JP2009074972A - Film forming process analyzer, its analysis method and memory medium - Google Patents

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Kunihiko Wada
国彦 和田
Itaru Senda
格 千田
Yujiro Nakatani
祐二郎 中谷
Akira Tanaka
明 田中
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an analyzer for spraying process that can analyze flatting/solidification phenomena of spraying particles unable to easily analyze by conventional Euler method and can treat deforming behavior of multiphase material and also even pore forming process induced by incorporating surrounding gas phase that have been unanalyzable until now. <P>SOLUTION: The analyzer, which is used for processes to form a film on a substrate by applying a thermal/kinetic energy to spraying particles, comprises an input section to input properties of spraying particles, shape and velocity of spraying particles prior to colliding the substrate, a model preparing section to exchange the spraying particles into a plurality of model particles having the same total mass with the spraying particles, a computing section to solve a dynamic equation that is expressed by a coordinate system fixed to the model particles with respect to the movement of each model particle, and an output section to represent a deforming behavior of the spraying particles from the resulting data of velocity, pressure, etc. of each model particle. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、多相材料の変形挙動や、周囲のガス相の取り込みによる気孔の形成過程までを取り扱うことができる成膜プロセスの解析装置、その解析方法および記憶媒体に関する。   The present invention relates to a film forming process analysis apparatus, an analysis method thereof, and a storage medium that can handle the deformation behavior of a multiphase material and the formation process of pores by taking in a surrounding gas phase.

材料の溶射粒子を加熱・吹き付けにより基材上に堆積させて皮膜を形成する溶射法は、エネルギー機器や運送機器、半導体関連機器、建築構造材料などの部材への耐磨耗性や耐食性、耐熱性の付与などの様々な用途に用いられている。   The thermal spraying method that forms a film by depositing thermal spray particles on a substrate by heating and spraying is a method of wear resistance, corrosion resistance, and heat resistance on members such as energy equipment, transportation equipment, semiconductor related equipment, and building structural materials. It is used for various purposes such as imparting sex.

溶射法によって形成される皮膜の特性(気孔率、残留応力、耐食性、耐熱性、電気伝導率等)は、個々の溶射粒子の扁平挙動と溶射粒子同士の積み重なりの状態によって大きく変化することから、これらの現象を解析する技術は、実用上重要である。   The characteristics of the coating formed by the thermal spraying method (porosity, residual stress, corrosion resistance, heat resistance, electrical conductivity, etc.) vary greatly depending on the flat behavior of the individual thermal spray particles and the state of stacking of the thermal spray particles. Techniques for analyzing these phenomena are important in practice.

これまでにも、溶射法の粒子扁平挙動を実験的、数値的に解析する試みが数多くなされてきた。   Until now, many attempts have been made to analyze the particle flatness of the thermal spraying method experimentally and numerically.

例えば、古典的な解析モデルとしては、粒子の扁平後の形状をディスク形状に近似したMadjeskiモデルがよく知られている。   For example, as a classic analysis model, the Madjeski model in which the shape after flattening of a particle is approximated to a disk shape is well known.

このモデルによれば、扁平後の粒子の形状は以下の式(1)によって与えられる。

Figure 2009074972
ここで、ζmは、初期の粒子径と扁平後のディスクの幅との比、ReはReynolds数、WeはWeber数である。 According to this model, the shape of the particles after flattening is given by the following equation (1).
Figure 2009074972
Here, ζm is the ratio between the initial particle diameter and the width of the disk after flattening, Re is the Reynolds number, and We is the Weber number.

このモデルは、実際の挙動を比較的良く表現できることが報告され、本モデルをベースとして材料やプロセスに応じて様々な補正がなされている。   This model has been reported to be able to express the actual behavior relatively well, and various corrections have been made based on the material and process based on this model.

また、数値流体解析的な方法による解析も多くなされており、非圧縮性流体の解析スキームであるSOLA法と流体の存在率を表すVOF関数とを組み合わせた手法等を中心として多くの報告がなされている。   In addition, many analyzes using numerical fluid analysis methods have been made, and many reports have been made centering on methods combining the SOLA method, which is an analysis scheme for incompressible fluids, and the VOF function representing the existence rate of fluids. ing.

従来の数値流体解析的な方法では、流体が占める領域を格子分割し、それぞれの格子位置での速度や圧力などの変数値を時間ステップごとに解析する方法が用いられていた。   In the conventional numerical fluid analysis method, a method is used in which a region occupied by the fluid is divided into grids, and variable values such as velocity and pressure at each grid position are analyzed at each time step.

しかしながら、例えば、オイラー法に基づく格子を用いた数値解析手法では、溶射液滴の扁平挙動のような初期の粒子が大きく変形、あるいは飛散する現象(いわゆるスプラッシュ現象)については、解析が困難であった。   However, for example, in the numerical analysis method using a grid based on the Euler method, it is difficult to analyze a phenomenon in which initial particles such as the flattening behavior of a sprayed droplet are greatly deformed or scattered (so-called splash phenomenon). It was.

このため、格子を溶射粒子の変形に伴って移動させるALE(Arbitrary Lagrangian Eulerian)法や、逐次格子の再分割を行うAdaptive Mesh法なども用いられているが、計算の収束や合理的な解を得るためには数多くの試行錯誤が必要であり、一般的なプロセス技術者が利用できるような、汎用性の高い計算手法は未だ見出されていないのが現状である。   For this reason, the ALE (Arbitrary Lagrangian Eulerian) method, which moves the lattice with the deformation of the thermal spray particles, and the Adaptive Mesh method, which re-divides the lattice sequentially, are used. In order to obtain this, many trials and errors are required, and a general-purpose calculation method that can be used by general process engineers has not yet been found.

