CN115081040A - 一种激光熔丝金属增材制造在线监测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种激光熔丝金属增材制造在线监测装置及方法，根据不同激光熔丝的工艺参数进行金属增材制造，同时实时采集获取金属增材制造过程中零件的电信号参数；根据电信号参数与激光熔丝的工艺参数进行特征关联，同时实时采集金属增材制造零件的性能参数，将不同激光熔丝的工艺参数、及该工艺参数下金属增材制造得到的零件的电信号参数以及零件的性能参数进行匹配建立匹配数据库，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，将获取的电信号参数与匹配数据库中的数据进行特征匹配，通过结合传感、检测与控制技术，对丝材增材制造过程进行在线监控，从而实现打印质量在线全检和实时控制。
Description
技术领域
本发明涉及金属增材制造领域，具体涉及一种激光熔丝金属增材制造在线监测装置及方法。
背景技术
增材制造(Additive Manufacturing，AM)技术是根据CAD/CAM设计，采用逐层累积的方法制造实体零件的技术，相对于传统的减材制造(切削加工)技术，它是一种材料累积的制造方法。其中金属增材制造是增材制造技术中的难点和热点技术。金属增材制造技术顺应了现代制造业快速化、个性化、柔性化发展的需求，并已经在生物、医疗、航空等制造领域得到了广泛的应用，并显示出了非常好的应用前景。
现阶段金属增材制造中最常见的金属材料类型主要是金属粉末和金属丝材。基于粉末的增材制造技术的成型精度相对较高，发展也相对较快，但是其材料利用率很低(材料利用率只有20％～30％)，金属粉末价格较为昂贵，而且粉末颗粒对环境和操作者都有一定的危害。根据热源的不同，常见的有激光送丝增材制造技术(Wire And Laser AdditiveManufacturing，WLAM)、电子束自由成型(Electron Beam Freeform Fabrication，EBF3)和电弧送丝增材制造技术(Wire And Arc Additive Manufacturing，WAAM)等，送丝式增材制造的材料利用率接近100％，对比于粉末床工艺，送丝型工艺具有更高的材料利用率高，材料成本低，污染小成型过程更为安全等优点。目前关于送丝型金属增材制造的主要热源有等离子体、电弧、电子束和激光，其中激光作为具有更高精度的热源脱颖而出，激光增材制造是目前最为主流的方式。
而激光熔丝金属增材制过程是一个复杂的多物理场耦合的动态过程，零件加工成型的质量受到诸多扰动因素的影响，如打印过程抖动、送丝的误差、保护气流等都将导致打印熔池尺寸波动增大，继而引发打印不连续、打印过程熔化物飞溅等打印质量问题。同时工艺参数(激光功率、送丝速度、加工层厚等)、原材料组分和性能等多重影响因素也会严重影响成形质量，一旦得不到有效控制，便会在成形零件中形成孔洞、球化、裂纹等缺陷，进而使加工的零部件质量无法达到实际使用要求。因此，要想获得高质量的增材制造零部件，必须对制造工艺过程的每一层成形过程和成形质量进行监测，并及时优化工艺参数，进而减少甚至消除成形缺陷。同时激光送丝增材过程中的高温、强光、熔池飞溅等，为加工过程的监测带来了很大难题。
现在主流的打印过程监测主要通过高速摄像机进行计算机视觉算法实时检测或者红外热像仪、高温仪等进行熔池温度场实时监控。此类方法不仅检测仪器设备成本高，算法复杂，而且检测效率低，反馈时效性差，在激光打印的过程中会出现许多不利于传统手段监测的问题，如打印过程中的熔池飞溅，打印过程中的烟雾粉尘干扰，激光光斑小导致对微小熔池的图像精确识别提出很高的要求等。在传统的监测手段中，利用高速摄像机CCD或热成像感应仪等都会受到打印过程中不确定性的干扰，不能精确的识别打印特征值和快速的判断故障点的发生。无法及时对打印过程进行全面监测，难达到高效低成本智能制造的目的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种激光熔丝金属增材制造在线监测装置及方法，以克服现有技术的不足。
一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，包括以下步骤：
S1，根据不同激光熔丝的工艺参数进行金属增材制造，同时实时采集获取金属增材制造过程中零件的电信号参数；根据电信号参数与激光熔丝的工艺参数进行特征关联，同时实时采集金属增材制造零件的性能参数，将不同激光熔丝的工艺参数、及该工艺参数下金属增材制造得到的零件的电信号参数以及零件的性能参数进行匹配建立匹配数据库；
