WO2022163329A1 - 積層造形物の変形予測方法 - Google Patents

積層造形物の変形予測方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2022163329A1
WO2022163329A1 PCT/JP2022/000398 JP2022000398W WO2022163329A1 WO 2022163329 A1 WO2022163329 A1 WO 2022163329A1 JP 2022000398 W JP2022000398 W JP 2022000398W WO 2022163329 A1 WO2022163329 A1 WO 2022163329A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
deformation
laminate
molded article
block
welding
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/000398
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
碩 黄
Original Assignee
株式会社神戸製鋼所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社神戸製鋼所 filed Critical 株式会社神戸製鋼所
Priority to CN202280011899.XA priority Critical patent/CN116829290A/zh
Priority to US18/263,098 priority patent/US20240102798A1/en
Priority to EP22745556.5A priority patent/EP4269110A4/en
Publication of WO2022163329A1 publication Critical patent/WO2022163329A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/32—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring the deformation in a solid
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/80—Data acquisition or data processing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K31/00—Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
    • B23K31/003—Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups relating to controlling of welding distortion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/04—Welding for other purposes than joining, e.g. built-up welding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/30—Process control
    • B22F10/38—Process control to achieve specific product aspects, e.g. surface smoothness, density, porosity or hollow structures
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/10—Additive manufacturing, e.g. 3D printing

Definitions

  • the present invention relates to a method for predicting deformation of a layered product.
  • 3D printers that model metal materials use heat sources such as lasers, electron beams, and arcs to melt metal powder or metal wires and layer the molten metals to create laminate models.
  • Patent Literature 1 discloses a technique for analyzing the amount of deformation and residual stress after welding of a welded structure having a plurality of welded layers.
  • Patent Literature 2 discloses a technique of creating modeling data in anticipation of deformation from shape data of a structure manufactured by layered modeling.
  • Patent Literature 3 discloses a technique for calculating the inherent strain of a structure that is modeled by additive manufacturing with a low computational load.
  • Patent Literature 4 discloses a technique for reducing calculation time when a computer analyzes residual stress and deformation occurring in a laminate-molded article.
  • Patent Document 5 Techniques for accurately evaluating the amount of thermal deformation of a laminate-molded article in a short period of time have been disclosed. All of the above Patent Documents 1 to 5 employ an inherent strain method using elastic analysis that can be analyzed in a relatively short time than thermoelastic-plastic analysis.
  • Fig. 10 shows the analysis procedure for thermal deformation of a laminate-molded product using the conventional inherent strain method.
  • the inherent strain of the first bead which is the first layer
  • the deformation ⁇ d1 ⁇ of the first bead is calculated using the determined inherent strain.
  • the deformation ⁇ d2 ⁇ of the second bead is calculated from the inherent strain of the second bead obtained from the database and the deformation ⁇ d1 ⁇ of the first bead.
  • the deformation amount of the entire laminate-molded article is obtained by sequentially calculating the deformation ⁇ dn ⁇ up to the n-th bead which is the final layer.
  • the present invention consists of the following configurations.
  • a deformation prediction method for a laminate-molded article manufactured by repeatedly laminating the next layer of the welding bead layer on a welding bead layer formed of welding beads obtained by melting and solidifying a filler material, dividing the shape of the layered product into a plurality of blocks; a step of calculating the amount of deformation and the direction of deformation of each block before and after forming the welding bead by parallel processing of a plurality of threads based on the inherent strain method; setting at least one block group composed of blocks joined together among the plurality of blocks; calculating the deformation of the entire block group by adding the deformation amount of each block constituting the block group according to the deformation direction of the block; A method for predicting deformation of a laminate-molded article.
  • the present invention even if the shape of the laminate-molded object to be manufactured is complicated, it is possible to analyze the deformation that occurs during molding in a short period of time.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an apparatus for manufacturing a layered product.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an analysis device that performs deformation prediction.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the analysis device shown in FIG. 2;
  • FIG. 4 is a flow chart showing the process of predicting deformation of a laminate-manufactured article.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a procedure for creating a database of inherent strains.
  • FIGS. 6A and 6B are explanatory diagrams schematically showing strains when welding beads are laminated.
