LE SFIDE APERTE NELLA STAMPA 3D DEL METALLO AFFRONTATE IN UN CONTESTO MULTIDISCIPLINARE: IL LABORATORIO AddME DEL POLITECNICO DI MILANO

Barbara PrevitaliDIPARTIMENTO DI MECCANICAPolitecnico di Milano

P. Colombo

ADD.ME Lab DIPARTIMENTO DI MECCANICA

AddMe.Lab

Direct energy deposition

Powder bed SLM

iFlams –Intelligent

UltraFlexibleAdditive

Manufacturing Systems

Hephaestus

SLM Electron beam

ADD.ME LAB

• Meccanica dei Sistemi

• Costruzione di Macchine e Veicoli

• Materiali per le Applicazioni Meccaniche

• Misure e Tecniche Sperimentali

• Tecnologie Meccaniche e Produzione

• Progetto e Disegno di Macchine

P. Colombo

ADD.ME Lab

SELECTIVE LASER MELTING

Inizio 2015: installato un sistema SLM Renishaw AM250

P. Colombo

Le sfide aperte

1. Design per metal additive manufacturing

2. Materiali per metal additive manufacturing

3. Miglioramento processo

4. Qualifica, controllo e qualità

P. Colombo

DESIGN PER METAL ADDITIVE MANUFACTURING

P. Colombo

Design for Additive Manufacturing: printability evaluation

• Overhangs: not printable

• Sharp edges: burning areas, powder accumulation

• Finishing requirements (geometric/dimensional tolerances):

post-processing activities planning

• Supporting areas: to guarantee

• placement and an “easy” removal of the object

• heat dissipation

• Holes: shape and dimensions

• Features to be obtained with “subtractive” technologies: to reduce

useless geometrical complexities

Design for Additive ManufacturingBuild orientation issues – New shape generation

- Take into account the (X-Y-Z max dim.) of the part;

- Analysing the building direction according to:

• the working conditions of the component;

• the kind of finishing steps we have to perform

Building

direction

Design for Additive ManufacturingBuild orientation issues – New shape generation

The support is a feature of the object

P. Colombo

Design for Additive ManufacturingSupport issues: overhangs and heat dissipation

No support

Adequate supports

Design for weight reduction:Lattice preliminary investigations

Design data

Cell size L 5 mm

Diameter d 1.25 mm

B A

A B

Lattice preliminary investigationsSpecimen inspection

Lattice preliminary investigationsCompression tests: sample A

Lattice preliminary investigationsCompression tests: sample A

Displacement

Lo

ad

P. Colombo

MATERIALI per ADDITIVE MANUFACTURING

Polveri per SLM

Dimensione polveri ottimale

o troppo piccole: bassa scorrevolezza (flowability)

e tendono a formare agglomerati

o troppo grandi: scarsa precisione dimensionale e

finitura superficiale.

Polveri sferiche con distrubuzione ottimale della

dimensione

o Massimizzare densità di impacchettamento �

riduzione porosità nel pezzo

15-60 micron

Sul mercato sono già disponibili

polveri ottimizzate per l’SLM

appartenenti alle diverse famiglie

di materiali metallici.

Microstruttura pezzi prodotti per SLM

Polveri metalliche vengono portate a fusione da un fascio laser

� Formazione di microstrutture di solidificazione

La solidificazione avviene in maniera molto rapida (Vraffreddamento fino a 108 °C/s).

� Formazione di microstrutture cellulari molto fini e direzionali

Similitudini tra microstrutture SLM e laser welding

316L SLM 316L Laser Weld

10 μm 40 μm

Difetti nei pezzi prodotti per SLM

• Difetti microstrutturali:

-> cricche

-> porosità

-> disomogeneità

• Stress residui

-> provocano deformazioni

geometriche del pezzo

-> riducono la resistenza meccanica

Ottimizzazione parametri di

processo, trattamento

termico, riscaldamento del

substrato, ottimizzazione

strategia di deposizione

Modifica della composizione chimica e

ottimizzazione dei parametri di processo e

trattamento termico

• Anisotropia

-> formazione di tessiture

(orientazioni preferenziali grani)

-> proprietà meccaniche (fatica,

resistenza, duttilità, creep) diverse

nelle diverse direzioni di carico

Rotazione della scanning

direction

Sviluppi della ricerca

• Sintesi di nuove leghe dedicate a processi SLM

� Approccio 1: Modifica di composizioni esistenti derivate da leghe per getti o da

deformazione plastica

� Approccio 2: Ricerca si composizioni innovative sfruttando principi metallurgici

derivati dalla rapida condizione di solidificazione (affinamento del grano,

sovrasaturazione, affinamento e dispersione di seconde fasi)

• Messa a punto di trattamenti termici ad hoc

� Distensione delle tensioni residue

� Trattamento termico di precipitazione

• Studio della correlazione tra strategie di deposizione e tessiture cristallografiche

ottenibili

P. Colombo

MIGLIORAMENTO di PROCESSO

P. Colombo

Analisi di porosità e produttività in SLM

Ottimizzazione vincolata del tempo di lavorazione in SLM

• Produttività bassa – influenza dei parametri e geometria

• Mancanza di un calcolatore accurato dei tempi di produzione

• Compensazione dell’errore geometrico

Parametri del

processo

P, t, dp, dh

Produttività

t [h], BR [cm3/h]

