2024/07/11
Process Optimization and Distortion Prediction in Directed Energy Deposition
Hammouda, A.; Mrad, H.; Marouani, H.; Frikha, A.; Belem, T. (2024). Process Optimization and Distortion Prediction in Directed Energy Deposition. (2024). Journal of Manufacturing and Materials Processing. (2024). 8(3), 116.
Le dépôt d’énergie dirigée (DED), une technique de fabrication additive (FA), gagne en popularité pour sa capacité à produire des pièces métalliques complexes avec des géométries précises. Cependant, des défauts tels que la distorsion, les contraintes résiduelles et la porosité peuvent compromettre la qualité des pièces et entraîner leur rejet. Cette recherche relève ce défi en soulignant l’importance du contrôle des paramètres du processus (distance entre les couches, vitesse d’alimentation en poudre et trajectoire/puissance/taille des points du laser) pour obtenir les propriétés mécaniques souhaitées. Pour améliorer la qualité et la fiabilité de la DED, une approche numérique est présentée et comparée à un travail expérimental. Le modèle paramétrique d’éléments finis et les méthodes prédictives sont utilisés pour quantifier et contrôler le comportement des matériaux, en se concentrant sur la minimisation des contraintes résiduelles et des distorsions. Les simulations numériques utilisant le logiciel Abaqus 2022 sont validées par rapport aux résultats expérimentaux pour prédire les déformations et les contraintes résiduelles. Un modèle d’analyse thermomécanique couplé est utilisé pour comprendre l’impact de la distribution thermique sur les réponses mécaniques des pièces. Enfin, de nouvelles stratégies basées sur la trajectoire et la puissance du balayage laser sont proposées pour réduire les contraintes résiduelles et les distorsions, ce qui permet d’améliorer la qualité et la fiabilité des pièces fabriquées par DED.