  • FIG. 7 is a schematic cross-sectional view of a layered product fabricated using different types of welding beads.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an apparatus for manufacturing a layered product.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an analysis device that performs deformation prediction.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the analysis device shown in FIG. 2;
  • FIG. 4 is
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a verification model used for predicting deformation of a laminate-molded article.
  • FIG. 9 is a graph showing calculation times of Test Examples 1-1, 1-2, 1-3, 1-4, and Test Example 2; It is explanatory drawing which shows the analysis procedure of the thermal deformation of the laminate-molded article using the conventional intrinsic strain method.
  • the present invention prevents deformation that occurs in a laminate-molded article when a laminate-molded article is manufactured by repeatedly laminating the next layer of the weld bead layer on the weld bead layer formed of the weld beads obtained by melting and solidifying the filler material. Predict.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an apparatus for manufacturing a layered product.
  • a laminate-molded article manufacturing apparatus 10 is an apparatus for forming a laminate-molded article or a laminate-molded article as a raw material for obtaining a molded article of a desired shape. and a controller 15 that integrally controls the modeling apparatus 11 and the power supply device 13 .
  • the additive manufacturing apparatus 11 has a welding robot 19 having a torch 17 on its tip axis, and a filler material supply section 23 that supplies a filler material (welding wire) M to the torch 17 .
  • the torch 17 holds the filler material M in a state of protruding from the tip.
  • the welding robot 19 is a multi-joint robot, and the torch 17 is supported so that the filler material M can be continuously supplied.
  • the position and posture of the torch 17 can be arbitrarily set three-dimensionally within the range of degrees of freedom of the robot arm.
  • the torch 17 has a shield nozzle (not shown), and shield gas is supplied from the shield nozzle.
  • the arc welding method may be a consumable electrode type such as coated arc welding or carbon dioxide gas arc welding, or a non-consumable electrode type such as TIG welding or plasma arc welding, and is appropriately selected according to the laminate model to be produced. be.
  • a contact tip is arranged inside the shield nozzle, and the contact tip holds the filler material M to which the melting current is supplied.
  • the torch 17 holds the filler material M and generates an arc from the tip of the filler material M in a shield gas atmosphere.
  • the filler material M is fed from the filler material supply unit 23 to the torch 17 by a feeding mechanism (not shown) attached to a robot arm or the like.
  • a linear welding bead B which is a melted and solidified body of the filler material M, is formed on the base plate 25 .
  • any commercially available welding wire can be used as the filler material M.
  • MAG welding and MIG welding solid wire JIS Z 3312
  • high-strength steel and low-temperature steel arc welding flux-cored wire (JIS Z 3313) for mild steel, high-strength steel and low-temperature steel, etc. wire can be used.
  • the heat source for melting the filler material M is not limited to the arc described above.
  • a heat source using other methods such as a heating method using both an arc and a laser, a heating method using plasma, a heating method using an electron beam or a laser, or the like may be employed.
  • the amount of heating can be more finely controlled, the state of the welding bead can be maintained more appropriately, and the quality of the laminate-molded product can be further improved.
  • the controller 15 has a CAD/CAM section 31, a trajectory calculation section 33, a storage section 35, and a control section 37 to which these are connected.
  • the controller 15 is composed of a computer device including a CPU, memory, storage, and the like.
  • the CAD/CAM unit 31 reads the three-dimensional shape data (CAD data, etc.) of the layered product to be manufactured, divides the three-dimensional model according to the three-dimensional shape data into a plurality of blocks, and determines the shape of each block.
  • Generate block shape data representing The trajectory calculation unit 33 divides the generated block shape data into weld bead shapes, and determines the movement trajectory of the torch 17 along the shape of each divided weld bead. Then, according to the block shape data, the welding conditions, and the movement trajectory of the torch 17, a driving program for driving each part such as the welding robot 19 and the power supply device 13 of the layered manufacturing apparatus 11 is created.
  • the storage unit 35 stores various data including generated block shape data, welding conditions, and information such as the movement locus of the torch 17, and drive programs.
  • the control unit 37 executes the driving program stored in the storage unit 35 to drive each unit of the layered manufacturing apparatus 11 . That is, the welding robot 19 drives the power supply device 13 according to a command from the control unit 37, moves the torch 17 along the trajectory set in the drive program, and arcs at the tip of the torch 17 at a desired timing. generate
  • the laminate-molded product manufacturing apparatus 10 configured as described above drives each part including the welding robot 19 and the power supply device 13, thereby forming a welding bead along the set movement trajectory of the torch 17.