また、対象とする液滴の扁平挙動のように、自由表面を取り扱う場合には、数値拡散等の問題によって表面が次第にぼやけるなどの問題点も指摘されている。   In addition, when handling a free surface, such as the flat behavior of a target droplet, a problem has been pointed out that the surface is gradually blurred due to problems such as numerical diffusion.

一方、現在、格子を利用しない解析手法として、流体を等価な複数個のモデル粒子に置き換え、それぞれのモデル粒子の相互作用によって流動を解析する粒子法が発展しつつある。   On the other hand, as an analysis method that does not use a lattice, a particle method is being developed in which a fluid is replaced with a plurality of equivalent model particles and the flow is analyzed by the interaction of the model particles.

例えば、MPS法(Moving Particle Semi-Implicit Method)は、粒子法を用いて流体の流動現象を非統計的に表現する計算手法として、注目されている(特開平7-334484、特開2002-137272)。   For example, the MPS method (Moving Particle Semi-Implicit Method) is attracting attention as a calculation method for non-statistically expressing the fluid flow phenomenon using the particle method (Japanese Patent Laid-Open Nos. 7-334484 and 2002-137272). ).

MPS法では、非圧縮性流体の流動を記述する次式(2)のような支配方程式を用いている。

Figure 2009074972
ここで、uは流速、Pは圧力、ρは密度、νは動粘性係数、fは外力、Dはラグランジュ微分を示す。 The MPS method uses a governing equation such as the following equation (2) that describes the flow of an incompressible fluid.
Figure 2009074972
Here, u is a flow velocity, P is a pressure, ρ is a density, ν is a kinematic viscosity coefficient, f is an external force, and D is a Lagrange derivative.

上式(2)の右辺第一項の圧力項以外を陽的に計算し、これにより得られたモデル粒子の仮の速度と位置から生じる圧力勾配を、別途圧力のポアソン方程式を陰的に解いて求め、上記モデル粒子の速度と位置の修正を行いながら、時間展開している。
特開平7-334484号公報 特開2002-137272号公報
Except for the pressure term of the first term on the right side of the above equation (2), the pressure gradient generated from the temporary velocity and position of the model particle obtained by this is implicitly solved separately from the Poisson equation for pressure. The time is developed while correcting the speed and position of the model particle.
JP-A-7-334484 JP 2002-137272 A

このような粒子法は、(1)ラグランジュ法に属することから、一般的なオイラー法の支配方程式の離散化で問題となる対流項の計算が不要であり、数値拡散や数値振動の問題が生じにくいこと、(2)格子法のように変形に伴う格子のゆがみを考慮する必要がなく、液滴の分裂や飛散などの現象を容易に再現することが可能であること、(3)モデル粒子の有無によって自由表面が表されるため、計算の進行にともなって表面形状がぼやける問題が無いこと等の利点を持っている。   Since such particle method belongs to (1) Lagrangian method, calculation of convection term which is a problem in discretization of governing equation of general Euler method is unnecessary, and problems of numerical diffusion and numerical vibration occur. (2) It is not necessary to consider the distortion of the lattice accompanying deformation as in the lattice method, and it is possible to easily reproduce phenomena such as droplet breakup and scattering, (3) Model particles Since the free surface is represented by the presence or absence, there is an advantage that there is no problem that the surface shape blurs as the calculation progresses.

しかし、本粒子法を溶射法による粒子の扁平・凝固挙動に適用した事例はなく、溶射プロセスを表現するためには、実材料のモデル化などの問題点が残されている。   However, there is no example of applying this particle method to the flattening and solidification behavior of particles by thermal spraying, and problems such as modeling of actual materials remain to express the thermal spraying process.

上述したように、溶射粒子の扁平・凝固プロセスの解析において、従来のオイラー法に基づく格子分割による解析手法は、対象物が大変形することによる計算の破綻や、自由表面の取扱いに関する困難さ等の問題があるので、実材料を対象とした汎用的な解析手段を確立する必要がある。   As mentioned above, in the analysis of the flattening and solidification process of spray particles, the conventional analysis method based on the grid division based on the Euler method is a failure of calculation due to large deformation of the object, difficulty in handling a free surface, etc. Therefore, it is necessary to establish a general-purpose analysis method for actual materials.

したがって、本発明は、従来のオイラー法では容易に解析できなかった溶射粒子の偏平・凝固現象を解析し、これまでに解析が不可能であった多相材料の変形挙動や、周囲のガス相の取り込みによる気孔の形成過程までを取り扱うことができる成膜プロセスの解析装置、解析方法、記憶媒体を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention analyzes the flattening / solidification phenomenon of thermal spray particles, which could not be easily analyzed by the conventional Euler method, and the deformation behavior of the multiphase material, which could not be analyzed before, and the surrounding gas phase. An object of the present invention is to provide a film formation process analysis apparatus, analysis method, and storage medium that can handle the formation process of pores due to the incorporation of.

上述した目的を達成するために、請求項1に記載の成膜プロセスの解析装置は、溶射粒子に熱・運動エネルギーを付与して基材上に成膜を行うプロセスの解析装置であって、溶射粒子の物性、基材衝突前の溶射粒子の形状、速度を入力するデータ入力部と、溶射粒子を質量の総和が溶射粒子と等しい複数のモデル粒子に置き換えるモデル作成部と、これら個々のモデル粒子の運動をモデル粒子に固定した座標系によって記述した運動方程式を解く演算部と、得られた個々のモデル粒子の速度、圧力等のデータから溶射粒子の変形挙動を表わす出力部とを具備することを特徴とする。   In order to achieve the above-described object, the film formation process analysis apparatus according to claim 1 is a process analysis apparatus for forming a film on a substrate by applying thermal and kinetic energy to the spray particles, A data input unit that inputs the properties of the sprayed particles, the shape of the sprayed particles before collision with the substrate, and the velocity, a model creation unit that replaces the sprayed particles with multiple model particles whose total mass is equal to the sprayed particles, and these individual models A calculation unit that solves the equation of motion described by a coordinate system in which the particle motion is fixed to the model particle, and an output unit that expresses the deformation behavior of the sprayed particle from the obtained data such as velocity and pressure of the model particle. It is characterized by that.