Densità

ρ [g/cm3]

Errore

geometrico

e [µm]

Modellazione analitica

Modelli statistici

Scelta dei

parametri ottimiCompensazione

geometrica

Fattori di

disturbo

Geometria

A, h, Ns

Validazione

P. Colombo

• Funzionamento macchina: fusione per punti sia dell’hatch interno

che dei bordi esterni.

ton toff

t [s]

P [W]

T

⇒

Scansione bordo

esternaScansione bordo

interno

Analisi di porosità e produttività in SLM

P. Colombo

• Interfaccia software per il calcolo dei tempi di produzione:

- Input: materiale, parametri di processo, dimensione e numerosità parti

- Output: tempi di costruzione e produttività

Analisi di porosità e produttività in SLM

P. Colombo

• Acciaio per utensili

Maraging 18Ni300

• Densità ottenute

ρ > 99%

• Produttività massima per

ρ > 99% ⇒ 8,17 cm3/h

• Modello di stima della densità in funzione dei parametri di

processo (F [J/cm3])

1200001 1 00001 0000090000800007000060000500004000030000

8,1

8,0

7,9

7,8

7,7

F [J/cm3]

ρa [

g/c

m3

]

8,1

8,01 9

Regression

95% CI

95% PI

R2 = 76,3 %

Analisi di porosità e produttività in SLM

P. Colombo

Parametriz

[����m]et misurato

[����m]et previsto

[����m]

Renishaw 40 203 202

Renishaw 50 188 193

908070

0,23

0,22

0,21

0,20

0,1 9

0,1 8

706050 1059075 5040

t [us] dp [um] dh [um] z [um]

• Modello di stima errore dimensionale in funzione dei

parametri di processo

Analisi di porosità e produttività in SLM

P. Colombo

• Stampa di validazione:

- Parametri di processo risultanti

dall’ottimizzazione della produttività imponendo un vincolo di ρ > 99,2%

- Differenti parametri geometrici per valutarne un’eventuale influenza su ρ

- Compensazione traiettoria di

scansione del bordo della geometria

stimata con il modello dell’errore

dimensionale

P [W] t [����s] dp [����m] dh [����m] z [����m]

200 90 51 80 50

Diametro [mm] Altezza [mm]

10 – 15 – 20 10 – 30 – 50

C [����m]

121

Analisi di porosità e produttività in SLM

P. Colombo

Modello di costo per SLM

Sviluppo di un modello di costo adatto alla produzione additiva

• Applicazione del modello di costo al caso industriale BLM S.p.A.:

- Produzione annua di attrezzature per la curvatura del tubo

Modello di costo SLM

Modello di costo per

processi

convenzionali

Modelli di costo AM

da letteratura

(molto generali)

P. Colombo

Modello di costo per SLM

• Principali risultati:

- In caso di produzione mediante processo SLM al semplice scopo di

sostituire le tecnologie tradizionali:

Costo totale produzione annua [€]

SLM Tradizionale

283.615 168.772+68%

COMPONENTI DI COSTO FASE DI LAVORAZIONE SLM

COSTO PERCENTUALE FASI DEL PROCESSO ADDITIVO

5%

87%8%

Pre-processing

Lavorazione

Post-processing

P. Colombo

Modello di costo per SLM

• Principali risultati:

- In caso di produzione mediante processo SLM riprogettando i componenti per

sfruttare le potenzialità del processo (es: riduzione di peso)

• La riduzione di peso consente un risparmio di materiale ma soprattutto riduce i

tempi di costruzione ⇒ riduzione costi di produzione SLM

• La leggera maggiorazione di costo rispetto alla produzione tradizionale può

essere compensata da una maggior valore che la produzione additiva può dare

al componente

Costo totale produzione annua [€]

SLMSLM con riduzione di

peso del 30 %Tradizionale

283.615 182.090 168.772

-36% +8%

- 30% in peso

P. Colombo

QUALIFICA, CONTROLLO E QUALITA’

In-Process Monitoring of SLM

Different kinds of defect may originate during the layer-wise process

Several critical factors at:

• Feature level (acute corners, overhangs, thin walls, etc.…)

• Layer composition level (how many parts, relative distances, closeness of different

geometries, etc.)

• Powder deposition level (wiper wear, powder contaminations, debris, etc.)

• Laser scanning level (improper parameters, lens contamination, etc.)

• Other (input material properties, supporting strategies, etc.)

Three monitoring scales:

In-Process Monitoring of SLM

Off-axial monitoring via high-speed camera (10kHz)

• Detection of local overheating phenomena

• Light intensity in the visible range used as proxy of local

temperature for cooling transitory characterization

• Characterization of spatters distribution and kinematics

Eperimental set-up

(Olympus high-speed

camera outside AM250)

High-speed image stream

In-Process Monitoring of SLM

Local overheating detection via Statistical Learning techniques applied to Image Processing

(Grasso, Laguzza, Colosimo,

Semeraro, 2016)

Case study: SLM of complex

geometries, AISI 316L steel

Shape deformations in

overhanging acute corners

Conclusioni

1. Design per metal additive manufacturing

2. Materiali per metal additive manufacturing

3. Miglioramento processo

4. Qualifica, controllo e qualità

prof. Barbara Previtali

barbara.previtali@polimi.it

Dipartimento di Meccanica

Politecnico di Milano

Grazie per l’attenzione!