustics and Jettability. Langmuir 2014, 30, 13470–13477.
  19. [CrossRef] [PubMed]
  20. Reis, N.; Derby, B. Ink Jet Deposition of Ceramic Suspensions: Modelling and Experiments of Droplet Formation;
  21. Chapter in MRS Online Proceeding Library Archive; Cambridge University Press: Cambridge, UK, 2000;
  22. Volume 624, pp. 117–122.
  23. Jang, D.; Kim, D.; Moon, J. Influence of Fluid Physical Properties on Ink-Jet Printability. Langmuir 2009, 25,
  24. 2629–2635. [CrossRef] [PubMed]
  25. Tai, J.; Gan, H.Y.; Liang, Y.N.; Lok, B.K. Control of Droplet Formation in Inkjet Printing Using Ohnesorge
  26. Number Category: Materials and Processes. In Proceedings of the 10th Electronics Packaging Technology
  27. Conference, EPTC, Singapore, 9–12 December 2008; pp. 761–766.
  28. Box, G.; Wilson, K. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions. J. R. Stat. Soc. Ser. B 1951, 13,
  29. 1–45.
  30. Silva, V.; Rouboa, A. Optimizing the gasification operating conditions of forest residues by coupling a
  31. two-stage equilibrium model with a response surface methodology. Fuel Process. Technol. 2014, 122, 163–169.
  32. [CrossRef]
  33. Silva, V.; Rouboa, A. Optimizing the DMFC Operating Conditions using a Response Surface Method.
  34. Appl. Math. Comput. 2012, 218, 6733–6743. [CrossRef]
  35. Silva, V.; Rouboa, A. Combining a 2-D multiphase CFD model with a Response Surface Methodology to
  36. optimize the gasification of Portuguese biomasses. Energy Convers. Manag. 2015, 99, 28–40. [CrossRef]
  37. Frawley, P.; Corish, J.; Niven, A.; Geron, M. Combination of CFD and DOE to analyse solid particle erosion
  38. in elbows. Int. J. Comput. Fluid Dyn. 2009, 23, 411–426. [CrossRef]
  39. Morrison, N.F.; Harlen, O.G. Viscoelasticity in inkjet printing. Rheol. Acta 2010, 49, 619–632. [CrossRef]
  40. ANSYS Inc. ANSYS Fluent Tutorial Guide; Release 15.0; ANSYS Inc.: Canonsburg, PA, USA, November 2013.
  41. ANSYS Inc. ANSYS Fluent Theory Guide; Release 17.0; ANSYS Inc.: Canonsburg, PA, USA, January 2016.
  42. Dinsenmeyer, R.; Fourmigué, J.F.; Caney, N.; Marty, P. Volume of fluid approach of boiling flows in
  43. concentrated solar plants. Int. J. Heat Fluid Flow 2017, 65, 177–191. [CrossRef]
  44. Das, S.; Weerasiri, L.D.; Yang, W. Influence of surface tension on bubble nucleation, formation and onset of
  45. sliding. Colloids Surf. A Physicochem. Eng. Asp. 2017, 516, 23–31. [CrossRef]
  46. Du, W.; Zhang, J.; Lu, P.; Xu, J.; Wei, W.; He, G.; Zhang, L. Advanced understanding of local wetting
  47. behaviour in gas-liquid-solid packed beds using CFD with a volume of fluid (VOF) method. Chem. Eng. Sci.
  48. 2017, 170, 378–392. [CrossRef]
  49. Shrestha, S.; Chou, K. A build surface study of Powder-Bed electron beam additive manufacturing by
  50. 3D thermo-fluid simulation and white-light interferometry. Int. J. Mach. Tools Manuf. 2017, 121, 37–49.
  51. [CrossRef]
  52. Zhong, Y.; Fang, H.; Ma, Q.; Dong, X. Analysis of droplet stability after ejection from an inkjet nozzle. J. Fluid
  53. Mech. 2018, 845, 378–391. [CrossRef]
  54. Zhang, X. Dynamics of drop formation in viscous flows. Chem. Eng. Sci. 1999, 54, 1759–1774. [CrossRef]
  55. Calvert, P. Inkjet printing for materials and devices. Chem. Mater. 2001, 13, 3299–3305. [CrossRef]
  56. Kim, C.S.; Park, S.; Sim, W.; Kim, Y.; Yoo, Y. Modelling and characterization of an industrial inkjet head for
  57. micro-patterning on printed circuit boards. Comput. Fluids 2009, 38, 602–612. [CrossRef]
  58. ChemEngineering 2018, 2, 51 19 of 19
  59. Wang, P. Numerical Analysis of Droplet Formation and Transport of a Highly Viscous Liquid. Master’s Thesis,
  60. University of Kentucky, Lexington, KY, USA, 2014.
  61. Zhang, Z.; Xiong, R.; Corr, D.; Huang, Y. Study of Impingement Types and Printing Quality during Laser
  62. Printing of Viscoelastic Alginate Solutions. Langmuir 2016, 32, 3004–3014. [CrossRef] [PubMed]
  63. Derby, B. Inkjet Printing Ceramics: From Drops to Solid. J. Eur. Ceram. Soc. 2011, 31, 2543–2550. [CrossRef]
  64. Kim, E.; Baek, J. Numerical Study on the Effects of Non Dimensional Parameters on Drop-on-Demand
  65. Droplet Formation Dynamics and Printability Range in the up-Scaled Model. Phys. Fluids 2012, 24, 082103.
  66. [CrossRef]
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.

Effect of the surface morphology of solidified droplet on remelting
between neighboring aluminum droplets

Abstract

인접한 물방울 사이의 좋은 야금학적 결합은 droplet 기반 3D 프린팅에서 필수적입니다. 그러나 재용해 메커니즘이 명확하게 마스터되었지만, 콜드 랩은 균일한 알루미늄 액적 증착 제조에서 형성된 부품의 일반적인 내부 결함이며, 이는 응고된 액 적의 표면 형태를 간과하기 때문입니다.

여기에서 처음으로 물방울 사이의 융합에 대한 잔물결과 응고각의 차단 효과가 드러났습니다. 재용해의 자세한 과정을 조사하기 위해 VOF (체적 부피) 방법을 기반으로 3D 수치 모델을 개발했습니다. 실험과 시뮬레이션을 통해 인접한 액적 간의 재 용융 공정은 두 번째 액 적과 기판 사이의 과도 접촉에 따라 두 단계로 나눌 수 있음을 보여줍니다.

첫 번째 단계에서는 재용해 조건이 이론적으로 충족 되더라도 콜드 랩이 형성 될 수 있다는 직관적이지 않은 결과가 관찰됩니다. 이전에 증착된 액적 표면의 잔물결은 새로운 액적과의 직접 접촉을 차단합니다. 두 번째 단계에서는 응고 각도가 90 °보다 클 때 액체 금속이 불완전하게 채워져 바닥 표면에 콜드랩이 형성됩니다. 또한 이러한 콜드 랩은 온도 매개 변수를 개선하여 완전히 피하는 것이 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 기판의 열전도 계수를 감소시키는 새로운 전략이 제안 되었습니다. 이 방법은 잔물결을 제거하고 응고 각도를 줄임으로써 물방울 사이의 재용해를 효과적으로 촉진합니다.