また、請求項7に記載の溶射装置は、上記成膜プロセスの解析装置に加えて、解析装置による粒子の扁平挙動の解析結果に基づいて溶射ガンの出力やガス流量、溶射距離、ガンのトラバース速度等のプロセス条件を制御するフィードバック回路を具備することを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a thermal spraying apparatus based on the analysis result of the flat behavior of particles by the analytical apparatus, in addition to the above-described analytical apparatus for the film forming process. A feedback circuit for controlling process conditions such as speed is provided.

また、請求項8に記載の成膜プロセスの解析方法は、溶射粒子に熱・運動エネルギーを付与して基材上に成膜を行うプロセスにおいて、入力部が、溶射粒子の物性、基材衝突前の溶射粒子の形状、速度を入力するステップと、演算部が、溶射粒子を質量の総和が溶射粒子と等しい複数のモデル粒子に置き換えて、これら個々のモデル粒子の運動をモデル粒子に固定した座標系によって記述した運動方程式を解くステップと、出力部が、得られた個々のモデル粒子の速度、圧力等のデータから溶射粒子の変形挙動を表すステップとを有することを特徴とする。   The method for analyzing a film forming process according to claim 8 is a process for forming a film on a substrate by applying thermal and kinetic energy to the sprayed particles. The step of inputting the shape and velocity of the previous sprayed particles and the calculation unit replaced the sprayed particles with a plurality of model particles whose sum of mass is equal to the sprayed particles, and fixed the motion of these individual model particles to the model particles. The step of solving the equation of motion described by the coordinate system and the step of expressing the deformation behavior of the sprayed particles from the obtained data such as the velocity and pressure of each model particle are provided in the output unit.

さらに、請求項10に記載の記憶媒体は、上記解析方法で用いられた各ステップを記録したことを特徴とする。   Furthermore, the storage medium according to claim 10 records each step used in the analysis method.

本発明によれば、これまでのメッシュを用いたオイラー法では容易に解析できなかった溶射粒子の偏平・凝固現象を安定して解くことができる。また、これまでに解析が不可能であった多相材料の変形挙動や、周囲のガス相の取り込みによる気孔の形成過程までを取り扱うことができ、従来にない溶射プロセスの解析装置を実現することが可能となる。   According to the present invention, it is possible to stably solve the flattening / solidification phenomenon of thermal spray particles that could not be easily analyzed by the Euler method using a conventional mesh. In addition, it is possible to handle the deformation behavior of multiphase materials that could not be analyzed until now and the formation process of pores by taking in the surrounding gas phase, and realize an analysis device for thermal spraying process that has never existed before Is possible.

以下、本発明に係る溶射粒子の扁平挙動に関する解析装置、解析方法、記録媒体と溶射装置の実施形態について、図面を参照して説明する。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, an analysis apparatus, an analysis method, a recording medium, and a thermal spray apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施の典型的な形態を示す。本発明の成膜プロセスの解析装置40は、主としてデータ入力部1、モデル作成部2、演算部3、出力部4から構成されている。   FIG. 1 shows an exemplary embodiment of the present invention. The film formation process analysis apparatus 40 of the present invention mainly includes a data input unit 1, a model creation unit 2, a calculation unit 3, and an output unit 4.

先ず、データ入力部1は、溶射粒子や基材の形状、基材衝突前の溶射粒子の速度・温度等の成膜プロセス条件と、各種材料の密度や粘性係数、表面張力係数、比熱、熱伝導率、界面熱抵抗、凝固潜熱等の材料物性値を入力する部位である。   First of all, the data input unit 1 determines the shape of the sprayed particles and the base material, the film forming process conditions such as the speed and temperature of the sprayed particles before the base material collision, the density, viscosity coefficient, surface tension coefficient, specific heat, heat of various materials. This is a site where material properties such as conductivity, interfacial thermal resistance, and latent heat of solidification are input.

各種の材料物性値については、解析毎に値を入力することも可能であるが、一般的には、データを蓄積するデータ保管部を入力部に設けたほうが効率的である。   Although it is possible to input values for various material property values for each analysis, it is generally more efficient to provide a data storage unit for storing data in the input unit.

粒子の速度や温度については、近年のセンサー技術の進歩によって、溶射施工時に容易に計測することが可能になりつつあることから、これらの計測データを成膜プロセスの入力値として利用すれば、溶射時にオンラインで解析を行うこともできる。   Particle velocity and temperature can be easily measured at the time of thermal spraying due to recent advances in sensor technology, so if these measurement data are used as input values for the film formation process, thermal spraying is possible. Sometimes analysis can be done online.

次に、モデル作成部2では、データ入力部1で入力された形状データに基づいて、モデル粒子を用いた粒子や基材形状のモデル化を行う。   Next, the model creation unit 2 models particles and substrate shapes using model particles based on the shape data input by the data input unit 1.

図2は、球形の溶射粒子と基材とを、点で描いたモデル粒子7によってモデル化した例を示したものである。図中、5は溶射粒子、6は基材、点はモデル粒子7を示す。   FIG. 2 shows an example in which spherical spray particles and a base material are modeled by model particles 7 drawn with dots. In the figure, 5 indicates spray particles, 6 indicates a base material, and dots indicate model particles 7.

その後の演算において、流体の非圧縮性による拘束条件を与えるために、モデル粒子7の数密度(単位面積あたりの粒子数)を一定に保つよう解析を進めることから、初期の粒子の配置は、少なくとも同一の材料内では、密度が一定となるよう配置する必要がある。   In the subsequent calculation, in order to give a constraint condition due to the incompressibility of the fluid, the analysis proceeds to keep the number density (number of particles per unit area) of the model particles 7 constant. At least in the same material, it is necessary to arrange so that the density is constant.