S2，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，将获取的电信号参数与匹配数据库中的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征。
优选的，电信号参数包括电流信号、电压信号、频率和相位。
优选的，不同激光熔丝的工艺参数包括打印过程中零件的形态图像、熔池温度、扫描速度、激光功率、环境信息和送丝速度。
优选的，采用正弦恒定电流源激励被测电阻的方法实现电信号检测。
优选的，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，对制造工艺参数进行实时反馈调控。
优选的，获取电信号特征值后对比匹配数据库根据对比结果判断是正常打印特征，即继续打印，循环迭代判据，一直到打印完成，最终得到待成形零件；如果判断结果是缺陷特征或者故障特征，如果可以恢复，则通过工艺调整完成成形质量或者故障闭环控制，并持续打印直至打印完成；如果是严重故障及缺陷诊断，不可自动恢复，则报警打印中断。
优选的，根据对比结果如果不在特征库，则记录该信号特征，更新匹配数据库。
一种激光熔丝金属增材制造在线监测系统，包括信号采集系统，信号采集系统设置于激光熔丝金属增材制造系统一侧，用于采集激光熔丝金属增材制造系统制造过程中零件的电信号参数以及零件的性能参数；信号采集系统包括多传感器集成单元、信号采集单元、分析控制单元和电信号工艺特征数据库单元；信号采集单元通过多传感器集成单元实现不同工艺参数信号的采集，将采集的不同工艺参数传输至分析控制单元，分析控制单元根据采集的工艺参数信号与电信号工艺特征数据库单元存储的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征。
优选的，还包括与信号采集系统连接的控制系统，信号采集系统实时采集的激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，通过控制系统对制造工艺参数进行实时反馈调控。
优选的，获取电信号特征值后对比匹配数据库根据对比结果判断是正常打印特征，即继续打印，循环迭代判据，一直到打印完成，最终得到待成形零件；如果判断结果是缺陷特征或者故障特征，如果可以恢复，则通过工艺调整完成成形质量或者故障闭环控制，并持续打印直至打印完成；如果是严重故障及缺陷诊断，不可自动恢复，则报警打印中断。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，根据不同激光熔丝的工艺参数进行金属增材制造，同时实时采集获取金属增材制造过程中零件的电信号参数；根据电信号参数与激光熔丝的工艺参数进行特征关联，同时实时采集金属增材制造零件的性能参数，将不同激光熔丝的工艺参数、及该工艺参数下金属增材制造得到的零件的电信号参数以及零件的性能参数进行匹配建立匹配数据库，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，将获取的电信号参数与匹配数据库中的数据进行特征匹配，通过结合传感、检测与控制技术，对丝材增材制造过程进行在线监控，从而实现打印质量在线全检和实时控制。
优选的，在实际打印过程中，仅需要电信号传感器实时采集打印过程的动态阻抗数据并结合其他电信号，通过查询数据库既可以识别缺陷特征及故障特征，并根据算法流程作出实时判断，实现调控打印过程的最优工艺参数，结果简单，监测数据准确。
优选的，用于电信号特征值检测系统的功率电源，连接在导电嘴和基板之间，还可以起到通过焦耳热事先加热丝材可以改善激光送丝增材制造工艺的稳定性，并且可以增加成型效率，使送丝速度提高4-6倍；基于焦耳热和激光焊接配合能够节约激光功率消耗，提高成形件的机械性能和物理性能，降低成型件因热应力造成的不利影响。
附图说明
图1为本发明实施例中整体装置结构示意图。
图2为本发明实施例中电信号特征工艺数据库采集系统结构示意图。
图3为本发明实施例中打印头动态阻抗监控示意图。
图4为本发明实施例中闭环控制系统示意图。
图5为本发明实施例中控制流程图。
图6为本发明实施例一中四端法测量原理图。
图7为本发明实施例二中对比样件电流和电阻随时间的变化曲线图。
图8为本发明实施例二中打印的过程中出现起球的状态的典型样貌图。
其中，1.控制系统；2.多传感器集成单元；3.电信号采集单元；4.分析控制单元；5.电信号工艺特征数据库单元；6.激光器光路模块；7.导电嘴；8.送丝机构；9.功率电源；10.基板；11.基板温控单元；12.运动平台；13.温度场采集单元；14.图像采集单元；15.层高采集单元。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，包括以下步骤：