Keywords: 3D printing; aluminum droplets; metallurgical bonding; ripples; solidification angle.

Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 1. Schematic diagram of (a) experimental setup and (b) process principle of uniform aluminum droplet deposition manufacturing.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 2. Schematic diagram of the numerical model of two droplets successively depositing on the substrate.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 3. Comparison of SEM photographs and simulation results of two neighboring aluminum droplets from (a) top view, (b) side view and (c) bottom view. The scale bar is 100 µm.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 4. Experimental and simulation images of shape evolution during two neighboring droplets successively impacting at (a) t, (b) t+0.5 ms, (c) t+1 ms, (d) t+2 ms, (e) t+3 ms and (f) t+5 ms.
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 5. SEM observation of (a) side view and (b) bottom view of successive deposition of aluminum droplets; (c) enlarged side view of the section of the printed metal trace in (a); (d) fracture of two neighboring droplets; (e) cross-section of two droplets successive deposition; (f) enlarged view of the selected section in (e).
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.
Fig. 6. Simulation results of (a) shape evolution and solid fraction distribution in Y- Z middle cross-section of two successively-deposited droplets; (b) temperature variation with time at three points (labeled A-C) on the surface of the first droplet during the deposition of the second droplet.

References

[1] D. Zhang, L. Qi, J. Luo, H. Yi, X. Hou, Direct fabrication of unsupported inclined aluminum pillars
based on uniform micro droplets deposition, International Journal of Machine Tools and Manufacture,
116 (2017) 18-24.
[2] H. Yi, L. Qi, J. Luo, Y. Jiang, W. Deng, Pinhole formation from liquid metal microdroplets impact
on solid surfaces, Applied Physics Letters, 108 (2016) 041601.
[3] T. Zhang, X. Wang, T. Li, Q. Guo, J. Yang, Fabrication of flexible copper-based electronics with
high-resolution and high-conductivity on paper via inkjet printing, Journal of Materials Chemistry C, 2
(2014) 286-294.
[4] T. Zhang, M. Hu, Y. Liu, Q. Guo, X. Wang, W. Zhang, W. Lau, J. Yang, A laser printing based
approach for printed electronics, Applied Physics Letters, 108 (2016) 103501.
[5] H. Gorter, M. Coenen, M. Slaats, M. Ren, W. Lu, C. Kuijpers, W. Groen, Toward inkjet printing of
small molecule organic light emitting diodes, Thin Solid Films, 532 (2013) 11-15.
[6] R. Vellacheri, A. Al-Haddad, H. Zhao, W. Wang, C. Wang, Y. Lei, High performance supercapacitor
for efficient energy storage under extreme environmental temperatures, Nano Energy, 8 (2014) 231-237.
[7] C.W. Visser, R. Pohl, C. Sun, G.W. Römer, B. Hu is in‘t Veld, D. Lohse, Toward 3D printing of
pure metals by laser‐induced forward transfer, Advanced materials, 27 (2015) 4087-4092.
[8] M. Fang, S. Chandra, C. Park, Heat transfer during deposition of molten aluminum alloy droplets to
build vertical columns, Journal of Heat Transfer, 131 (2009) 112101.
[9] Q. Xu, V. Gupta, E. Lavernia, Thermal behavior during droplet-based deposition, Acta materialia,
48 (2000) 835-849.
[10] W. Liu, G. Wang, E. Matthys, Thermal analysis and measurements for a molten metal drop
impacting on a substrate: cooling, solidification and heat transfer coefficient, International Journal of
Heat and Mass Transfer, 38 (1995) 1387-1395.
[11] R. Rangel, X. Bian, Metal-droplet deposition model including liquid deformation and substrate
remelting, International journal of heat and mass transfer, 40 (1997) 2549-2564.
[12] B. Kang, Z. Zhao, D. Poulikakos, Solidification of liquid metal droplets impacting sequentially on
a solid surface, TRANSACTIONS-AMERICAN SOCIETY OF MECHANICAL ENGINEERS
JOURNAL OF HEAT TRANSFER, 116 (1994) 436-436.

Laser Welding and Additive Manufacturing

Melt Pool Modeling: Innovation in Laser Welding & Additive Manufacturing

Melt Pool Modeling - Innovation in Laser Welding & Additive Manufacturing Webinar

Additive Manufacturing 기술이 새로운 제조 방식을 계속 발전시키면서 CFD 모델링은 공정 개발 및 최적화와, 재료의 변화를 이해하고, 설계 및 연구를 수행하는 매우 유용한 도구가 되었습니다. 이 웨비나에서는 최첨단 CFD 소프트웨어 FLOW-3D AM이 레이저 파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 용융 풀 역학을 모델링하는데 어떻게 사용되는지 살펴볼 것입니다. 그런 다음 유용한 정보를 얻기 위해 모델 데이터의 추출 및 분석에 집중하고 FLOW-3D AM에서 최근에 구현된 기능에 대해 논의합니다. 마지막으로 레이저 용접 및 적층 제조 응용 분야 모두에 적용할 수 있는 관련 산업 사례 연구를 검토하여 산업 응용 분야에 소프트웨어 사용을 보여줍니다.

https://www.facebook.com/FLOW3D.CFD.Software/videos/359103388813376/

Laser Metal Deposition Simulation | FLOW-3D AM | Facebook
Laser Metal Deposition Simulation | FLOW-3D AM | Facebook
FLOW-3D - We'll be presenting and exhibiting at the 2021
FLOW-3D – We’ll be presenting and exhibiting at the 2021

등록 링크https://zoom.us/webinar/register/7516034917241/WN_tik88gXJRzult2_HDNIzPA
산지 표준시(미국 및 캐나다)의 2021년 5월 5일 11:00 오전 (현지 시간)
이벤트 주최: FLOW-3D

발표자

photo of Paree Allu

Paree AlluSenior CFD Engineer @Flow Science, Inc.Paree Allu is a Senior CFD Engineer with Flow Science, where he leads the technical and business strategy for Flow Science’s additive manufacturing and laser welding software solutions. Paree holds a Master’s Degree in Mechanical Engineering from The Ohio State University.

photo of Allyce Jackman

Allyce JackmanCFD Engineer @Flow Science, Inc.Allyce Jackman is a CFD Engineer with Flow Science, where she specializes in laser welding, coating, and complex multiphysics applications. Allyce holds a Bachelor’s Degree in Mechanical Engineering from the University of New Mexico.