図3(A)および(B)は、このためのモデル粒子7の配置方法を示したものである。   FIGS. 3A and 3B show a method for arranging the model particles 7 for this purpose.

図3(A)は、直交する格子の格子点上にモデル粒子7を配置したものであり、この配置は、最もモデル化が簡単である。しかしながら、このような配置は、最密充填構造ではないために、溶射粒子の衝突/偏平現象のような衝撃的な力が材料に加わった場合、解析手法に起因する圧力変動が大きくなり、結果として解析誤差が大きくなる場合がある。   In FIG. 3A, model particles 7 are arranged on lattice points of orthogonal lattices, and this arrangement is the easiest to model. However, since such an arrangement is not a close-packed structure, when an impact force such as a collision / flattening phenomenon of thermal spray particles is applied to the material, the pressure fluctuation due to the analysis method increases, resulting in a result. As a result, the analysis error may increase.

このような時には、図3(B)図のような千鳥格子による配置を用い、圧力変動を小さくするような対策を取ることも可能である。   In such a case, it is possible to take measures to reduce the pressure fluctuation by using a staggered arrangement as shown in FIG.

演算部3では、粒子法を用いた流動解析と熱伝導・凝固解析が行われ、得られた結果から、粒子の変形形状や、凝固速度、残留応力、皮膜内部の気孔率、密着強度等の推定が行なわれる。   The calculation unit 3 performs flow analysis and heat conduction / solidification analysis using the particle method, and from the obtained results, the deformation shape of the particles, solidification rate, residual stress, porosity inside the film, adhesion strength, etc. Estimation is performed.

上記粒子法のアルゴリズムとしては、メッシュレスのラグランジュ法による解析手法であれば、特定の手法に限定されることは無いが、解析の汎用性や安定性、解析精度等の観点から、前述した越塚らによって開発されたMPS法(Moving Particle Semi-Implicit Method)が好適である。   The particle method algorithm is not limited to a specific method as long as it is an analysis method based on a meshless Lagrangian method. However, from the viewpoint of versatility, stability, and analysis accuracy of the analysis, Koshizuka mentioned above. The MPS method (Moving Particle Semi-Implicit Method) developed by J. et al. Is suitable.

図4は、MPS法による流動解析の計算フローを示したものである。   FIG. 4 shows a calculation flow of flow analysis by the MPS method.

ステップS1で、流動解析をはじめると、ステップS2で、各種の計算条件を入力し、ステップS3で、粒子の初期配置、初期速度、圧力を設定した後、ステップS4で、下記の式(3)の支配方程式における右辺第2項の粘性項と、第3項の外力項(主として重力項と表面張力項)の計算を行なう。

Figure 2009074972
ここで、uは流速、Pは圧力、ρは密度、νは動粘性係数、fは外力、Dはラグランジュ微分を示す。 When the flow analysis is started in step S1, various calculation conditions are input in step S2, and the initial arrangement, initial velocity, and pressure of the particles are set in step S3. Then, in step S4, the following formula (3) is set. In the governing equation, the viscosity term of the second term on the right side and the external force term of the third term (mainly the gravity term and the surface tension term) are calculated.
Figure 2009074972
Here, u is a flow velocity, P is a pressure, ρ is a density, ν is a kinematic viscosity coefficient, f is an external force, and D is a Lagrangian derivative.

また、図5は、着目モデル粒子19と隣接モデル粒子20との位置関係を示したものであるが、中央の着目モデル粒子19と、隣接モデル粒子20との相互作用が働く範囲をreとし、次式(4)のような重み関数wを導入する。

Figure 2009074972
ここで、rは着目する粒子とそれ以外の粒子との距離である。MPS法によるラプラシアンモデルを用いると、粘性項における速度のラプラシアンは、次式(5)のように計算される。
Figure 2009074972
FIG. 5 shows the positional relationship between the target model particle 19 and the adjacent model particle 20. The range where the interaction between the central target model particle 19 and the adjacent model particle 20 works is denoted by r e. Then, a weighting function w like the following equation (4) is introduced.
Figure 2009074972
Here, r is the distance between the focused particle and the other particles. Using the Laplacian model by the MPS method, the Laplacian of the velocity in the viscosity term is calculated as in the following equation (5).
Figure 2009074972

ここで、dは次元数、n0は初期の粒子数密度、λは物理量の分布の分散を解析解と一致させるための定数である。 Here, d is the number of dimensions, n 0 is the initial particle number density, and λ is a constant for matching the distribution of the physical quantity distribution with the analytical solution.

ステップS5で、これらの方法によって粘性項と外力項による粒子の暫定的な位置の更新を行う。   In step S5, the temporary position of the particle is updated by the viscosity term and the external force term by these methods.

ステップS6で、粘性項と外力項によって更新された粒子座標では、非圧縮性の条件である粒子数密度一定の条件が満たされないので、暫定的な粒子数密度n*と初期配置での粒子数密度n0との差をソース項とした圧力のポアソン方程式を考える。

Figure 2009074972
ここで、kは計算ステップ、Δtは時間刻み、ρは密度を表す。 In the particle coordinates updated by the viscosity term and the external force term in step S6, the condition of constant particle number density, which is an incompressible condition, is not satisfied. Therefore, the provisional particle number density n * and the number of particles in the initial arrangement are used. Consider the Poisson equation for pressure with the difference from density n 0 as the source term.
Figure 2009074972
Here, k is a calculation step, Δt is a time step, and ρ is a density.