S1，根据不同激光熔丝的工艺参数进行金属增材制造，同时实时采集获取金属增材制造过程中零件的电信号参数；根据电信号参数与激光熔丝的工艺参数进行特征关联，同时实时采集金属增材制造零件的性能参数，将不同激光熔丝的工艺参数、及该工艺参数下金属增材制造得到的零件的电信号参数以及零件的性能参数进行匹配建立匹配数据库；
S2，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，将获取的电信号参数与匹配数据库中的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征，实现构件成型缺陷监测，从而提高制造效率，构件质量和工艺稳定性，并降低制造成本。
具体的电信号参数包括电流信号、电压信号、频率和相位。
不同激光熔丝的工艺参数包括打印过程中零件的形态图像、熔池温度、扫描速度、激光功率、环境信息和送丝速度，分别通过熔池图像监测仪、熔池温度监测仪、扫描速度监测仪、激光功率监测仪、环境监测仪和送丝速度监测仪进行上述数据的采集获取。
本申请针对的激光熔丝金属增材制造，当金属丝通过自动送丝机送入导电嘴，导电嘴连接电源的正极，金属基板连接电源负极，在金属丝的顶端和基板构成回路，通以电流，激光熔化后金属液滴由于重力和表面张力的作用沉积在基板上，随着基板的移动和不断的递送丝材，在基板上即可形成堆积的金属零件，实现金属增材制造；增材制造过程中，同时提取零件的电信号参数，用于分析计算增材制造过程中的动态阻抗的变化，并监测打印过程中的状态。通过实时监控和检测获得的电信号参数和增材制造零件的工艺参数和性能参数进行关联，可以采用大数据机器学习的方法进行特征值匹配，获得电信号参数一一对应的增材制造工艺参数及产品性能参数的数据。通过实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，完成制造工艺参数的实时反馈调控。本发明基于电信号参数检测能实时地监控增材制造过程和检测成型部件的性能特征，实现构件成型缺陷监测，从而提高制造效率，构件质量和工艺稳定性，并降低制造成本。
如图1所示，一种激光熔丝金属增材制造在线监测系统，包括信号采集系统1，信号采集系统1设置于激光熔丝金属增材制造系统一侧，用于采集激光熔丝金属增材制造系统制造过程中零件的电信号参数以及零件的性能参数；具体的信号采集系统1包括多传感器集成单元2、信号采集单元3、分析控制单元4和电信号工艺特征数据库单元5；信号采集单元3通过多传感器集成单元2实现不同工艺参数信号的采集，将采集的不同工艺参数传输至分析控制单元4，分析控制单元4根据采集的工艺参数信号与电信号工艺特征数据库单元5存储的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征。
如图2所示，在线监测系统集成于激光熔丝金属增材制造系统上，激光熔丝金属增材制造系统包括激光器光路模块6、导电嘴7、送丝机构8、功率电源9和基板10；激光器光路模块6、导电嘴7设置于基板10上端，丝材通过送丝机构8送入导电嘴7，导电嘴7和基板10均连接于功率电源9；基板10底部设置有基板温控单元11，用于控制基板10的成型温度，基板10和基板温控单元11设置于运动平台12上，通过运动平台12带动基板10和基板温控单元11同步移动；丝材通过送丝机构8送丝进入导电嘴7加热后到达成形基板4，送丝机构8和激光束呈夹角设置，激光束的加热点和导电嘴的出丝口均位于待成型点上。
在成型的过程中，将电流通过导电嘴7通入丝材，丝材由于焦耳热的作用在送入熔池之前被加热，然后利用激光器光路模块6作为一种精密的热源，提供部分热量用于熔化丝材，并且在基板或前一层的表面形成熔池，使其形成冶金结合，移动成形基板，送丝和熔化持续进行，进而完成待成形零件的加工，这一工艺可以更加有效的利用电能，减小所需激光的功率，提高整体能量利用率。配合基材和丝材的相结合，在激光照射下的熔融状态下，不同的工艺过程及故障和缺陷可以反应不同电信号的特征值，图2是电信号特征工艺数据库采集系统结构示意图，在工艺调试过程中需要配合温度场采集单元13、图像采集单元14和层高采集单元15集成于多传感器集成单元2实现熔池图像温度数据采集和电信号匹配后形成基于电信号特征的工艺数据库。工艺数据库建立后，在激光熔丝金属增材制造过程中可以不依赖于复杂的多传感器系统，只需要查询数据库既可以实现实时工艺调整闭环控制。