Pulsed Laser Welding

Pulsed Laser Welding | 펄스 레이저 용접

Pulsed Laser Welding

시뮬레이션 설명

펄스 레이저 용접은 레이저의 고출력 및 고속 주파수 펄스를 생성합니다. 이는 무엇보다도 열에 민감한 장비 주변의 용도에 도움이 될 수 있습니다. 이 예제는 FLOW-3D AM에서 이 효과를 모델링하는 방법을 보여줍니다. 이 시뮬레이션을 실행하려면 FLOW-3D WELD가 필요합니다.

시뮬레이션 세부 정보

버전#: FLOW-3D v11.2와 FLOW-3D WELD가 결합됨

본 사례에 대해 궁금하신 사항이 있으시면 언제든지 기술지원팀에 연락주세요.

Laser Oscillation Welding

Laser Oscillation Welding | 레이저 진동 용접

Laser Oscillation Welding

시뮬레이션 설명

이 시뮬레이션은 8Hz 주파수에서 2개의 AISI 1026 강철 조각 사이의 진동 용접을 시연합니다. FLOW-3D AM을 사용하여 브리지 간격 거리에 사용되는 다양한 진동 용접 기법을 조사할 수 있습니다. 이 시뮬레이션을 실행하려면 FLOW-3D WELD가 필요합니다.

시뮬레이션 세부 정보

버전#: FLOW-3D v11.2와 FLOW-3D WELD가 결합됨
만든 날짜: 2020년 12월

본 사례에 대해 궁금하신 사항이 있으시면 언제든지 기술지원팀에 연락주세요.

T-joint Weld

T-joint Weld

시뮬레이션 사례 설명

T 조인트 용접은 두 개의 재료 조각을 서로 수직으로 놓고 용접할 때 생성됩니다. 이 예제는 펄스 레이저로 인한 알루미늄 합금 두 조각 사이의 용접 결과를 보여줍니다. 이 시뮬레이션을 실행하려면 FLOW-3D WELD가 필요합니다.

본 사례에 대해 궁금하신 사항이 있으시면 언제든지 기술지원팀에 연락주세요.

T-joint welds are created when two pieces of material are placed perpendicular to each other and welded together. This example shows the resulting weld between two pieces of aluminum alloy due to a pulsed laser. FLOW-3D WELD is required to run this simulation.

T-joint Weld

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D WELD Products

레이저 용접 수치해석 (FLOW-3D WELD)

FLOW-3D@ WELD는 레이저 용접 공정에 대한 정확한 시뮬레이션 기능을 제공하여 최적화된 공정을 개발하게 합니다. 더 나은 공정 제어를 통해 기공, 열 영향 영역을 최소화하고 미세 구조 변화를 제어할 수 있습니다.

레이저 용접 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 FLOW-3D@ WELD는 레이저 열원, 레이저-재료 상호 작용, 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 응고, 다중 레이저 반사 및 위상 변화와 같은 모든 관련 물리 모델을 제공합니다.

Laser Welding

최근에는 뛰어난 생산성과 속도, 낮은 열 입력이 결합되어 기존의 용접 프로세스를 대체하는 레이저 용접 프로세스가 주목 받고 있습니다. 레이저 용접이 제공하는 장점은 용접강도가 좋고, 열 영향 부위가 작으며, 정밀도가 낮고 변형이 적으며, 강철, 알루미늄, 티타늄 및 이종 금속을 포함한 광범위한 금속 및 합금을 용접 할 수 있는 기능이 있습니다.

FLOW-3D@는 레이저 용접 공정에 대한 강력한 통찰력을 제공하고 궁극적으로 프로세스 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

보다 나은 프로세스 제어를 통해 기공을 최소화할 수 있습니다. 열 영향부위 및 미세조직을 제어가 가능합니다. FLOW-3D는 자유표면 추적 알고리즘을 통해 매우 복잡한 용접 POOL 시뮬레이션을 해석하는데 매우 적합합니다.

용접 모듈은 레이저 소스에 의해 생성된 Heat flux, 용융 금속에 대한 증발압력, shield gas 효과, 용융 풀의 반동압력 및 다중 레이저 반사와 같은 물리적 모델을 FLOW-3D에 적용하기 위해 개발되었습니다. 키홀 용접과 같은 현실적인 프로세스 시뮬레이션을 위해서는 모든 관련 물리적 현상을 적용하는 것이 중요합니다.

FLOW-3D는 레이저 용접의 conduction and keyhole 방식을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전 세계의 연구원들은 FLOW-3D를 사용하여 용접역학을 분석하고, 공정 매개 변수를 최적화하여 기공을 최소화하며, 레이저 용접공정에서의 dendrite 결정 성장 양상을 예측합니다.

Shallow penetration weld (top left); deep penetration weld with shield gas effects (top right); deep penetration weld with shield gas and evaporation pressure (bottom left); and deep penetration weld with shield gas, evaporation pressure and multiple laser reflections effects (bottom right).

Full Penetration Laser Welding Experiments

한국 카이스트와 독일 BAM은 16K kW레이저를 사용하여 10mm강판에 완전 침투 레이저 용접 실험을 수행하였습니다. CCD카메라의 도움을 받아 완전 용입 레이저 용접으로 형성된 상단 및 하단 용융풀 거동을 확인할 수 있었습니다. 그들은 또한 FLOW-3D 로 용접 공정 해석으로 해석과 실험결과의 경향이 일치하는 것을 알 수 있었습니다.

Experimental setup with CCD cameras observing the top and bottom molten pools
Schematic of computation domain in FLOW-3D

 

Simulation results at the top show melt pool lengths of 8mm and 15mm, whereas experiments indicated melt pool lengths of 7mm and 13mm

Laser Welding Porosity Case Study

General Motors, Michigan, 중국의 상하이 대학교는 용접 공정 변수, 즉 keyhole 용접에서 기공의 발생에 대해 용접 속도 및 용접 각도와 같은 공정 매개 변수가 미치는 영향을 알아보기 위해 협력하여 연구를 진행하였습니다.

레이저 용접된 Al 접합부 단면의 기공을 분석합니다. Keyhole이 유도 된 기공들은 유동 역학으로 인해 발생되고 균열을 일으킬 수 있습니다. 최적화 공정의 매개변수는 이러한 종류의 기공을 완화할 수 있습니다. FLOW-3D를 사용하여 연구원들은 증발 및 반동 압력, 용융풀, 온도에 따른 표면장력 및 Keyhole내의 다중 레이저 반사, 프레넬 흡수를 포함한 모든 중요한 물리적 현상을 설명했습니다.

연구진은 시뮬레이션 모델을 기반으로 Keyhole 용접에서 생성된 기공들의 주요 원인으로 불안정한 Keyhole을 규정하였습니다. 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 뒤쪽 용융 풀의 과도한 재순환은 뒤쪽 용융 풀이 앞쪽 용융 풀 경계를 무너뜨리며 기공들을 생성시킵니다. 갇힌 공간이 증가하는 응고 전면에 의해 갇혔을때 기공들이 발생되었습니다.