ステップS7で、左辺の圧力のラプラシアンを上述したようなMPS法によるラプラシアンモデルで記述し、陰的にポアソン方程式を解いて圧力場を更新する。そして、圧力場の勾配から粒子の速度と位置を修正して、ステップS8で、流動解析の1回目の計算ステップを終了する。   In step S7, the Laplacian of the pressure on the left side is described by the Laplacian model by the MPS method as described above, and the pressure field is updated by implicitly solving the Poisson equation. Then, the velocity and position of the particle are corrected from the gradient of the pressure field, and the first calculation step of the flow analysis is completed in step S8.

さらに、ステップS9で、時間を更新して、ステップS4の前に戻り、2回以降の計算を繰り返し、最後に、ステップS10で、所定の回数だけ繰り返して、流動解析を終了する。   Furthermore, in step S9, the time is updated, the process returns to before step S4, the calculation is repeated twice or more, and finally, in step S10, the flow analysis is completed by repeating a predetermined number of times.

一方、熱伝導の解析では、次式(7)のような熱伝導方程式をMPS法による相互作用モデルによって解く。

Figure 2009074972
ここで、Tは温度、kは熱伝導率、Cpは比熱、Qは熱源である。 On the other hand, in the heat conduction analysis, a heat conduction equation such as the following equation (7) is solved by an interaction model by the MPS method.
Figure 2009074972
Here, T is temperature, k is thermal conductivity, Cp is specific heat, and Q is a heat source.

凝固潜熱については、エンタルピー変化(いわゆるエンタルピー法)として、もしくは比熱に補正を加える(いわゆる比熱換算法)ことによって、熱伝導方程式に取り込み、それぞれのモデル粒子に固相率を設定することによって、凝固の解析を粒子法によって扱うことが可能となる。   As for the latent heat of solidification, it is incorporated into the heat conduction equation by changing the enthalpy (so-called enthalpy method) or by correcting the specific heat (so-called specific heat conversion method), and by setting the solid fraction for each model particle, Can be handled by the particle method.

また、図1中の演算部3では、以上のような流動解析と熱伝導・凝固解析との連成解析の結果から、基材上に付着した粒子の座標値から凝固後の粒子の幅や厚さ等の形状データを推定したり、すべての粒子で固相率が100%となる時間から凝固速度を推定したり、凝固直後の粒子と周囲の固相粒子との間に線形バネを導入し、さらに変形が進行した後のバネに蓄積されるエネルギーから残留応力の値を推定したりすることができる。   Moreover, in the calculation part 3 in FIG. 1, from the result of the coupled analysis of the flow analysis and the heat conduction / solidification analysis as described above, the particle width after solidification is calculated from the coordinate value of the particles attached on the substrate. Estimate shape data such as thickness, estimate the solidification rate from the time when the solid phase ratio is 100% for all particles, or introduce a linear spring between the particles immediately after solidification and the surrounding solid phase particles Further, the value of the residual stress can be estimated from the energy accumulated in the spring after further deformation.

さらに、図1中の出力部4では、時系列的なモデル粒子の位置や温度の変化、各種の予測値のデータ出力を行う。   Further, the output unit 4 in FIG. 1 outputs data of time-series model particle positions and temperature changes and various predicted values.

図6は、解析の一例として、溶射粒子5を融点直上の温度に加熱し、基材6に衝突させたときの偏平・凝固の様子を、時間ステップを追って、点で描いたモデル粒子7の密度の変化として示したものである。   FIG. 6 shows, as an example of analysis, the state of flattening and solidification when the sprayed particles 5 are heated to a temperature just above the melting point and collide with the base material 6, and the model particles 7 drawn with dots are plotted in time steps. This is shown as a change in density.

このように粒子法を用いれば、計算が破綻することなく溶射粒子5の偏平挙動を解析することが可能であり、本手法による粒子の変形後の広がりは、これまでに広く利用されてきたMadjeskiモデルとも30%程度の誤差を持って定量的によく一致することが明らかにされている。   If the particle method is used in this way, it is possible to analyze the flattening behavior of the thermal sprayed particle 5 without breaking the calculation, and the spread after deformation of the particle by this method has been widely used until now. It has been clarified that the model agrees well quantitatively with an error of about 30%.

図7(A)および図7(B)は、高融点相を剛体として取り扱った多相材料のモデル化を示したものであり、図7(B)は、図7(A)に粒子の座標を補正したものである。   FIGS. 7A and 7B show modeling of a multiphase material in which a high melting point phase is treated as a rigid body. FIG. 7B shows the coordinates of particles in FIG. Is corrected.

本実施例では、少なくとも2つの化学組成(融点)の異なる相からなる溶射粒子5の偏平挙動をモデル化する方法について述べる。因みに、21は低融点相モデル粒子であり、22は高融点相モデル粒子である。   In the present embodiment, a method for modeling the flat behavior of the thermal spray particles 5 composed of at least two phases having different chemical compositions (melting points) will be described. Incidentally, 21 is a low melting point model particle, and 22 is a high melting point model particle.

このような系の最も単純な取扱いとしては、流動解析において、高融点側の相モデル粒子22を剛体として取り扱うことである。   The simplest handling of such a system is to treat the phase model particle 22 on the high melting point side as a rigid body in the flow analysis.

したがって、すべてのモデル粒子を同等に流動解析した後、高融点相のモデル粒子22については、高融点相の重心からのそれぞれの高融点相モデル粒子の相対的な位置関係が変化しないよう、すなわち重心周りの回転運動だけが許されるように、図7(B)のように、粒子の座標に補正を加える。   Therefore, after all the model particles are equally analyzed, the relative positional relationship of the high melting point phase model particles 22 from the centroid of the high melting point phase does not change. As shown in FIG. 7B, the coordinates of the particles are corrected so that only rotational movement around the center of gravity is allowed.