  • the torch 17 is moved, the filler material M is melted, and the melted filler material M is supplied onto the base plate 25 .
  • a bead layer in which a plurality of linear beads are solidified and arranged on the base plate 25 is formed.
  • a laminate-molded article W having a multilayer structure as shown in FIG. 1 is formed.
  • the drive program may be generated by another computer device by inputting the required information to another computer device other than the controller 15 .
  • the generated drive program is input to the storage unit 35 of the controller 15 via appropriate communication means such as LAN.
  • thermal deformation during formation of the welding bead is analytically obtained in advance, and a stacking plan is created in consideration of this thermal deformation, so that more highly accurate molding can be realized. Become.
  • the welding bead forming procedure is determined based on the shape data of the laminate-molded article and the welding conditions by the laminate-molding apparatus 11 described above. Then, the deformation of each welding bead when layered manufacturing is performed by the formation procedure is analytically determined, and various parameters such as the size of the welding bead, path of bead formation, welding speed, welding current, etc. are determined so that the desired target shape can be obtained.
  • a lamination plan with set conditions is created, and the aforementioned driving program is created based on this lamination plan.
  • the created drive program is stored in the storage unit 35 of the controller 15, and the control unit 37 executes the drive program, thereby forming a laminate-molded article.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an analysis device that performs deformation prediction.
  • the analysis device 100 includes a CPU 41 as a processor, a memory 43 such as a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory), a storage unit 45 such as a HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive),
  • the computer device includes an input unit 47 , an output unit 49 , and a communication unit 51 .
  • the analysis device 100 is connected to a network 53 via a communication unit 51 and is capable of transmitting and receiving information from a server 55 or the like connected to the network 53 . Further, the controller 15 of the laminate molding apparatus 11 described above may be connected to the network 53 so that information such as a drive program can be input/output to the laminate molding apparatus 11 .
  • a multi-core CPU capable of parallel processing is preferably used for the CPU 41, which is a processor. Moreover, it is more preferable to use a simultaneous multithreading technique that treats one CPU core as a plurality of pseudo cores. According to this technology, processing can be efficiently executed by allocating processing to CPU cores recognized by an OS (Operating System) or an application.
  • OS Operating System
  • the storage unit 45 stores an inherent strain database DB (hereinafter referred to as database DB) required for the analysis described later, and a program that causes the analysis device 100 to function as a deformation analysis device.
  • database DB an inherent strain database DB (hereinafter referred to as database DB) required for the analysis described later, and a program that causes the analysis device 100 to function as a deformation analysis device.
  • the database DB has information on various conditions such as welding conditions, material properties of weld metal, shape data of laminate-molded objects, etc., and information on inherent strain obtained according to measured deformation values and analysis values.
  • the input unit 47 may be an interface that accepts information from the outside in addition to input devices such as a keyboard and mouse.
  • the output unit 49 may be an output device such as a monitor that displays the analysis result by the analysis device 100 on a screen, or an interface that outputs the result to the outside as an output signal.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing the functional configuration of the analysis device 100 shown in FIG. 2.
  • the analysis device 100 includes an inherent strain DB creation/storage unit 61, a target shape block division unit 63, an inherent strain definition unit 65 that determines the inherent strain for each block, a parallel calculation unit 67, and a calculation result integration unit 69. And prepare.
  • This analysis device 100 predicts the deformation of a laminate-molded product that is manufactured by repeatedly laminating a next layer of welding bead layers on a welding bead layer formed of welding beads obtained by melting and solidifying a filler material.
  • FIG. 4 is a flow chart showing the process of predicting deformation of a laminate-manufactured article.
  • the configuration of the analysis device 100 shown in FIGS. 2 and 3 will be referred to as appropriate.
  • the shape data of the laminate-molded product to be manufactured is input to the storage unit 45 of the analysis device 100 through the input unit 47 or the communication unit 51 (S11).
  • the input shape data is sent to the block dividing unit 63, and the block dividing unit 63 divides the shape of the layered product into a plurality of blocks (S12).
  • S12 a plurality of blocks
  • the inherent strain defining section 65 determines the inherent strain for each divided block (S13).