Distribution of porosity in longitudinal welding sections as seen in simulations (top) and experiments (bottom)

용접 속도가 빠를수록 더 큰 keyhole이 생성되며 이로 인해, 보다 안정적인 keyhole이 생성됩니다. 연구진은 FLOW-3D를 사용하여 용접 속도와 용접 경사각으로 기공들의 생성을 완화시킬 수 있었습니다.


관련 기술자료

Design of Inductive Sensor System for Wear Particles in Oil

금속재료 표면의 잔류응력 초음파 측정법

Design of Inductive Sensor System for Wear Particles in Oil NIU Ze, LI Kai, BAI Wenbin, SUN Yuanyuan, GONG Qingqing, ...
더 보기
Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Multiphysics Modeling of Thermal Behavior of Commercial Pure Titanium Powder During Selective Laser Melting

Wenlin Ye, Jin Bao, Jie Lei, Yicheng Huang, Zhihao Li, Peisheng Li & Ying Zhang Metals and Materials International (2021)Cite ...
더 보기
Figures-Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding

알루미늄 합금 겹침 용접 중 용접 형성, 용융 흐름 및 입자 구조에 대한 사인파 발진 레이저 빔의 영향

Effects of sinusoidal oscillating laser beam on weld formation, melt flow and grain structure during aluminum alloys lap welding Lin ...
더 보기
Fig. 5 Comparison of experimental SEM image and CtFD simulated melt pool with beam diameters of(a)700 μm,(b)1000 μm, and(c)1300 μm and an absorption rate of 0.3. Electron beam power and scan speed are 900 W and 100 mm s-1, respectively

추가 생산용 전자빔 조사에 의한 316L 스테인리스 용융 · 응고 거동

Melting and Solidification Behavior of 316L Steel Induced by Electron-Beam Irradiation for Additive Manufacturing 付加製造用電子ビーム照射による 316L ステンレス鋼の溶融・凝固挙動 奥 川 将 ...
더 보기
Stability and deformations of deposited layers in material extrusion additive manufacturing

Conflict resolution in the multi-stakeholder stepped spillway design under uncertainty by machine learning techniques

Md TusherMollah, Raphaël Comminal, Marcin P.Serdeczny, David B.Pedersen, Jon SpangenbergDepartment of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark ...
더 보기
Fig. 1. Schematic of (a) geometry of the simulation model, (b) A-A cross-section presenting the locations of point probes for recording temperature history (unit: µm).

Laser powder bed fusion of 17-4 PH stainless steel: a comparative study on the effect of heat treatment on the microstructure evolution and mechanical properties

17-4 PH 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합: 열처리가 미세조직의 진화 및 기계적 특성에 미치는 영향에 대한 비교 연구 panelS.Saboonia, A.Chaboka, ...
더 보기
Laser powder bed fusion Figure

A study of transient and steady-state regions from single-track deposition in laser powder bed fusion

SubinShrestha KevinChou J.B. Speed School of Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, United States Abstract The surface morphology of ...
더 보기
참조 : YS Lee and W. Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion , S2214-8604 (16) 30087-2, doi.org/10.1016/j.addma .2016.05.003 , ADDMA 86.

FLOW-3D AM 미세 구조 예측 | 열 응력 해석

미세 구조 예측 냉각 속도 및 온도 구배와 같은 FLOW-3D AM 데이터를 미세 구조 모델에 입력하여 결정 성장 및 수상 ...
더 보기
electromagnetic metal casting computation designs Fig1

A survey of electromagnetic metal casting computation designs, present approaches, future possibilities, and practical issues

Aditya Raj, S Ram Kishore, Lanz Jose, Atul Kumar Karn, Utkarsh Chadha & Senthil Kumaran Selvaraj The European Physical Journal ...
더 보기
Figure 6. Evolution of melt pool in the overhang region (θ = 45°, P = 100 W, v = 1000 mm/s, the streamlines are shown by arrows).

Experimental and numerical investigation of the origin of surface roughness in laser powder bed fused overhang regions

레이저 파우더 베드 융합 오버행 영역에서 표면 거칠기의 원인에 대한 실험 및 수치 조사 Shaochuan Feng,Amar M. Kamat,Soheil Sabooni &Yutao ...
더 보기

CFD가 레이저 용접을 만나면 : 불꽃이 어떻게 날아갑니까?

Pareekshith Allu Senior CFD Engineer | Additive Manufacturing | Laser Welding | Business Development

When CFD meets laser welding: How sparks fly!

CFD 또는 전산 유체 역학은 수치적 방법을 사용하여 유체 흐름을 연구하는 것입니다. 유체 흐름의 기본 방정식에는 솔루션 해가 없으므로 컴퓨터를 사용하여 방정식을 반복적으로 계산하는 수치해석 방법으로 해결합니다. 일반적으로 CFD 도구는 공기 역학, 엔진 연소, 물 및 환경 흐름, 미세 유체 및 제조 공정에서 광범위한 연구 및 엔지니어링 문제에 적용될 수 있습니다. CFD가 개발에 중요한 역할을 한 기술을 매일 접할 가능성이 있습니다. FLOW-3D 소프트웨어 제품 제조업체인 Flow Science Inc.에서는 자유 표면 흐름 문제 라고하는 특수한 문제 해결에 중점을 둡니다 . 

자유 표면 흐름이란 무엇입니까? 밀도 차이가 큰 두 유체간에 인터페이스가 공유되는 분야는 자유 표면 흐름입니다. 예를 들어, 기체-액체 경계면이 제한되지 않고 시간에 따라 자유롭게 움직이고 변경할 수 있다는 점에서 강의 물과 주변 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. FLOW-3D 솔버의 기본 DNA 인 Volume of Fluid 또는 VoF 방법 은 자유 표면의 진화를 추적하는 강력한 계산 기술입니다. 우리는 지난 40 년 동안 이 문제에 거의 전적으로 집중했습니다.

자유 표면 흐름은 제조산업 분야에서도 널리 사용됩니다. 금속 주조에서는 용융 금속과 용융 금속이 채우는 금형 또는 다이의 공기 사이에 자유 표면이 존재합니다. L-PBF ( Laser Powder Bed fusion) 라고하는 적층 제조 공정에서 레이저를 사용하여 분말 입자를 녹이고 융합하여 공정에서 자유 표면 용융 풀을 만듭니다. 그리고 레이저 용접에서는 레이저 빔에 의해 녹아서 두 개의 금속 부품 / 부품을 함께 융합 할 때 형성되는 자유 표면 용융 풀이 있습니다. 

이 게시물에서는 레이저 용접 공정에 대한 CFD 시뮬레이션이 유용한 이유를 설명합니다.

레이저 기술은 지난 몇 년 동안 상당히 발전했으며 이제 다른 레이저 제조업체는 다양한 파장에서 펄싱 기능이 있는 고출력 레이저를 제공 할 수 있습니다. 레이저와 로봇 자동화 시스템, 컨트롤러 및 프로세스 센서의 통합은 다양한 제조 산업에서 사용을 확대하여 열 입력이 적고 열 영향 영역이 더 작은 레이저 용접 조인트를 가능하게합니다. 