このような方法によって、融点の異なる相から構成されるモデル粒子21,22の偏平・凝固挙動も解析することが可能であり、高融点相としてタングステン炭化物や、クロム炭化物等の化合物、低融点相としてクロムやコバルト、ニッケルなどを対象とすれば、耐磨耗用溶射材料として広く利用されているサーメット系の材料の解析が実現される。   By such a method, it is possible to analyze the flattening and solidification behavior of the model particles 21 and 22 composed of phases having different melting points. As the high melting point phase, compounds such as tungsten carbide and chromium carbide, low melting point phase If chrome, cobalt, nickel, etc. are targeted, analysis of cermet materials widely used as thermal spraying materials for wear resistance can be realized.

図8は、溶射時に、基材27上で、溶射粒子5のモデル粒子25の中にガス相のモデル粒子26が巻き込まれて、気孔が発生する様子を示したものであり、周辺に存在する空気を一緒に解析した場合に、界面に形成された気孔の状況を模式的に示している。   FIG. 8 shows a state in which the gas phase model particles 26 are entrained in the model particles 25 of the sprayed particles 5 on the base material 27 during the thermal spraying, and pores are generated. When air is analyzed together, the situation of pores formed at the interface is schematically shown.

このように、粒子法を用いれば、空気をモデル化した溶射粒子26が皮膜内部に残存している領域を求めることにより、皮膜の気孔率や気孔の分布を推定することが可能となる。   As described above, when the particle method is used, it is possible to estimate the porosity and the distribution of the pores of the coating by obtaining the region where the sprayed particles 26 modeled of air remain in the coating.

溶射粒子と空気とは、密度差が大きいことから、重い粒子である溶射粒子のモデル粒子25だけの挙動を計算した後、空気のモデル粒子26の圧力計算を行う2段階の圧力場の計算アルゴリズムを用いると、安定した計算が可能である。   Since there is a large density difference between spray particles and air, a calculation algorithm for a two-stage pressure field that calculates the behavior of only the model particles 25 of the spray particles that are heavy particles and then calculates the pressure of the model particles 26 of air. If is used, stable calculation is possible.

なお、このような粒子法の計算によって、界面でのモデル粒子の配置が得られるが、溶射粒子のモデル粒子と基材との間に適当なばね要素を仮定すれば、溶射皮膜の密着強度の推定が可能になる。   In addition, the calculation of the particle method can obtain the arrangement of the model particles at the interface. However, if an appropriate spring element is assumed between the model particles of the thermal spray particles and the substrate, the adhesion strength of the thermal spray coating can be improved. Estimation is possible.

図9は、溶射施工時のオンラインでの溶射粒子の速度・温度計測装置と、本発明の溶射粒子の変形解析装置、ならびに解析結果の溶射装置へのフィードバック回路とを備えた知能化溶射装置の全体構成を示したものである。   FIG. 9 shows an intelligent thermal spraying apparatus equipped with an on-line thermal spray particle velocity / temperature measurement apparatus at the time of thermal spraying, a thermal spray particle deformation analysis apparatus of the present invention, and a feedback circuit to the thermal spraying apparatus of the analysis result. The overall configuration is shown.

図9において、28は、溶射ガン29を備えた溶接ロボットであり、ロボット制御装置38によって座標位置等が制御される。また、溶射ガン29は、溶射フレーム30や溶射フレーム30中に含まれる飛行溶射粒子31の条件等を溶射ガン制御装置39によって制御され、溶射フレーム30中の飛行溶射粒子31を基材32の表面に溶射する。   In FIG. 9, reference numeral 28 denotes a welding robot provided with a thermal spray gun 29, and the coordinate position and the like are controlled by the robot control device 38. In addition, the spray gun 29 is controlled by the spray gun control device 39 in terms of the conditions of the spray frame 30 and the flying spray particles 31 included in the spray frame 30, and the flying spray particles 31 in the spray frame 30 are placed on the surface of the substrate 32. Thermally spray on.

34は、撮像素子としてCCD等を採用したカメラであり、溶射フレーム30および飛行溶射粒子31を撮影する。撮影された画像は、画像解析装置35に入力されて解析されるようになっている。   Reference numeral 34 denotes a camera that employs a CCD or the like as an image sensor, and images the thermal spray frame 30 and the flying thermal spray particles 31. The captured image is input to the image analysis device 35 and analyzed.

この画像解析装置35の解析結果および扁平・凝固解析装置36による解析結果は、それぞれ溶射施工データ蓄積部37に蓄積される。そして、溶射施工データ蓄積部37に蓄積されたデータは、ロボット制御装置38および溶射ガン制御装置39にフィードバックされる。   The analysis result of the image analysis device 35 and the analysis result of the flattening / solidification analysis device 36 are accumulated in the thermal spray construction data accumulation unit 37, respectively. The data stored in the thermal spray construction data storage unit 37 is fed back to the robot controller 38 and the spray gun controller 39.

オンラインでの溶射粒子の温度計測には、放射温度計が用いられることが多い。一方、粒子速度の計測には、個々の粒子から発せられる放射光の軌跡を画像解析によって測定するものや、測定領域から発せられる放射光のスペクトルの時間変化から測定するものや、溶射粒子にレーザー光を照射し、粒子から出てくる反射光の軌跡を捉えて測定するものなどが広く知られているが、本発明の解析装置の入力データとしては、いずれの粒子速度の計測手法を用いてもよい。   Radiation thermometers are often used for on-line thermal spray particle temperature measurement. On the other hand, particle velocity can be measured by measuring the locus of radiated light emitted from individual particles by image analysis, measuring from the time variation of the spectrum of radiated light emitted from the measurement region, Although it is well known to measure light by irradiating light and capturing the trajectory of reflected light coming out of the particle, as input data to the analysis device of the present invention, any particle velocity measurement method is used. Also good.