  • the inherent strain of each block is determined by referring to the database DB created by the inherent strain DB creation/storage unit 61 .
  • FIG. 5 is a flow chart showing the procedure for creating the inherent strain database DB.
  • the inherent strain is obtained in units of paths (torch trajectories) for forming one welding bead by moving the torch 17 of the layered manufacturing apparatus 11 shown in FIG.
  • FIGS. 6A and 6B are explanatory diagrams schematically showing strains when welding beads B are laminated.
  • the matrix [H] that relates the inherent strain and the elastic strain (displacement) is obtained in advance according to various bead shapes and welding conditions.
  • the relationship between the intrinsic strain ⁇ K , the elastic strain ⁇ j , and the matrix H is given by equation (1).
  • Equation (3) is a basic equation for obtaining the inherent strain ⁇ by the method of least squares.
  • the inherent strain obtained from the above basic formula is registered in the database DB in association with the bead shape of pass K, welding conditions, etc. (S25). It is determined whether pass K is the final pass (S26), and if there is another pass, K is incremented (S27), and the inherent strain for the next pass is obtained in the same manner as described above. By repeating this process up to the final pass, the inherent strain for each pass is registered in the database DB.
  • the database DB is constructed by obtaining analysis results and actual measurement results in various different passes and welding conditions in addition to the above-mentioned passes, and accumulating information on inherent strain in each case.
  • the inherent strain definition unit 65 refers to the database DB created by the inherent strain DB creation/storage unit 61 to determine the inherent strain corresponding to each divided block.
  • the parallel calculation unit 67 calculates the amount of deformation (deformation vector) for each block, that is, for each pass, based on the inherent strain method (S14). This calculation is performed by parallel processing of multiple threads, that is, simultaneous arithmetic processing of a multi-core CPU.
  • Each layer is treated simultaneously.
  • the amount of deformation in each pass is calculated as an absolute amount for pass 1 because the lower layer is the base plate 25, and for the other passes, the amount of deformation relative to the lower layer is calculated. .
  • the amount of deformation obtained here is a vector amount indicating the direction of deformation and the magnitude of deformation in that direction.
  • the calculation results of the deformation amount in each pass obtained by the simultaneous arithmetic processing are integrated (S15). That is, the deformation amount and deformation direction of the entire laminate-molded article are calculated by adding the deformation amount of each pass (block) according to the deformation direction of the pass. Specifically, the deformation amount ⁇ d2 ⁇ , .
  • the deformation amount ⁇ d2 ⁇ is the height of three layers of beads.
  • the determined amount of deformation is output as the predicted amount of deformation of the laminate-molded object (S16).
  • the predicted deformation amount may be output by displaying a numerical value on a monitor or the like from the output unit 49 shown in FIG. 2, or by displaying the shape together with the state before bead contraction. Further, by transmitting the predicted deformation amount to the server 55 or the controller 15 through the communication unit 51, the server 55 or the controller 15 can correct the molding plan for manufacturing the laminate-molded article so as to compensate for the predicted deformation amount. By doing so, it is possible to generate a drive program capable of performing layered manufacturing with higher accuracy.
  • deformation is predicted using the inherent strain method, so calculations for elasto-plastic analysis, which makes calculations complicated, are not performed, so the calculation load can be reduced.
  • the process of dividing the shape of the layered product into a plurality of blocks described above is an example of the case where the shape of one block group obtained by dividing the welding bead as a unit and combining each block becomes the shape of the layered product.
  • a laminate of a plurality of welding beads may be divided into blocks as a unit.
  • the shape of the layered product may be composed of a plurality of block groups.
  • FIG. 7 is a schematic cross-sectional view of a layered product fabricated using different types of welding beads.
  • This laminate-molded article Wa has a frame portion 71 formed by laminating the welding beads B1 on the base plate 25, and an internal molded portion 73 formed inside the frame portion 71 from the welding beads B2.
  • the internal molding portion 73 is configured by stacking welding bead layers each composed of the welding bead B2.
  • Such a laminate-molded article Wa is formed, for example, by arranging two different torches 17 shown in FIG. 1 and supplying different types of filler material M to each torch. Specifically, the amount of sulfur (S) added to the filler material forming the welding bead B2 is greater than that of the filler material forming the welding bead B1. As a result, the welding bead B2 has a wider and flatter cross-sectional shape than the welding bead B1, and has good conformability to the base. On the other hand, the weld bead B1, to which the amount of sulfur (S) added is relatively small, has a high viscosity and surface tension, and has a narrow and raised cross-sectional shape.