레이저-재료 상호 작용은 복잡하며이를 정확하게 모델링하려면 이러한 시간적 및 공간적 규모와 관련된 물리학을 구현해야합니다. 레이저 열원은 표면에 에너지를 축적하여 기판을 녹이고 용융 금속 풀을 만듭니다. 용융 풀은 전력, 속도 및 스캔 경로와 같은 레이저 가공 매개 변수와 용융 풀의 자유 표면에 동적 증기압을 적용하는 차폐 가스의 영향을 더 많이받습니다. 또한 용접되는 기판의 재료 특성이 중요한 역할을합니다. 용융된 풀의 상 변화와 증발은 용융 풀을 더욱 압박하는 반동 압력을 유발할 수있는 반면 표면 장력은 풀 내의 유체 대류에 영향을줍니다. 키홀 링이있는 경우 레이저 광선이 키홀 내에 갇혀 추가 반사 영향을 받을 수 있습니다. 기판에 더 많은 에너지를 전달합니다. 불안정한 키홀이 붕괴되면 갇힌 공극이 진행되는 응고 경계에 의해 포착되는 다공성 형성으로 이어질 수 있습니다. 

분명히 많은 일이 진행되고 있습니다. 이것이 CFD 시뮬레이션이 강력 할 수있는 곳이며 FLOW-3D WELD를 개발할 때 레이저-재료 상호 작용을 이해하는 데 많은 노력을 기울이는 이유입니다. 자유 표면 추적 및 레이저 에너지 증착, 차폐 가스 역학, 상 변화, 반동 압력, 표면 장력, 레이저 광선 추적 및 응고와 함께 유체 및 열 흐름 방정식을 통합하는 물리 기반 모델은 레이저의 복잡한 상호 작용을 캡처하는 데 매우 정확합니다. 용접과정을 해석하는 기능은 용융 풀의 안정성에 대한 다양한 공정 매개 변수의 영향을 분리하고 엔지니어와 연구원이 용접 일정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CFD 시뮬레이션은 레이저 용접 프로세스를 분석하고 개선하는데 도움이되는 프레임 워크를 제공 할 수 있습니다. 불안정한 용융 풀은 키홀 유발 다공성, 파열 및 스패 터와 같은 결함을 초래할 수 있기 때문에 용융 풀의 작동 방식을 이해하는 것은 조인트의 품질에 매우 중요합니다. 그 후, FLOW-3D WELD 모델의 출력인 응고된 용융 풀 데이터 및 열 구배와 같은 결과를 미세 구조 또는 유한 요소 분석 모델에 입력하여 각각 결정 성장 및 열 응력 진화를위한 길을 닦을 수 있습니다.

이 게시물이 CFD를 사용하여 레이저 용접 프로세스를 시뮬레이션하는 이점을 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다.

레이저 용접 공정을 더 잘 이해하기 위해 CFD 시뮬레이션 적용을 고려해 보셨습니까? 어떤 특징 / 물리 현상이 모델링되기를 원하십니까? 질문과 의견이 있으면 언제든지 flow3d@stikorea.co.kr 또는 미국 본사의 paree.allu@flow3d.com에게 연락하십시오.

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

분말 베드 용융 결합의 Mesoscopic 열 유동해석

자료 제공: 오하이오 주립대학교
자료 제공: FLOW Science Japan

오하이오 주립대학의 YS Lee W.Zhang 등에 의한 Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing는 FLOW-3D를 이용하여 금속 분말층의 레이저에 의한 용융 결합 (L-PBF)을 분석하고 있습니다. 논문에서는 DEM으로 생성한 임의의 분말층을 분석 대상으로 하고, FSJ 에서 개발한 FLOW-3D WELD(레이저 용접 모듈) 모듈을 이용하여 균일한 분말을 바닥에 분사한 후 그 결과를 비교했습니다.

Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 모델
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과
Mesoscopic Simulation of Heat Transfer and Fluid Flow in Laser Powder Bed Additive Manufactuing 해석 결과

위 사례를 통해 열전도나 용융금속의 거동, 용접속도의 차이에 의한 영향 등, 같은 분말 베드에서도 정상적인 해석이 가능한 것을 알 수 있습니다.

온도분포등의 결과의 차이는 분말층의 차이로 발생될 수 있으며, 향후, FLOW-3D@ DEM(FSJ 개별요소법 모듈)을 이용한 분말층 생성기능도 개발 예정입니다.

레이저 Soldering의 용융지 형성에 미치는 유체 대류의 영향

레이저 Soldering의 용융지 형성에 미치는 유체 대류의 영향

자료 제공: 오하이오 주립대학교
자료 제공: FLOW Science Japan

Laser Soldering
Laser Soldering

레이저 Soldering에서는 금속 분말은 레이저 빔 주위에 고리 모양으로 배치된 여러 종류의 분말 공급노즐을 통해 불활성 캐리어 가스 중으로 분사됩니다. 용융지의 형상은 표면장력으로 유도되는 말랑고니 대류 패턴의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 용융지 내의 유체 흐름을 정밀하게 예측하기 위해서 FOW-3D@ WELD를 이용한 레이저 Soldering 프로세스를 개략화하여 시뮬레이션 할 수 있습니다.

해석과 시뮬레이션 비교1
해석과 시뮬레이션 비교1
해석과 시뮬레이션 비교2

다른 레이저 출력의 예측된 용접폭, 높이 및 용융지의 깊이는 실험 결과 실험 측정값과 동등한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있습니다. 용융지의 열유동에 의해 가장 깊은 용융 영역은 마랑고니 대류에 의해 유도된 2개의 마주보는 표면 흐름의 충돌로 인해 형성되는 것을 확인할 수 있습니다.

The realm of operations of FLOW-3D

ADDITIVE MANUFACTURING SIMULATIONS

Capabilities of FLOW-3D

FLOW-3D는 자유 표면 유체 흐름 시뮬레이션을 전문으로하는 다중 물리 CFD 소프트웨어입니다. 자유 표면의 동적 진화를 추적하는 소프트웨어의 알고리즘인 VOF (Volume of Fluid) 방법은 Flow Science의 설립자인 Tony Hirt 박사가 개척했습니다.

또한 FLOW-3D에는 금속 주조, 잉크젯 인쇄, 레이저 용접 및 적층 제조 (AM)와 같은 광범위한 응용 분야를 시뮬레이션하기위한 물리 모델이 내장되어 있습니다.
적층 제조 시뮬레이션 소프트웨어, 특히 L-PBF (레이저 파우더 베드 융합 공정)의 현상 유지는 열 왜곡, 잔류 응력 및지지 구조 생성과 같은 부분 규모 모델링에 도움이되는 열 기계 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있습니다.

