計算流體動力學軟件
FLOW-3D AM
FLOW-3D DEM和FLOW-3D WELD的組合
可模擬端到端激光粉末床融合過程
離散元法 (DEM) 和計算流體動力學 (CFD) 的粉末擴散和熔池建模工具
激光功率和速度、掃描路徑、孵化間距、粉末尺寸分布和粉末床填充等工藝參數會影響 AM 構建過程和構建部件的機械性能。通過 CFD 建模，研究人員可以了解這些工藝參數對熔池動力學、孔隙形成、凝固和微觀結構演變等基本物理現象的影響。這種數值模型提供了對熔池中流體對流、小孔形成、溫度梯度和凝固速率的深入了解。然后，這些見解可以推動合金工藝窗口的開發，充分利用增材制造的優勢。
什么產品適合您？
FLOW-3D AM
這是FLOW-3D DEM和FLOW-3D WELD的組合，可讓您模擬端到端激光粉末床融合過程，包括粉末擴散和激光熔化過程。
FLOW-3D焊接
模擬激光粉末床熔融過程中的激光-粉末床相互作用以及定向能量沉積過程中的激光送絲或激光-粉末進料相互作用。此外，模擬激光焊接、激光熔覆、激光焊接和激光釬焊應用。
FLOW-3D DEM
模擬激光粉末床熔融或粘合劑噴射工藝的粉末床形成過程。此外，模擬粘合劑對粉末床的沖擊以及與激光無關的其他流體流動相關應用。
FLOW-3D
模擬粘結劑噴射過程中的熔融沉積建模過程和粘結劑撞擊。此外，模擬與激光無關的其他流體流動模擬。
基于激光的工藝：LPBF
通過 CFD 模擬可以更好地理解和優化 LPBF 過程的許多方面。
粒子散布
LPBF 工藝的第一步是沉積具有規定層高和所需粉末床密度的某種材料的粉末床。FLOW-3D DEM使研究人員能夠了解粉末擴散和壓實，因為它與粉末尺寸分布、材料特性、凝聚力效應以及幾何效應（如輥子或葉片運動和相互作用）有關。這些模擬可以準確理解工藝參數如何影響粉末床特性，例如填充密度，這將直接影響后續打印過程中的熔池動力學。
融化
在FLOW-3D DEM模擬中生成粉末床后，將其提取為 STL 文件。下一步是使用 CFD 模擬激光熔化過程。在這里，我們模擬了激光束和粉末床的相互作用。為了準確捕捉這一過程，物理包括粘性流動、熔池內的激光反射（通過射線追蹤）、熱傳遞、凝固、相變和汽化、反沖壓力、保護氣體壓力和表面張力。所有這些物理都建立在TruVOF方法之上，以準確模擬這一復雜過程。
多層
一旦熔池軌道凝固，FLOW-3D DEM可用于模擬新粉末層在先前凝固層上的擴散。類似地，然后可以對新的粉末層進行激光熔化，以分析后續層之間的熔合情況。
當用 LPBF 沉積和熔化后續層時，溫度梯度、冷卻速率和凝固將對層之間的熔合、微觀結構和最終零件質量產生重大影響。FLOW-3D AM使研究人員能夠在粉末物理和激光-材料相互作用的熔池規模上運行高保真模擬，以了解由此產生的熔合、熱分布和沉積附加層的固化。此外，研究人員可以查看掃描策略對后續層的影響，以優化激光參數，從而在不影響零件質量的情況下提高產量。
LPBF 中的鎖孔
鎖孔過程中如何形成孔隙？這是來自 TU Denmark 的研究人員使用FLOW-3D AM回答的問題。當基材在激光束的作用下熔化時，由于汽化和相變產生的反沖壓力會壓低熔池。由于反沖壓力導致的向下流動和由于激光反射導致的額外激光能量吸收的共存導致失控效應，將熔池轉變為小孔。最終，由于沿鎖孔壁的溫度變化，表面張力導致壁夾斷并導致空隙，這些空隙可能被前進的凝固前沿捕獲，從而產生孔隙。FLOW-3D AM擁有所有必要的物理模型來模擬激光粉末床融合過程中的小孔和孔隙形成。
掃描策略
由于其對溫度梯度和冷卻速率的影響，掃描策略對微觀結構有直接影響。研究人員正在使用FLOW-3D AM探索最佳掃描策略，以了解軌道之間發生的可能影響缺陷形成和凝固金屬微觀結構的重熔。FLOW-3D AM在為一個或多個激光器實現與時間相關的方向速度方面提供了充分的靈活性。
當用 LPBF 沉積和熔化后續層時，溫度梯度、冷卻速率和凝固將對層之間的熔合、微觀結構和最終零件質量產生重大影響。FLOW-3D AM使研究人員能夠在粉末物理和激光-材料相互作用的熔池規模上運行高保真模擬，以了解由此產生的熔合、熱分布和沉積附加層的固化。此外，研究人員可以查看掃描策略對后續層的影響，以優化激光參數，從而在不影響零件質量的情況下提高產量。
光束整形
除了激光功率和掃描策略外，激光束形狀和熱通量分布對 LPBF 工藝中的熔池動力學有很大影響。AM 機器制造商正在探索使用多核和任意形狀的激光束來提高工藝穩定性和產量。FLOW-3D AM允許實施多核和任意形狀的光束輪廓，有助于深入了解提高產量和提高零件質量的最佳配置。
如需深入了解該領域已完成的一些工作，請觀看我們的“金屬增材制造的下一個前沿”網絡研討會。
多材料粉末床融合
在此模擬中，不銹鋼和鋁粉具有獨立定義的與溫度相關的材料屬性，FLOW-3D AM跟蹤這些屬性以準確捕捉熔池動態。模擬有助于了解熔池中的材料混合。