解析装置による解析結果を、例えば、最良の皮膜形成における溶射粒子の変形データと比較して、両者の差に基づいて、溶射ガンの出力やガス流量、溶射距離、ガンのトラバース速度等のプロセスパラメータを制御するような、フィードバック機構を設けることによって、従来にない溶射装置の知能化を達成することが可能となる。   Compare the analysis results by the analysis device with, for example, the deformation data of the sprayed particles in the best coating formation, and based on the difference between them, process parameters such as spray gun output, gas flow rate, spray distance, gun traverse speed, etc. By providing a feedback mechanism that controls the thermal spraying, it is possible to achieve an unprecedented intelligent spraying apparatus.

従来のオイラー法では容易に解析できなかった溶射粒子の偏平・凝固現象を安定して解くことができ、これまでに解析が不可能であった多相材料の変形挙動や、周囲のガス相の取り込みによる気孔の形成過程までを取り扱うことが不可欠な用途ならいずれにも適用できる。   It is possible to stably solve the flattening and solidification phenomena of spray particles that could not be easily analyzed by the conventional Euler method, and the deformation behavior of multiphase materials, which could not be analyzed before, and the surrounding gas phase It can be applied to any application where it is indispensable to handle the process of pore formation by uptake.

本発明の溶射粒子の扁平・凝固解析装置の典型的な実施例である。It is a typical example of the flattening / solidification analyzing apparatus for thermal spray particles of the present invention. 溶射粒子と基材の粒子法によるモデル化の例である。It is an example of modeling by the particle method of a thermal spray particle and a base material. モデル粒子の初期配置の例である。It is an example of the initial arrangement of model particles. MPS法による流動解析の計算フローである。It is the calculation flow of the flow analysis by MPS method. 着目モデル粒子と隣接モデル粒子との位置関係を示す例である。It is an example which shows the positional relationship of an attention model particle and an adjacent model particle. 本発明の解析装置による溶射粒子の扁平・凝固解析の例である。It is an example of the flattening / solidification analysis of a thermal spray particle by the analysis device of the present invention. 多相材料のモデル化(高融点相の剛体としての取扱い)の例である。It is an example of modeling of a multiphase material (handling of a high melting point phase as a rigid body). ガス相のモデル粒子の巻き込みによる気孔の発生を示す例である。It is an example which shows generation | occurrence | production of the pore by entrainment of the model particle | grains of a gas phase. オンライン計測機構とプロセスフィードバック機構を有する溶射装置の実施例である。It is an Example of the thermal spraying apparatus which has an online measurement mechanism and a process feedback mechanism.

符号の説明Explanation of symbols

1…データ入力部、2…モデル作成部、3…演算部、4…出力部、5…溶射粒子、6…基材、7…直交格子を用いたモデル粒子の初期配置、8…千鳥格子を用いたモデル粒子の初期配置、19…着目モデル粒子、20…隣接モデル粒子、21…低融点相モデル粒子、22…高融点相モデル粒子、23…時間ステップ1、24…時間ステップ2、25…溶射粒子モデル粒子、26…周囲ガス相モデル粒子、27…基材、28…溶射ロボット、29…溶射ガン、30…溶射フレーム、31…飛行溶射粒子、32…基材、33…皮膜、34…CCDカメラ、35…画像解析装置、36…扁平・凝固解析装置、37…溶射施工データ蓄積部、38…ロボット制御装置、39…溶射ガン制御装置、S1…解析ステップ1、S2…解析ステップ2、S3…解析ステップ3、S4…解析ステップ4、S5…解析ステップ5、S6…解析ステップ6、S7…解析ステップ7、S8…解析ステップ8、S9…解析ステップ9、S10…解析ステップ10   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Data input part, 2 ... Model preparation part, 3 ... Calculation part, 4 ... Output part, 5 ... Sprayed particle, 6 ... Base material, 7 ... Initial arrangement of model particle using orthogonal lattice, 8 ... Houndstooth lattice 19 ... model particle of interest, 20 ... model particle of interest, 20 ... adjacent model particle, 21 ... low melting point phase model particle, 22 ... high melting point phase model particle, 23 ... time step 1, 24 ... time step 2, 25 ... sprayed particle model particles, 26 ... ambient gas phase model particles, 27 ... substrate, 28 ... sprayed robot, 29 ... sprayed gun, 30 ... sprayed frame, 31 ... flying sprayed particle, 32 ... substrate, 33 ... coating, 34 DESCRIPTION OF SYMBOLS ... CCD camera, 35 ... Image analysis device, 36 ... Flatness / solidification analysis device, 37 ... Thermal spraying construction data storage unit, 38 ... Robot control device, 39 ... Thermal spray gun control device, S1 ... Analysis step 1, S2 ... Analysis step 2 , S3 ... Analysis Step 3, S4 ... analysis step 4, S5 ... analysis step 5, S6 ... analysis step 6, S7 ... analysis step 7, S8 ... analysis step 8, S9 ... analysis step 9, S10 ... analysis step 10

Claims (10)