유용하지만 용융 풀 역학 및 볼링 및 다공성과 같은 관련 결함에 대한 정보는 일반적으로 이러한 접근 방식의 영역 밖에 있습니다. 용융 풀 내의 유체 흐름, 열 전달 및 표면 장력이 열 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치며 이는 다시 미세 구조 진화에 영향을 미친다는 점을 명심하는 것도 중요합니다.

FLOW-3D와 이산 요소법 (DEM) 및 WELD 모듈을 사용하여 분말 및 용융 풀 규모에서 시뮬레이션 할 수 있습니다.
구현되는 관련 물리학에는 점성 흐름, 열 전달, 응고, 상 변화, 반동 압력, 차폐 가스 압력, 표면 장력, 움직이는 물체 및 분말 / 입자 역학이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 합금에 대한 공정을 성공적으로 개발할 수 있게 하고, AM 기계 제조업체와 AM 기술의 최종 사용자 모두에게 관심있는 미세 구조 진화에 대한 통찰력을 제공하는데 도움이 됩니다.

The realm of operations of FLOW-3D
The realm of operations of FLOW-3D

FLOW-3D는 레이저 분말 베드 융합 (L-PBF), 직접 에너지 증착 (DED) 및 바인더 제트 공정으로 확장되는 기능을 가지고 있습니다.
FLOW-3D를 사용하면 분말 확산 및 패킹, 레이저 / 입자 상호 작용, 용융 풀 역학, 표면 형태 및 후속 미세 구조 진화를 정확하게 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이러한 기능은 FLOW-3D에 고유하며 계산 효율성이 높은 방식으로 달성됩니다.

예를 들어 1.0mm x 0.4mm x 0.3mm 크기의 계산 영역에서 레이저 빔의 단일 트랙을 시뮬레이션하기 위해 레이저 용융 모델은 단 8 개의 물리적 코어에서 약 2 시간이 걸립니다.
FLOW-3D는 모든 관련 물리 구현 간의 격차를 해소하는 동시에 업계 및 연구 표준에서 허용하는 시간 프레임으로 결과를 생성합니다. 분말 패킹, 롤러를 통한 파워 확산, 분말의 레이저 용융, 용융 풀 형성 및 응고를 고려하고 다층 분말 베드 융합 공정을 위해 이러한 단계를 순차적으로 반복하여 FLOW-3D에서 전체 AM 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

FLOW-3D의 다층 시뮬레이션은 이전에 응고된 층의 열 이력을 저장한다는 점에서 독특하며, 열 전달을 고려하여 이전에 응고된 층에 확산된 새로운 분말 입자 세트에 대해 시뮬레이션이 수행됩니다.
또한, 응고 된 베드의 열 왜곡 및 잔류 응력은 FLOW-3D를 사용하여 평가할 수 있으며, 보다 복잡한 분석을 수행하기 위해 FLOW-3D의 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 및 MSC Nastran과 같은 FEA 소프트웨어로 내보낼 수 있습니다.

Sequence of a multi-layer L-PBF simulation setup in FLOW-3D

Ease of Use

FLOW-3D는 다양한 응용 분야에서 거의 40 년 동안 사용되어 왔습니다. 사용자 피드백을 기반으로 UI 개발자는 소프트웨어를 사용하기 매우 직관적으로 만들었으며 새로운 사용자는 시뮬레이션 설정의 순서를 거의 또는 전혀 어려움없이 이해합니다.
사용자는 FLOW3D에서 구현 된 다양한 모델의 이론에 정통하며 새로운 실험을 설계 할 수 있습니다. 실습 튜토리얼, 비디오 강의, 예제 시뮬레이션 및 기술 노트의 저장소도 사용할 수 있습니다.
사용자가 특정 수준의 경험에 도달하면 고급 수치 교육 및 소프트웨어 사용자 지정 교육을 사용할 수 있습니다.

Available Literature

실험 데이터에 대해 FLOW-3D 모델을 검증하는 몇 가지 독립적으로 발표된 연구가 있습니다. 여기에서 수록된 저널 논문은 레이저 용접 및 적층 제조 공정으로 제한됩니다. 더 많은 참조는 당사 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

Laser Welding

  1. L.J.Zhang, J.X.Zhang, A.Gumenyuk, M.Rethmeier, S.J.Na, Numerical simulation of full penetration laser welding of thick steel plate with high power high brightness laser, Journal of Materials Processing Technology, Volume 214, Issue 8, 2014.
    A study by researchers from BAM in Germany, KAIST in Korea, and State Key Laboratory of Mechanical Behavior of Materials in China that focuses on keyhole dynamics and full penetration laser welding of steel plates.
  2. Runqi Lin, Hui-ping Wang, Fenggui Lu, Joshua Solomon, Blair E.
    Carlson, Numerical study of keyhole dynamics and keyhole-induced porosity formation in remote laser welding of Al alloys, International Journal of Heat and Mass Transfer, Volume 108, Part A, 2017.
    General Motors (GM) and Shangai University collaborated on a study on the influence of welding speed and weld angle of inclination on porosity occurrence in laser keyhole welding.
  3. Koji Tsukimoto, Masashi Kitamura, Shuji Tanigawa, Sachio Shimohata, and Masahiko Mega, Laser Welding Repair for Single Crystal Blades, International Gas Turbine Congress, Tokyo, 2015.
    Mitsubishi Heavy Industry’s study on laser welding repair using laser cladding for single Ni crystal alloys used in gas turbine blades.

Additive Manufacturing

  1. Yu-Che Wu, Cheng-Hung San, Chih-Hsiang Chang, Huey-Jiuan Lin, Raed Marwan, Shuhei Baba, Weng-Sing Hwang, Numerical modeling of melt-pool behavior in selective laser melting with random powder distribution and experimental validation, Journal of Materials Processing Technology, Volume 254, 2018
    This paper discusses powder bed compaction with random packing for different powder-size distributions, and the importance of considering evaporation effects in the melting process to validate the melt pool dimensions.
  2. Lee, Y.S., and W.Zhang, Mesoscopic simulation of heat transfer and fluid flow in laser powder bed additive manufacturing, Proceedings of the Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, TX, USA. 2015
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of process parameters in formation of balling defects.
  3. Y.S. Lee, W.Zhang, Modeling of heat transfer, fluid flow and solidification microstructure of nickel-base superalloy fabricated by laser powder bed fusion, Additive Manufacturing, Volume 12, Part B, 2016
    A study conducted by Ohio State University researchers to understand the influence of solidification parameters, calculated from the temperature fields, on solidification morphology and grain size using existing theoretical models in laser powder bed fusion processes.

