Репортаж от Wedoany，Компания-разработчик программного обеспечения для аддитивного производства Aibuild выпустила термомеханический симулятор на основе конечных элементов под названием FETS, который работает примерно в десять тысяч раз быстрее существующих аналогов и уже прошел валидацию в Национальном институте авиационных исследований США (NIAR), считающемся одним из авторитетных независимых центров тестирования и валидации в аэрокосмической отрасли.
Процесс 3D-печати металлом долгое время сталкивается с проблемами теплопередачи, включая коробление деталей, образование трещин и остаточные напряжения, приводящие к сбоям при построении. Каждый неудачный цикл печати оборачивается потерей материала, машинного времени и энергии. FETS разработан специально для решения этой проблемы.
FETS позволяет инженерам полностью смоделировать весь процесс печати еще до нанесения первого слоя материала, охватывая шесть ключевых типов выходных данных: тепловое распределение, термомеханическое моделирование, прогнозирование деформаций, анализ остаточных напряжений, оценку качества межслойного соединения и прогнозирование трещин на основе моделируемых напряжений. Инструмент работает в облаке на графических процессорах, не требуя специального локального оборудования, в то время как ранее для полного конечно-элементного анализа требовались высокопроизводительные вычислительные кластеры стоимостью более 1,2 миллиона долларов США. FETS напрямую интегрирован в CAM-среду, поэтому инженерам не нужно экспортировать файлы или привлекать специалистов по моделированию — конечно-элементная сетка автоматически генерируется на основе данных о траектории движения инструмента.
Aibuild спроектировала этот инструмент таким образом, что для его использования не требуется специальных знаний в области конечно-элементного анализа. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и минимальному количеству настраиваемых параметров, им может пользоваться даже рядовой оператор оборудования для аддитивного производства. FETS в первую очередь ориентирован на промышленных и аэрокосмических производителей, а его экономическая эффективность делает его пригодным для сценариев с крупногабаритными металлическими деталями, дорогостоящими материалами и длительными сроками поставки, где цена неудачной сборки особенно высока.
NIAR протестировал FETS на двух типах геометрии: толстостенной и тонкостенной, с использованием нержавеющей стали 17-4PH и системы дугового прямого подвода энергии (DED) на базе оборудования Fronius и ABB. Результаты испытаний показали, что моделирование толстостенной детали было завершено за 2 часа 39 минут, тонкостенной — за 54 минуты, при этом средняя погрешность прогнозирования межслойной температуры составила 3,2%, а максимальная погрешность — 6,37%. Директор проекта NIAR Джесвин Дж. Чанкарамангалам отметил, что контроль температуры всегда был одной из самых больших проблем при внедрении металлического аддитивного производства в промышленных масштабах, а валидация FETS предоставляет аэрокосмическим производителям подтвержденный и легко реализуемый путь внедрения.
NIAR работает над сертификацией дуговой технологии DED для конкретных аэрокосмических применений, и FETS будет использоваться в качестве инструмента контроля процесса. В список применений входят шестиметровые нервюры и лонжероны крыла, позволяющие улучшить соотношение массы закупки к массе готовой детали (buy-to-fly ratio) на 70%, а также титановые кронштейны подвески и компоненты шасси. В сфере технического обслуживания эта технология способна сократить время производства запасных частей для систем, снятых с производства, с 12–18 месяцев до 2–4 недель, одновременно уменьшая количество отходов материала на 70%.
Aibuild планирует дальнейшую интеграцию с моделями нейронных операторов Фурье на платформе NVIDIA PhysicsNeMo, стремясь достичь времени моделирования всего в 5 минут. В планах также реализация прогнозирования деформаций и остаточных напряжений в режиме реального времени. Цель инструмента — дать инженерам возможность предвидеть и решать проблемы до начала печати, снижая риск неудач.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
