La fabricación aditiva conlleva una gran serie de retos. Algunos de estos están relacionados con los efectos térmicos durante el proceso de fabricación, los cuales incluyen la gestión de las tasas de enfriamiento para garantizar la homogeneidad de las propiedades del material. La simulación con AdditiveLab puede ayudar a optimizar las pausas dentro de las capas (tiempos de permanencia) o el diseño del camino del haz, para garantizar índices de enfriamiento homogéneos y la fabricación de diseños de alta calidad.
La importancia de los índices de enfriamiento homogéneos.
Durante el proceso de fabricación aditiva (AM) en lecho de polvo, cada capa individual está expuesta a ciclos de calentamiento y enfriamiento durante un largo periodo de tiempo. Mientras se fabrica una capa, se expone al calor del láser. Tras la exposición al láser, la capa se enfría un poco hasta que se deposita nuevo polvo para la siguiente capa. Cuando la siguiente capa se expone al calor, la capa anterior sufre de nuevo un ciclo térmico al exponerse a las temperaturas elevadas de la siguiente capa.
La disipación del calor de la capa superior a través de la estructura fabricada se vuelve más difícil si la configuración de fabricación preparada limita el flujo de calor. Por ejemplo, si el área de la sección transversal de la configuración aumenta con la altura de fabricación; un escenario típico, en el peor de los casos, sería fabricar un cono al revés.
¿Por qué esto es tan importante?
En el caso de los materiales metálicos, se forman diferentes estructuras cristalinas en función de la velocidad de enfriamiento. Las distintas estructuras cristalinas dan lugar a diferentes propiedades generales del material y, por ejemplo, definen si un material es más dúctil o más frágil, y permite una menor o mayor elongación. En las aplicaciones de ingeniería de alto nivel, la solidificación controlada (enfriamiento) se utiliza para crear materiales específicamente adaptados a determinadas aplicaciones. Por ejemplo, en el caso de ciertos materiales metálicos, las velocidades de enfriamiento rápidas permiten aumentar la dureza. Además, cuanto más controle el fabricante el proceso térmico y las velocidades de enfriamiento, mejor podrá manipular las estructuras cristalinas a su gusto y garantizar unas propiedades del material homogéneas y sin fallos en el diseño fabricado.
Esto es especialmente importante en el caso de las geometrías sometidas a cargas dinámicas, como las válvulas de los motores, que deben fabricarse de una forma impecable para garantizar su durabilidad. Echa un vistazo a la siguiente geometría típica de válvula:
Una simulación de la válvula con AdditiveLab (echa un vistazo a la imagen de arriba, a la derecha) reveló el problema que se planteó con la estructura cónica simple anterior; las secciones transversales más delgadas debajo de las secciones transversales más grandes limitan el flujo de calor a través de la válvula y provocan temperaturas medias no homogéneas, así como diferentes velocidades de enfriamiento. Las diferentes velocidades de enfriamiento conducirán localmente a diferentes propiedades de los materiales, esencialmente a una válvula que tendrá diferentes propiedades de los materiales en las secciones más delgadas que en las secciones más gruesas.
¿Cómo garantizar la homogeneidad de las propiedades del material durante el proceso de fabricación?
Aquí es donde el software AdditiveLabRESEARCH resulta útil. Con el módulo de simulación térmica y la API Python de AdditiveLab, el usuario puede definir todo tipo de problemas de optimización, incluida la optimización de los tiempos de permanencia para garantizar índices de enfriamiento homogéneos en el diseño fabricado a lo largo del proceso de construcción. En otras palabras, se puede utilizar AdditiveLab para determinar qué capas de pausas más largas o más cortas son necesarias para garantizar la continuidad del proceso sin permitir una acumulación de temperatura indeseada.
Para demostrarlo en el caso de la válvula, hemos creado un script en Python que ajusta automáticamente las pausas intracapa para garantizar índices de enfriamiento homogéneos y evitar acumulaciones de temperatura. Las secciones principales de este script incluyen la preparación y ejecución de las simulaciones térmicas posteriores y la definición de una función de error que determina la diferencia en las tasas de enfriamiento en todo el diseño de la válvula.
Una vez finalizada la optimización, la comparación de las temperaturas medias calculadas a lo largo de todo el proceso de construcción reveló una distribución más homogénea de las temperaturas medias en el proceso optimizado (derecha) en comparación con el proceso por defecto con tiempos de permanencia constantes entre cada capa (izquierda).
Con esta estrategia de optimización usando AdditiveLab, los fabricantes pueden mejorar el resultado de su proceso de fabricación y garantizar la generación de piezas adecuadas para aplicaciones de altas prestaciones que necesitan un alto nivel de calidad del material.
Estos son algunos ejemplos de cómo en AdditiveLab utilizamos las optimizaciones por simulación para mejorar el proceso de fabricación.
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