如图4实施工艺调整闭环控制系统示意图，同步能够实现环境水氧含量在线检测、环境真空度在线检测、多点温度在线监测、熔池图像监测、熔池温度监测、激光功率监测、送丝速度监测、扫描速度监测、电参数检测的多传感器集成单元2，采集数据提供给控制系统，控制系统通过多数据信息交互处理中心获取信号，通过基于电信号的工艺数据库进行检索，并根据控制策略给执行单元进行实时工艺参数反馈，从而实现数据的调整。
在监测的过程中对电信号特征值的提取关键在于阻抗信号的提取。基于动态阻抗监测获得的电信号来识别增材制造过程中的工艺特征、缺陷特征及故障特征，其原理如图3所示，根据楞次焦耳定理，电流通过如金属丝材和基材这样的导体后转换成热量，这种现象为焦耳热效应。当电流通过金属导体电阻产生的热量可以用焦耳公式进行描述
Q＝I2Rt (1)
其中Q为金属导体产生的总热量/J，I为电流/A，t为通电时间/s，R即为上述的总电阻(包括电极电阻、各个点面接触电阻、导体电阻等)/Ω。在成型的过程中，由于金属丝温度的变化区间很大，金属丝材的电阻处于急剧变化状态，材料不同，工艺不同，测量到的阻抗及电信号均不同，且金属丝与基板结合处的阻抗和熔化状态及各种成形工况密切相关，当丝材开始与基板接触后接触电阻开始产生，当丝材与激光接触后产生熔池，接触阻抗开始变化。
由于打印过程中有许多因素，这些因素都会导致接触阻抗的变化，如激光的功率、扫描速度、电流大小、打印丝材与基板间距等。即通过在其打印的过程中通过对电信号的提取，得出成型质量与电信号特征值的关系，然后通过机器学习建立匹配数据库。
对于增材制造成型的工艺探索，可以通过实时或者分段分层的成型的实际情况对工艺进行不断的调节实验，最终得出实验参数。通过在打印的过程中有不同的成型情况得出不同的电信号参数从而进行判断打印质量的好坏，最终找出良好成形工艺的电信号特征。
基于上述在线监测方法的激光熔丝金属增材制造在线控制方法：包括以下步骤：
S1，根据待成形零件的要求，通过CAD/CAE/CAM对进行待成形零件进行三维建模及及拓扑优化，确定材料的属性、控性控形指标要求确定工艺参数，对待成形零件优化后的模型进行分层切片得到打印路径，根据打印路径进行送丝增材制造，工艺参数包括激光功率、焦耳热功率、基板加热温度、送丝速度、成形基板运动速度、激光入射角、送丝角、干伸长和气氛环境。
S2，根据工艺参数设定进行编程打印过程中，即利用激光和焦耳热在成形基板上形成熔池，丝材进入熔池，被熔池中的热量熔化形成打印层过程中进行电信号在线检测，获取电信号特征值后对比匹配数据库。
S3，根据对比结果判断是正常打印特征，即继续打印，循环迭代判据，一直到打印完成，最终得到待成形零件；如果判断结果是缺陷特征或者故障特征，如果可以恢复，则通过工艺调整完成成形质量或者故障闭环控制，并持续打印直至打印完成；如果是严重故障及缺陷诊断，不可自动恢复，则报警打印中断，人工干预，人工干预后如果可以断点续打，则继续打印，直到打印完成，如果不可以续打，则成为报废件，并记录工艺特征数据库。
S4，根据对比结果如果不在特征库，则记录该信号特征，并重新学习定义及添加特征库，实现匹配数据库的更新。电信号特征数据库需要由厂家工艺调试设备在工艺调试过程中配合温度场采集单元、图像采集单元和层高采集单元实现熔池图像温度数据采集和电信号检测采集分析处理匹配后形成基于电信号特征的工艺数据库。
实施例一
动态阻抗直接测量法，也叫转换测量法。测量时，把电阻欧姆进行转换再测量。比如把被测量电阻施加以一个已知的电压，那么再测量流过电阻的电流，根据欧姆定律，这个电流与电阻成正比。因此，采用测量这个电压，就可以得到电阻值。直接测量简单快速，但转换后很多因素直接参与误差贡献，比如恒流源的精度、电压表的精度都直接影响被测电阻值。
采用四端法测量，具有直接克服触点电阻和引线电阻的特点，适用于低阻值电阻测量的场合，测试原理如图6所示。
图中，Un为标准电压，Rn为标准电阻，Rx为被测电阻，ra、rb、rc、rd分别代表引线电阻，由于运算放大器输入阻抗趋向于无穷大，所以rb中无电流流过，U1＝U3；rb在反馈环内，Uo接至高输入阻抗的A/D输入端，rd电流很小，可以忽略，所以U2＝U4。只有ra引入产生一定的影响，所以只要缩短ra的引线长度即可减小误差。
本测量方法选择采用正弦恒定电流源激励被测电阻的方法，这种方法的使用测试电阻二端产生的电压与引线电阻和测试线夹的接触电阻无关。
实施例二
将对比样件一成型过程的焦耳热源电源的电流电压值导出，采样间隔为200ms，对比样件二的成型时间为120s，其电流和电阻随时间的变化曲线如图7所示，实验过程的电流设定值为10A，除了起点，电流值基本为10A左右，电阻值集中在0.1Ω左右，结合成形样貌特征，可以发现电信号表征丝材熔化成型过程较为稳定。