 

 

Additive manufacturing

LPBF 시뮬레이션 순서

  • Powder settling
  • Powder spreading
  • Laser scan tracks on a powder bed

선택적 레이저 용해(Melting) : 단일 트랙 모델링

  • Power Bed spreading : 파우더 베드(Bed)압축의 파라메트릭 분석
    – 블레이드(Blade) 모션
    – 롤러(Roller) 속도와 방향

용융 풀(Melt pool) 모델링

  • 용융 풀의 진화(Evolution of the melt pool)
  • 시뮬레이션 및 실험적 단면(Cross-section) 검증

다층 SLM프로세스 : TU덴마크

추가 특성 – 고객 요청

  • 두 재료의 온도 의존성 재료 특성
  • 유체 영역과 고체 영역 사이의 접촉각 설정

Wire Based Laser Metal Deposition (LMD)

와이어 기반 레이저 금속 증착

  • 레이저 클래딩 기술을 기반으로 한 용접 공정
  • 부품은 레이저 빔을 사용해 와이어를 녹여 만들어지며 near-net-shape의 공정을 거침
  • 레이저 파워, 와이어 속도 및 와이어 피드 방향의 최적화를 통해 공정 안정성을 달성 할 수 있음

FLOW-3D를 이용한 와이어 기반 레이저 금속 증착 시뮬레이션


와이어 기반 레이저 금속 증착

  • 레이저 클래딩 기술을 기반으로 한 용접 공정
  • 부품은 레이저 빔을 사용해 와이어를 녹여 만들어지며 near-net-shape의 공정을 거침
  • 레이저 파워, 와이어 속도 및 와이어 피드 방향의 최적화를 통해 공정 안정성을 달성 할 수 있음

FLOW-3D를 이용한 와이어 기반 레이저 금속 증착 시뮬레이션


와이어 기반 레이저 금속 증착

  • 레이저 클래딩 기술을 기반으로 한 용접 공정
  • 부품은 레이저 빔을 사용해 와이어를 녹여 만들어지며 near-net-shape의 공정을 거침
  • 레이저 파워, 와이어 속도 및 와이어 피드 방향의 최적화를 통해 공정 안정성을 달성 할 수 있음

FLOW-3D를 이용한 와이어 기반 레이저 금속 증착 시뮬레이션


Powder Based Laser Metal Deposition (LMD)

분말 기반 레이저 금속 증착

  • 복잡한 형상이면서 기능성 재료를 제작하는데 적합
  • 다양한 분말을 사전 혼합하여 맞춤형 합금을 만들 수 있음
  • 부품의 높은 치수 정확도가 가능
  • 시뮬레이션은 분말 분사 속도 및 레이저 매개 변수의 공정 최적화를 도움

FLOW-3D를 이용한 분말 기반 레이저 금속 증착 시뮬레이션


솔리드 요소를 이용한 레이저 가열 – Laser Brazing (레이저 브레이징, 레이저 경납땜)

레이저 브레이징?

  • 레이저 브레이징 공정은 모재를 녹이지 않고 2개 이상의 밀착 부품을 접합하기 위해 필러 금속을 사용함
  • 다음과 같은 장점을 포함
    – 높은 기계적 안정성
    – 지점에 최소의 열만 가함
    – 매끄러운 표면

CuSi3 필러 와이어를 사용한 아연 도금 강판의 레이저 브레이징

  • Southern Methodist University의 고급 제조 연구소 (RCAM)의 Radovan Kovacevic 박사와 Masoud Mohammadpour 박사의 연구
    – 레이저 브레이징 공정에서 공정 안정성 및 가능한 결함에 대한 브레이징 매개 변수 및 레이저 빔 위치의 영향 확인
    – 강철 패널 (0.7mm 두께)및 필러로드 (직경 1.6mm)
    – 시뮬레이션은 프로세스 매개 변수 및 배열을 수정하기 위하여 권장 사항을 제공함

솔리드 요소를 이용한 레이저 가열 – Laser Soldering (레이저 납땜)

Laser Soldering (레이저 납땜)

  • 레이저 방사를 사용하여 솔더를 선택적으로 가열하고 용융하고 두 부분 사이에 결합을 형성하는 과정
  • 다음과 같은 장점을 포함함
    – 섬세한 부품을 선택적으로 가열할 수 있음
    – 100 마이크론 정도의 크기로 높은 정밀도를 가짐
    – 효율적이고 균일하게 열을 가할 수 있음

FLOW-3D를 이용한 납땜 시뮬레이션


SPATTER IN LASER SPIRAL WELDING OF ZINC-COATED STEELS (아연 코팅 강철에서의 나선형 레이저 용접으로 인한 튐 현상)

튀는 문제에 대한 설명

  • 간격 없이 아연 코팅 강재에 레이저 용접을 하는동안 아연 코팅이 기화되는 표면 사이에선 기화와 축적이 됨
  • 배출시킬 경로가 없으면 아연 증기는 계속해서 녹은 강철 풀에 유입되어 튀는 현상이 발생할 수 있음
  • 게다가 아연 증기는 키홀의 움직임과 공정의 안정성에 영향을 미침
  • 순간적인 아연 증기압을 추정하고 키홀의 움직임을 분석하기 위해 FLOW-3D WELD에서 개발 된 시뮬레이션 모델
    – 튀는 현상이 발생한 부분에서 아연 증기압을 줄이고 적절한 키홀 개방을 유지하기 위해 용접 일정을 재설계

FLOW-3D WELD의 수치 모델

  • 실험 및 모델 설정
    (a) 레이저 스티칭 설정
    (b) FLOW-3D WELD 모델 설정
    (c) 레이저 나선형 용접 설정 및
    (d) 레이저 나선형 스캐닝 경로
  • 아연도 금강의 레이저 용접에서 발생하는 물리적 현상의 개략도

모델 검증


공정 동특성

  • 용융 및 키홀이 접합면을 교차할 때, 축적 된 고압의 아연 증기가 용융 표면 틈에 작용하여 벽의 키홀 압력을 넘어서 튀는 결과로 발생함

용접 계획 개선

  • 제안 된 계획
    (a) 시간에 따른 제안 된 라인 에너지
    (b) 임계 라인 에너지의 개략도
  • 원래 계획과 제안 된 계획의 용접부 비교
    – (a), (b), (c) 및 (d)는 표면 형태, 용접 표면의 용융 영역, 단면 및 원래 계획에서 시뮬레이션 된 단면이며 (e), (f), (g) 및 (h)는 제안 된 계획에 맞게 함.