溶射粒子に熱・運動エネルギーを付与して基材上に成膜を行うプロセスの解析装置であって、
前記溶射粒子の物性、基材衝突前の前記溶射粒子の形状、速度を入力するデータ入力部と、
前記溶射粒子を質量の総和が前記溶射粒子と等しい複数のモデル粒子に置き換えるモデル作成部と、
これら個々のモデル粒子の運動を前記モデル粒子に固定した座標系によって記述した運動方程式を解く演算部と、
得られた個々の前記モデル粒子の速度、圧力等のデータから前記溶射粒子の変形挙動を表わす出力部と
を具備することを特徴とする成膜プロセスの解析装置。
An analysis device for the process of applying thermal and kinetic energy to thermal spray particles to form a film on a substrate,
A data input unit for inputting the physical properties of the sprayed particles, the shape of the sprayed particles before the base material collision, and the velocity,
A model creating unit that replaces the spray particles with a plurality of model particles having a total mass equal to that of the spray particles;
An arithmetic unit for solving a motion equation described by a coordinate system in which the motion of each individual model particle is fixed to the model particle;
An apparatus for analyzing a film forming process, comprising: an output unit that represents deformation behavior of the sprayed particles from data such as velocity and pressure of each of the obtained model particles.
前記入力部は、前記溶射粒子の凝固潜熱のデータと基材衝突前の前記溶射粒子の初期温度分布を、さらに入力し、
前記演算部は、前記モデル粒子の運動方程式に加えて、逐次熱伝導方程式を解くことによって温度分布、ならびに凝固領域を解析すること
を特徴とする請求項1に記載の成膜プロセスの解析装置。
The input unit further inputs the solidification latent heat data of the sprayed particles and the initial temperature distribution of the sprayed particles before the substrate collision,
2. The film formation process analyzing apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit analyzes a temperature distribution and a solidification region by solving a heat conduction equation sequentially in addition to an equation of motion of the model particle.
前記演算部は、前記モデル粒子の運動方程式および熱伝導方程式に加えて、前記モデル粒子の凝固後の変位量によって皮膜内部に発生する残留応力を予測すること
を特徴とする請求項2に記載の成膜プロセスの解析装置。
The said calculating part predicts the residual stress which generate | occur | produces in a membrane | film | coat by the displacement amount after the solidification of the said model particle in addition to the equation of motion and heat conduction equation of the said model particle. Deposition process analysis equipment.
前記演算部は、さらに、化学組成の異なる複数の相を有する溶射粒子の変形挙動を解析する場合に、高融点の相を表すモデル粒子が、該高融点の相の重心を原点として、前記モデル粒子同士の相対的な位置関係が変化しないように、モデル粒子の位置に補正を加えること
を特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の成膜プロセスの解析装置。
Further, when analyzing the deformation behavior of the thermal spray particles having a plurality of phases having different chemical compositions, the calculation unit is configured such that the model particle representing the high melting point phase has the center of gravity of the high melting point phase as an origin. The film deposition process analyzing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the position of the model particle is corrected so that the relative positional relationship between the particles does not change.
前記演算部は、さらに、成膜プロセス時に周辺に存在するガス相をモデル粒子によって表現し、基材上に任意の凹凸を表現した前記モデル粒子を用いて、成膜時の界面に形成される気孔の形態や量を推定すること
を特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の成膜プロセスの解析装置。
The computing unit is further formed at the interface at the time of film formation by using the model particles expressing the gas phase existing in the periphery during the film forming process by model particles and expressing any irregularities on the substrate. The film formation process analyzing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the shape and amount of pores are estimated.
溶射施工時の溶射粒子の温度を放射温度計によって計測する温度計測部と、前記溶射粒子の速度を、個々の溶射粒子が発する放射光の輝点座標の時間変化、もしくは放射光のスペクトルの時間変化、もしくはレーザーを照射したときの反射光による輝点座標の時間変化から測定する速度測定部と
をさらに具備することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の成膜プロセスの解析装置。
A temperature measurement unit that measures the temperature of the sprayed particles at the time of thermal spraying with a radiation thermometer, and the velocity of the sprayed particles, the time change of the bright spot coordinates of the emitted light emitted by the individual sprayed particles, or the time of the spectrum of the emitted light A film forming process according to any one of claims 1 to 5, further comprising: a speed measuring unit that measures a change or a time change of a bright spot coordinate due to reflected light when irradiated with a laser. Analysis device.
請求項6記載の成膜プロセスの解析装置に加えて、前記解析装置による粒子の扁平挙動の解析結果に基づいて溶射ガンの出力やガス流量、溶射距離、ガンのトラバース速度等のプロセス条件を制御するフィードバック回路
を具備することを特徴とする溶射装置。
In addition to the film formation process analysis apparatus according to claim 6, process conditions such as a spray gun output, a gas flow rate, a spray distance, and a gun traverse speed are controlled based on the analysis result of the flattening behavior of particles by the analysis apparatus. A thermal spraying device comprising a feedback circuit for
溶射粒子に熱・運動エネルギーを付与して基材上に成膜を行うプロセスにおいて、
入力部が、前記溶射粒子の物性、基材衝突前の前記溶射粒子の形状、速度を入力するステップと、
演算部が、前記溶射粒子を質量の総和が前記溶射粒子と等しい複数のモデル粒子に置き換えて、これら個々のモデル粒子の運動を前記モデル粒子に固定した座標系によって記述した運動方程式を解くステップと、
出力部が、得られた個々の前記モデル粒子の速度、圧力等のデータから前記溶射粒子の変形挙動を表すステップと
を有することを特徴とする成膜プロセスの解析方法。
In the process of forming a film on a substrate by applying thermal and kinetic energy to the spray particles,
An input unit that inputs the physical properties of the sprayed particles, the shape of the sprayed particles before the base material collision, and the speed;
A calculation unit replacing the sprayed particles with a plurality of model particles having a total mass equal to the sprayed particles, and solving a motion equation described by a coordinate system in which the motions of the individual model particles are fixed to the model particles; ,
And a step of expressing the deformation behavior of the sprayed particles from the obtained data such as velocity and pressure of each model particle.
前記演算部が、成膜時に界面に形成される気孔の形態や量の解析値に基づいて、皮膜の密着面積から密着強度を予測するステップ
を有することを特徴とする請求項請求項8に記載の成膜プロセスの解析方法。
The said calculating part has a step which estimates contact | adhesion intensity | strength from the contact | adherence area of a film | membrane based on the analytical value of the form and quantity of a pore formed in an interface at the time of film-forming. Analysis method of film formation process.
請求項8又は9に記載の解析方法で用いられた各ステップを記録したことを特徴とする記憶媒体。   A storage medium in which each step used in the analysis method according to claim 8 or 9 is recorded.
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