摘要:据悉,大连理工大学的科研人员综述报道了激光定向能沉积在线监测技术与控制策略研究。相关论文以“Research of on-line monitoring technology and control strategy for laser-directed en
长三角G60激光联盟导读
据悉,大连理工大学的科研人员综述报道了激光定向能沉积在线监测技术与控制策略研究。相关论文以“Research of on-line monitoring technology and control strategy for laser-directed energy deposition: a review”为题发表在《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》上。
激光定向能沉积技术(DED-LB)作为一种先进的金属增材制造技术,近年来备受关注,在航空航天、汽车、船舶和生物医学等领域的应用越来越广泛。然而,随着行业应用标准的不断提高,DED-LB在零件质量、工艺稳定性、成型效率等方面面临的挑战也日益突出。在线监测和实时质量调控可以有效避免加工过程中的质量缺陷,是解决问题的有效措施。本文综述了DED-LB在线监测手段和闭环质量调节技术的研究现状。讨论了基于图像信号、温度信号、光谱信号、声发射信号和X射线成像的在线监测信号及其相关传感装置,以及过程中的闭环控制策略和智能优化方法。最后,展望了DED-LB在线监测控制系统的发展方向。
图1激光定向能沉积系统。
图2成像系统示意图。
图3沉积过程的判断结果。
图4激光诱导等离子体探测示意图。
图5沉积过程中的AE信号和实时信号能量(右侧实景图为沉积层着色显影检测效果,裂纹会出现红色轨迹)。
图6激光功率为200W、扫描速度为100mm/s、粉末流速为535mg/s的大型DED的X射线图像序列。
图7 Fe313合金4个典型部分的显微组织。
图8沉积层结构的外观和横截面(激光功率=1200W,扫描速度=10 mm/s,Df=36 mm,Pf= 0.01g/mm):(a)无自适应形状控制,(b)有自适应形状控制。
图9带有闭环温度控制器的DMD工艺实验装置。
图10实验1的样品(带有轮廓刀具路径的固体半圆衬垫,316 L不锈钢)。a无控制样品;b无控制样品的重构表面;c用传统比例-积分-微分(PID)控制器制作的样品;d传统PID 控制样品的重构表面;e用提出的自适应控制器制作的样品;f自适应控制样品的重构表面。
图11激光定向能沉积在线监测的多传感器集成--自适应系统和参数映射关系。
本文主要关注DED-LB的发展现状,研究了在线监测和过程控制两个方面。通过以上对不同监测信号、传感设备、控制策略和优化算法的讨论和分析,可以得出以下结论:
1.通过本文提到的图像、温度、光谱、AE和X射线信号以及各种监测设备的在线监测和信号处理,可以实时掌握DED-LB产生的过程变化。这也为质量监管提供了更多依据。此外,通过闭环控制过程,还可以在发现和识别相关缺陷时立即做出反应,避免因工艺参数不当而导致的质量问题。因此,在线监测和实时控制在优化和稳定DED-LB质量、提高生产效率、确保可重复性等方面发挥着举足轻重的作用。
2.目前大多数在线监测工作仍局限于使用单一监测设备获取单一信号类型,无法确保信息的全面性和准确性。未来的工作应优先考虑多传感器系统的集成,实现在获取特殊信息的能力、灵敏度、准确性和抗干扰能力等方面的互补。
3.X射线成像、衍射和SAXS等新兴技术具有更强的过程信息表征能力,已逐步应用于DED-LB在线监测。然而,这些技术的应用受到成本和特定操作要求等因素的限制,需要设计专门的DED-LB系统来适应它们。因此,在开发先进在线监测手段的同时,有必要优化监测设备的鲁棒性以及数据提取和分析能力。
4.在控制策略中加入机器学习和优化算法可显著提高控制效果和质量稳定性。尽管这方面的研究报道较少,但多参数高阶模型预测和离线过程参数优化等相关工作为DED-LB控制策略的改进提供了思路。优化算法不仅可用于自适应控制中控制器参数的调整,还可将模型结合优化算法得到的最优解用于控制器的初始过程参数输入。这样,控制系统的收敛速度更快,精度更高。
5.基于云数据库或数字孪生开发的控制系统并不是质量监管和预测的老办法。在数字孪生的基础上,Chen等人[151]利用同轴相机、麦克风和离轴短波红外摄像机开发了多传感器融合局部质量预测系统。总之,通过云数据库和数字孪生等人工智能产品,可以实现实时监测和远程控制。同时,还可实现多用户之间的数据共享与协作,促进DED-LB在线监测与控制技术的集成化、自动化和智能化发展。
论文链接:
Wei, T., Sun, S., Zhang, F. et al. A review on laser drilling optimization technique: parameters, methods, and physical-field assistance. Int J Adv Manuf Technol 131, 5691–5710 (2024). https://doi.org/10.1007/s00170-024-13189-4
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来源:江苏激光联盟