如图8所示在打印的过程中出现起球的状态的典型样貌，此过程中电压为5V，电流趋于0，由于打印基板与丝材没有接触，所以理论上接触电阻为空气电阻，因此对应的动态电阻的曲线为断续的存在，当丝材接触到基板时，电阻为正常状态。在形貌上分析，会连续出现点状的状态。在对打印过程中若出现周期性点状的现象，对应的动态电阻也会周期性的规律。当打印过程稳定的情况下丝材与电阻相接触，由于电压为额定电压，接触后会瞬间飙升，当打印中间段是电压趋于稳定，电流会从0A上升为6A附近。
本发明利用丝材通过与电源与基板短路后形成回路，从而提取电信号特征值，基于动态电阻分析的电信号参数测量，能实时及精准捕获金属熔丝过程，提高成品率和产品质量。
本发明电信号参数的检测，本发明采用多传感器监控系统，如环境水氧含量在线检测，环境真空度在线检测，多点温度在线监测，熔池图像监测，熔池温度监测，激光功率监测，送丝速度监测，扫描速度监测和电参数检测，来采集信号进入多数据信息交互处理中心分析处理，获取的打印过程中形态图像、熔池温度、扫描速度、激光功率、环境信息的数据，并分析打印过程中的工艺数据，建立基于电信号的工艺数据库，通过大数据人工智能学习方法进行电信号与其他特征值匹配，并形成基于电信号的工艺特征数据库。
本发明方法简单，在打印过程中，只需要根据电信号采集系统及基于电信号的工艺特征数据库比对，即可以识别缺陷特征及故障特征并根据算法流程作出实时判断，并筛选和反馈最终的最优工艺参数到打印过程。
本发明电信号的实时检测处理快，通过结合现代传感、检测与控制技术，对丝材增材制造过程进行在线监控，从而实现打印质量在线全检+实时控制，更容易对打印过程精确监控及判断打印质量的好坏。本发明采用电信号受环境因素干扰小，能够快速且准确的识别打印中的特征值和故障点。
实现低成本打印。通过工艺调试过程，建立完善的基于电信号的工艺特征数据库。在实际打印过程中，无需红外成像仪、高速CCD、层高检测等复杂昂贵的设备，仅需要廉价的电信号传感器实时采集打印过程的动态阻抗数据并结合其他电信号，通过查询数据库既可以识别缺陷特征及故障特征，作出实时判断，实现调控打印过程的最优工艺参数。
用于电信号特征值检测系统的功率电源，连接在导电嘴和基板之间，还可以起到通过焦耳热事先加热丝材可以改善激光送丝增材制造工艺的稳定性，并且可以增加成型效率，使送丝速度提高4-6倍；基于焦耳热和激光焊接配合能够节约激光功率消耗，提高成形件的机械性能和物理性能，降低成型件因热应力造成的不利影响。
Claims (10)
1.一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据不同激光熔丝的工艺参数进行金属增材制造，同时实时采集获取金属增材制造过程中零件的电信号参数；根据电信号参数与激光熔丝的工艺参数进行特征关联，同时实时采集金属增材制造零件的性能参数，将不同激光熔丝的工艺参数、及该工艺参数下金属增材制造得到的零件的电信号参数以及零件的性能参数进行匹配建立匹配数据库；
S2，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，将获取的电信号参数与匹配数据库中的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征。
2.根据权利要求1所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，电信号参数包括电流信号、电压信号、频率和相位。
3.根据权利要求1所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，不同激光熔丝的工艺参数包括打印过程中零件的形态图像、熔池温度、扫描速度、激光功率、环境信息和送丝速度。
4.根据权利要求1所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，采用正弦恒定电流源激励被测电阻的方法实现电信号检测。
5.根据权利要求1所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，实时采集激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，对制造工艺参数进行实时反馈调控。
