적층 제조 부품의 피로 성능 예측

AM(적층 제조) 부품으로 작업하면 점점 더 복잡한 설계를 작성할 수 있으며 분산 제조가 가능합니다. 그러나 적층 제조 부품의 피로 성능을 예측하는 것은 어렵습니다. 제조 프로세스는 분리할 수 없는 여러 국부 요소를 유발합니다. 따라서 수학적 모델링은 이러한 요소의 상호 작용과 영향을 설명할 수 없습니다. 그 결과 오늘날 안전이 중요한 3D 인쇄 컴포넌트의 피로 수명을 추정하기가 너무 어렵습니다.

지금 온디맨드 웨비나에 등록하여 Siemens Simcenter 3D를 통해 다음 작업을 수행하는 방법을 알아보십시오.

• 개방형 내구성 솔버 환경에서 머신 러닝 재료 모델 통합
• 피로에 영향을 미치는 다양한 AM 프로세스 유발 요인 고려
• 안전이 중요한 구조 컴포넌트에 적용

적층 제조 부품 피로에 대한 문제 해결

기존에 피로를 처리하는 방법은 적층 제조 컴포넌트에서는 효과가 없습니다. 끝없이 조합할 수 있는 재료 조건과 피로 영향 요인을 테스트하거나 이를 분리하여 상호 작용과 개별 영향을 설명할 수는 없습니다. 또한 데이터베이스는 무용지물이며 임의의 재료 조건 세트에서 SN 곡선을 예측할 수 있는 공식이 없습니다. 엔지니어는 AM 부품 피로의 피로 문제를 해결하기 위해 프로세스를 재료와 부품 성능에 연결해야 하며, 이를 위해서는 지정된 모든 AM 조건에 해당하는 피로 성능을 보여줄 수 있는 도구가 필요합니다.

머신 러닝을 사용하여 AM 컴포넌트의 피로 성능을 보다 정확하게 모델링

엔지니어는 모든 적층 제조 프로세스 조건을 테스트할 여유가 없으며, 혹 여유가 있더라도 일부는 시험판 규모로 재현하는 것이 불가능합니다. AM 컴포넌트의 피로 성능을 정확하게 모델링하기 위한 솔루션은 ML(머신 러닝) 데이터베이스입니다. ML 모델은 개별 매개변수가 수명에 어떤 영향을 미치는지 학습하여 모든 피로 영향 요인에 대한 피로 수명을 예측합니다. 제한적인 테스트의 경우 ML 모델은 여전히 희소한 사용 가능 데이터에서 '가장 근접한 추측'을 하며 다른 방법을 사용하면 성능이 저하됩니다. 마지막으로 다양한 입력을 결합하여 데이터 세트를 강화하고 사전 지식, 자체 테스트, FE(유한 요소) 시뮬레이션, 문헌의 경험 규칙 또는 경험에서 단일 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

내구성 해석을 통합하여 AM 컴포넌트 피로를 정확하게 예측

엔지니어는 내구성 해석을 사용하여 피로 수명을 예측하고 컴포넌트를 안전하게 사용할 수 있도록 설계를 조정할 수 있습니다. 그러나 엔지니어는 내구성 솔버를 조정하여 국부 피로 속성과 AM 컴포넌트 피로를 처리해야 합니다. Simcenter 3D 솔루션은 부품 규모 내구성 해석에서 AM 프로세스 유도 국부 속성을 고려하는 고유한 피로 솔버입니다. AM 인식 내구성 해석을 통합하면 프로세스 유도 국부 피로 영향 요인과 후처리를 설명하는 피로를 정확하게 예측할 수 있습니다. 결함이 미치는 영향을 평가하고 3D 인쇄 컴포넌트를 인증하는 동시에 안전 인쇄 부품을 손상시키지 않으면서 전체 생산성을 높이는 데 필요한 경우 고품질 인쇄를 보장할 수 있습니다.

온디맨드 웨비나를 통해 기존 방법으로는 해결할 수 없는 영역에 대응하고 3D 인쇄 부품의 올바른 파손 지점과 피로 수명을 정확하게 예측하십시오.