當用 LPBF 沉積和熔化后續層時，溫度梯度、冷卻速率和凝固將對層之間的熔合、微觀結構和最終零件質量產生重大影響。FLOW-3D AM使研究人員能夠在粉末物理和激光-材料相互作用的熔池規模上運行高保真模擬，以了解由此產生的熔合、熱分布和沉積附加層的固化。此外，研究人員可以查看掃描策略對后續層的影響，以優化激光參數，從而在不影響零件質量的情況下提高產量。
微觀結構預測
FLOW-3D AM數據（例如冷卻速率和溫度梯度）可以輸入到微觀結構模型中，以預測晶體生長和枝晶臂間距。
如需深入了解該領域已完成的一些工作，請觀看我們的“金屬增材制造的下一個前沿”網絡研討會。
熱應力
FLOW-3D AM模擬的結果可以輸入到有限元分析軟件（例如 ABAQUS 或 MSC NASTRAN）中，以運行進一步的熱應力分析。在這里，您可以看到如何將 T 形接頭的激光焊接模擬結果導入 ABAQUS 以進行進一步的應力分析。同樣，LPBF 模擬中凝固熔池數據的結果可用于研究其他 FEA 軟件中的熱應力和變形分析。
定向能量沉積
定向能量沉積 (DED) 是一種增材制造工藝，它通過沉積金屬絲或粉末來制造零件，金屬絲或粉末使用激光或電子束等能源加熱并熔合在一起。FLOW-3D?AM可以通過考慮粉末或線材進給速率和尺寸特征以及激光功率和掃描速度等工藝參數來模擬 DED 工藝。此外，可以通過為基材和粉末材料中的不同合金定義獨立的熱物理材料特性來模擬多材料 DED 過程。?
通過實施激光物理以及傳熱、凝固、表面張力、保護氣體效應和包括反沖壓力在內的壓力效應，研究人員可以準確分析工藝參數對所得焊道強度和均勻性的影響。此外，這些模擬可以擴展到多個層，以分析后續層之間的融合。
基于粉末的 DED
基于粉末的 DED 是一種高度精確且可控的方法，用于沉積粉末以逐層制造 3D 零件。這種靈活性帶來了在選擇工藝參數以優化生產和減少材料浪費時需要考慮的各種工藝參數。FLOW-3D AM允許充分考慮粉末成分（最多兩種不同的材料）、集水效率、構建方向以及激光和基板方向。
當用 LPBF 沉積和熔化后續層時，溫度梯度、冷卻速率和凝固將對層之間的熔合、微觀結構和最終零件質量產生重大影響。FLOW-3D AM使研究人員能夠在粉末物理和激光-材料相互作用的熔池規模上運行高保真模擬，以了解由此產生的熔合、熱分布和沉積附加層的固化。此外，研究人員可以查看掃描策略對后續層的影響，以優化激光參數，從而在不影響零件質量的情況下提高產量。
基于有線的 DED
與基于粉末的 DED 相比，基于線材的 DED 往往具有更高的吞吐量和更少的浪費，但在材料成分和沉積方向方面的靈活性較低。FLOW-3D AM有助于了解基于線材的 DED 的加工窗口，并允許進行優化研究以找到最佳加工參數，例如構建的送絲速度和直徑。
基于線粉的 DED
一些研究人員正在研究基于混合線粉末的 DED 系統，該系統為建筑零件開辟了更廣泛的加工條件。例如，該模擬正在研究具有可變粉末??和線材進給率的混合系統。
FLOW-3D AM 客戶案例
異種金屬激光鎖孔焊接中金屬混合的研究
通用汽車和猶他大學的研究人員使用FLOW-3D WELD來了解通過激光鎖孔焊接混合不同金屬。他們研究了激光功率和掃描速度對銅和鋁混合濃度的影響，因為它與反沖壓力和馬蘭戈尼對流有關。他們將模擬結果與實驗結果進行了比較，發現樣品內切割橫截面的材料濃度之間存在良好的一致性。
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參考文獻：黃文康、王宏亮、Teresa Rinker、譚文達，異種金屬激光鎖孔焊接中金屬混合的研究，材料與設計，第 195 卷，（2020 年）。https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
激光粉末床熔融制備鎳基高溫合金的傳熱、流體流動和凝固微觀結構建模
俄亥俄州立大學的研究人員從熔池和固相線/液相線界面的適當位置提取熱梯度和冷卻速率數據，以預測鎳基高溫合金的微觀結構演變。
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參考文獻：YS Lee 和 W. Zhang，激光粉末床熔合制造的鎳基高溫合金的傳熱、流體流動和凝固微觀結構建模，S2214-8604(16)30087-2， doi.org/10.1016/?j.addma .2016.05.003，ADDMA 86。
通過連接熱流體和機械模型對增材制造的熱應力進行高保真建模
新加坡國立大學和新加坡國立大學研究院的研究人員使用FLOW-3D熱流體建模來模擬激光粉末床融合過程并提取溫度數據，然后將其輸入機械模型以分析殘余應力集中。耦合的 CFD-FEM 模型提供了對加工參數的深入了解，這些參數會導致機械故障，例如與高拉伸應力位置相關的開裂和孔隙率。這些模擬是針對不同激光功率和多層掃描速度進行的。
參考資料： 陳凡、嚴文濤，通過鏈接熱流體和機械模型對增材制造進行熱應力高保真建模，材料與設計，第 196 卷，（2020 年）。https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109185