6.根据权利要求5所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，获取电信号特征值后对比匹配数据库根据对比结果判断是正常打印特征，即继续打印，循环迭代判据，一直到打印完成，最终得到待成形零件；如果判断结果是缺陷特征或者故障特征，如果可以恢复，则通过工艺调整完成成形质量或者故障闭环控制，并持续打印直至打印完成；如果是严重故障及缺陷诊断，不可自动恢复，则报警打印中断。
7.根据权利要求6所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测方法，其特征在于，根据对比结果如果不在特征库，则记录该信号特征，更新匹配数据库。
8.一种基于权利要求1所述的在线监测方法的激光熔丝金属增材制造在线监测系统，其特征在于，包括信号采集系统(1)，信号采集系统(1)设置于激光熔丝金属增材制造系统一侧，用于采集激光熔丝金属增材制造系统制造过程中零件的电信号参数以及零件的性能参数；信号采集系统(1)包括多传感器集成单元(2)、信号采集单元(3)、分析控制单元(4)和电信号工艺特征数据库单元(5)；信号采集单元(3)通过多传感器集成单元(2)实现不同工艺参数信号的采集，将采集的不同工艺参数传输至分析控制单元(4)，分析控制单元(4)根据采集的工艺参数信号与电信号工艺特征数据库单元(5)存储的数据进行特征匹配，即可得到当前增材制造工艺条件下得到的零件的性能特征。
9.根据权利要求8所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测系统，其特征在于，还包括与信号采集系统(1)连接的控制系统，信号采集系统(1)实时采集的激光熔丝金属增材制造过程中制造零件不同阶段的电信号参数，通过控制系统对制造工艺参数进行实时反馈调控。
10.根据权利要求8所述的一种激光熔丝金属增材制造在线监测系统，其特征在于，在线监测系统集成于激光熔丝金属增材制造系统上，激光熔丝金属增材制造系统包括激光器光路模块(6)、导电嘴(7)、送丝机构(8)、功率电源(9)和基板(10)；激光器光路模块(6)、导电嘴(7)设置于基板(10)上端，丝材通过送丝机构(8)送入导电嘴(7)，导电嘴(7)和基板(10)均连接于功率电源(9)；基板(10)底部设置有基板温控单元(11)，用于控制基板(10)的成型温度，基板(10)和基板温控单元(11)设置于运动平台(12)上，通过运动平台(12)带动基板(10)和基板温控单元(11)同步移动。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115468611A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-12-13 | 江苏新恒基特种装备股份有限公司 | 带有密排通道的大型构件成型测控系统及方法 |
| CN115994490A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-21 | 北京大学 | 基于深度混合效应模型的金属增材制造过程实时监控方法 |
| CN117392471A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 深圳市智能派科技有限公司 | 基于多参数协同的3d打印监测方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107368642A (zh) * | 2017-07-13 | 2017-11-21 | 武汉大学 | 金属增材制造多尺度多物理场耦合仿真方法 |
| WO2019040948A1 (en) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | Massachusetts Institute Of Technology | DETECTION AND CONTROL OF ADDITIVE MANUFACTURING PROCESSES |
| CN109530918A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-29 | 西安增材制造国家研究院有限公司 | 一种基于激光光内同轴送丝增材制造系统及成型方法 |
| CN112439971A (zh) * | 2019-08-28 | 2021-03-05 | 南京理工大学 | 一种自适应非平整面的连续电弧增材制造方法及装置 |
| WO2021248638A1 (zh) * | 2020-06-08 | 2021-12-16 | 武汉大学 | 金属增材制造多种监测设备在线实时监控系统 |