결론

  • 접합면에서의 순간적인 높은 아연 압력은 용융의 변동을 낮추고 튀는 현상을 야기시킴
  • 접합면에서 계산 된 아연 증기압은 튀는 현상의 형성에 지표가 될 수 있으며 용접 계획 설계를 제안 할 수 있음
  • 나선형 용접의 초기 에너지는 레이저가 접합면을 관통 할 때 심각하게 튀는 현상을 초래하기에 아연 증기압의 증가를 피하기 위해 제한됨

Laser Keyhole Welding (레이저 키홀 용접)

진동이 없는 레이저 키홀 용접


진동이 없는 레이저 용접의 문제점

  • 틈새 조건에서 허용 오차가 낮아지는 좁은 조인트 폭
  • 레이저가 꺼질 때 끝의 큰 구멍
  • 속도가 높아 침투가 불충분 할 수 있음
  • 사용 가능한 레이저 출력으로부터 제한을 받음

진동이 있는 레이저 랩 용접

  • 키홀의 붕괴를 방지하는 고속 스캐닝이 가능
    – 다공성을 최소화함
  • 인터페이스 간극에서 브리지 간격을 조정하여 조인트 폭을 조정할 수 있는 유연성을 제공함

진동이 있는 레이저 용접의 장점

  • 성능 및 스타일링을 위한 제품을 개선
  • 최초의 품질에서 요구를 충족시키기위해 결함을 감소
  • 성능의 요구 사항을 충족시킬 수 있는 맞춤형 용접 형상

진동 용접 : 실험 결과


모델 검증


한 사이클 내의 키홀의 움직임

  • 진동이 없을 때 : 일관된 전도 또는 키홀 용접
  • 진동이 있을 때 : 전도 용접을 하며 경로 및 시간에 따라 한 번의 주기 내에서 얕은 키홀과 깊은 키홀이 용접 간 전환 가능

진동을 이용한 레이저 용접의 장점

  • 진동을 이용한 최초 품질이 향상됨
  • 키홀로 인한 다공성을 피하면서 빠른 용접 속도를 가능하게 함
  • 전력 변조가 사용되지 않는 경우에 각 주기 내에서 키홀과 전도 모델 간의 전환이 가능
  • 진동의 매개 변수를 변경하여 중요한 용접의 너겟 치수 및 강도의 조정이 가능
  • 시트 간의 틈 브리징을 개선

Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

페이지 편집

Switch to draft
미리보기(새탭에서 열기)
업데이트

코드 편집 중
코드 에디터 나가기
제목 추가
Fluid dynamics modelling for additive manufacturing
텍스트 또는 HTML 입력

AM프로세스에 CFD를 사용해야하는 이유

  • AM의 용융 풀(Melt pool) 분해능(0.01 – 0.001mm 길이 스케일)에서 유체 흐름을 정확하게 표현
    – 파우더 페드 퍼짐(Powder bed spreading) : DEM(Discrete Element Method)을 통해 파우더 베드 압축 및 흡수 특성을 예측하는데 도움
    – 선택적 레이저 용해 : 결함 설계 공간 및 용융 풀(Melt pooe) 형상 매핑 및 예측
    – 빠른 응고(Solidification) : 구성 분리 및 위상 핵(Phase nucleation) 형성 및 예측

파우더 증착 및 레이저 용융(Powder deposition and laser melting)

  • 모델 입력 : 파우더 크기 분포, 합금 재료 특성 및 레이저 공정 매개 변수
  • 모델 출력 : 가열/냉각 프로파일, 결함 밀도, 조성 변화

연속 및 펄스 레이저 용융

  • Takeaway : 두 매개 변수 세트 모두 고밀도 재료를 생산하지만 열 이력(History)은 상당히 다름

모델 정확도 및 검증

NiTi, Ti64 및 316L에서 수행된 모델 검증

용융 풀(Melt pool) 형태 및 키홀링(Keyholing)

공정 공간에서 열분해에 대한 경향

패널 토글: All In One SEO Pack
메인 설정소셜 설정
Help
프로 버전으로 업그레이드 하기
스니펫 미리보기
Fluid dynamics modelling for additive manufacturing | FLOW-3D
/fluid-dynamics-modelling-for-additive-manufacturing/
타이틀
Fluid dynamics modelling for additive manufacturing

61
문자. 대부분의 검색 엔진은 60의 최대 타이틀 문자를 사용합니다.
설명

0
문자. 대부분의 검색 엔진은 160의 최대 설명 문자를 사용합니다.
키워드 (쉼표로 분리)
사용자 정의 대표(canonical) URL
NOINDEX이 페이지/게시물

NOFOLLOW 페이지/게시물

사이트 맵에서 제외

Sitemap Priority

오버라이드 안 함
Upgrade to Pro to unlock this feature.
Sitemap Frequency

오버라이드 안 함
페이지/포스트에 비활성화

패널 토글: EME Membership
Limit access to EME members of

Allow access after the membership has been active for this many days (drip content):
0

Access denied message
No templates defined yet!

The format of the text shown if access to the page is denied. If left empty, a default message will be shown.

패널 토글: Suggested tags
Choose a provider to get suggested tags (local, yahoo or tag the net).
패널 토글: Click tags
Display click tags
문서
블럭

Status & visibility
가시성
공개
공개
2020-04-01 9:17 오전
글쓴이

관리자
휴지통으로 이동

고유주소
URL 슬러그
fluid-dynamics-modelling-for-additive-manufacturing
URL의 마지막 부분 고유주소에 대해 읽기(새탭에서 열기)

페이지 보기

:443/fluid-dynamics-modelling-for-additive-manufacturing/(새탭에서 열기)

카테고리
TechnicalNote
Slide
Uncategorized
공지사항
물리모델 매뉴얼
이론 매뉴얼
새 카테고리 추가

Featured image

이미지 교체특성 이미지 제거

요약

토론

페이지 속성
패널 토글: Sidebars – Quick Select
우측 사이드바
3D 프린팅 / 적층제조 SidebarCFD-101 SidebarFLOW-3D Cast SidebarFLOW-3D SidebarFLOW-3D 기술자료 SidebarFLOW-3D 물리모델 적용사례 SidebarFLOW-3D 해석예제 SidebarFLOW-3D/MP SidebarFlowsight SidebarLaser Welding SidebarMEMS Sidebar공지사항교육안내 Sidebar구매 문의구매문의 Sidebar기술자료 Sidebar논문자료 Sidebar뉴스레터 Sidebar물리모델 매뉴얼 Sidebar바이오분야 Sidebar분야별적용사례 Sidebar수자원분야 Sidebar수처리분야 Sidebar에너지분야 Sidebar이론 매뉴얼 Sidebar자동차분야 Sidebar전용프로그램개발 Sidebar제품소개 Sidebar조선해양분야 Applications주조분야 Sidebar코팅분야 Sidebar항공분야 Sidebar해석용 컴퓨터 sidebar해석컨설팅/용역 SidebarType to Add New Sidebar
좌측 사이드바
Type to Add New Sidebar
헤더 사이드바
Type to Add New Sidebar

Note: Selected Sidebars are displayed on this 페이지 specifically.Display sidebars per 글쓴이, child page, page template etc. with the Sidebar Manager.

패널 토글: Tags (Simple Tags)
Separate tags with commas

패널 토글: Simple Tags – Settings
패널 토글: Hide Featured Image?
Yes No
패널 토글: 레이아웃 선택
기본 레이아웃
우측 사이드바
좌측 사이드바
사이드바 없는 전체 폭
사이드바 없는 콘텐츠 중앙
No Sidebar Content Stretched
공개하기 패널 열기