-
2022
- 2022-06-15 CN CN202210676093.4A patent/CN115081040A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107368642A (zh) * | 2017-07-13 | 2017-11-21 | 武汉大学 | 金属增材制造多尺度多物理场耦合仿真方法 |
| WO2019040948A1 (en) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | Massachusetts Institute Of Technology | DETECTION AND CONTROL OF ADDITIVE MANUFACTURING PROCESSES |
| CN109530918A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-29 | 西安增材制造国家研究院有限公司 | 一种基于激光光内同轴送丝增材制造系统及成型方法 |
| CN112439971A (zh) * | 2019-08-28 | 2021-03-05 | 南京理工大学 | 一种自适应非平整面的连续电弧增材制造方法及装置 |
| WO2021248638A1 (zh) * | 2020-06-08 | 2021-12-16 | 武汉大学 | 金属增材制造多种监测设备在线实时监控系统 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| DALIA MAHMOUD 等: "Applications of Machine Learning in Process Monitoring and Controls of L-PBF Additive Manufacturing: A Review", APPLIED SCIENCES, vol. 11, no. 24, 14 December 2021 (2021-12-14), pages 1 - 41 * |
| WEIYI LIN 等: "Online quality monitoring in material extrusion additive manufacturing processes based on laser scanning technology", PRECISION ENGINEERING, vol. 60, 5 June 2019 (2019-06-05), pages 76 - 84, XP085938863, DOI: 10.1016/j.precisioneng.2019.06.004 * |
| 李慧敏: "激光熔丝增材制造工艺特性研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑, 15 June 2018 (2018-06-15), pages 022 - 562 * |
| 田舒平: "金属增材制造缺陷在线检测方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑, 15 January 2022 (2022-01-15), pages 022 - 34 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115468611A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-12-13 | 江苏新恒基特种装备股份有限公司 | 带有密排通道的大型构件成型测控系统及方法 |
| CN115994490A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-21 | 北京大学 | 基于深度混合效应模型的金属增材制造过程实时监控方法 |
| CN117392471A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 深圳市智能派科技有限公司 | 基于多参数协同的3d打印监测方法及系统 |
| CN117392471B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-26 | 深圳市智能派科技有限公司 | 基于多参数协同的3d打印监测方法及系统 |
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