  • welding conditions such as welding speed, welding current, and welding voltage may be changed. may be changed. In either case, weld beads having different characteristics are formed.
  • the frame portion 71 formed from the welding bead B1 and the internal forming portion 73 formed from the welding bead B2 are separately formed. into blocks of Then, as described above, the amount of deformation and the direction of deformation of each block before and after welding bead formation are calculated by parallel processing using a plurality of processors based on the intrinsic strain method for each block.
  • the deformation is calculated with the frame portion 71 and the internal molding portion 73 as separate blocks, welding beads having similar characteristics are treated as the same block, further reducing the amount of calculation. Further, if the frame portion 71 is left as it is and the weld bead is formed in the internal molded portion 73 under different conditions, the deformation of the internal molded portion 73 to be newly calculated is added to the deformation of the block of the frame portion 71 that has already been calculated. Deformation of the entire laminate-molded article can be easily obtained simply by adding them together.
  • each block can be simplified by determining the deformation of a weld bead formed along a straight line and a weld bead formed along a curve as separate blocks. This makes it possible to easily analyze the inherent strain, thereby reducing the computational load for the analysis.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a verification model MDL used for predicting deformation of a laminate-molded article. Deformation of the laminate-molded article was predicted using the verification model MDL shown in FIG. 8, and the effect of reducing the calculation time was confirmed. 1. Verification contents (1) Comparison between the program corresponding to the present invention and general-purpose software When parallel calculation for each block is performed by executing a program based on the method for predicting deformation of a laminate-molded product according to the present invention (Test Example 1) , the calculation time was compared with the case where the CPU itself automatically performed parallel calculation using predetermined general-purpose software (Test Example 2).
  • the CPU configuration of the analysis device used is such that general-purpose software can perform faster processing than the program based on the method for predicting deformation of a laminate-molded object according to the present invention.
  • analysis device [configuration 1] that executes a program corresponding to the present invention
  • CPU Intel Core (registered trademark) i7-6800K (6 cores, 12 threads, operating clock 3.4 GHz)
  • OS Microsoft Windows 10 (registered trademark)
  • Specifications of analysis device [configuration 2] that executes general-purpose software CPU: Intel Xeon (registered trademark) E5-2637v4 (8 cores, 16 threads, operating clock 3.50 GHz)
  • OS Linux (registered trademark) Enterprise Server 11 SP4 manufactured by SUSE
  • FIG. 9 is a graph showing the calculation times of Test Examples 1-1, 1-2, 1-3, 1-4, and Test Example 2.
  • Test Example 2 using the analysis device of configuration 2 it was carried out by automatic parallel calculation of CPU using predetermined general-purpose software. As a result, the calculation time was 2 minutes and 48 seconds, despite the configuration having higher arithmetic processing performance than the analysis device of Configuration 1.
  • the amount and direction of deformation for each of a plurality of blocks are obtained simultaneously by parallel calculation, thereby enabling high-speed arithmetic processing.
  • deformation prediction can be performed in a short time.
  • calculation load can be reduced because the inherent strain method is used without the need for calculation of elasto-plastic analysis, which makes calculations complicated.
  • the deformation amount of the plurality of block groups is added according to the deformation direction of the block group to predict the deformation of the laminate-molded article, according to any one of (1) to (4).
  • Deformation prediction method for additive manufacturing According to this method for predicting deformation of a laminate-manufactured article, even if the laminate-manufactured article has a complicated shape, since the deformation is added for each block group, it is possible to reduce the complexity of calculation of the deformation of the laminate-manufactured article.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Butt Welding And Welding Of Specific Article (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Moulds For Moulding Plastics Or The Like (AREA)

Abstract

積層造形物の変形予測方法は、積層造形物の形状を複数のブロックに分割する工程と、ブロック毎の溶着ビード形成前後における変形量及び変形方向を、それぞれ固有ひずみ法に基づいて複数スレッドの並列処理によって算出する工程と、複数のブロックのうち、互いに接合されるブロックから構成される少なくとも一つのブロック群を設定する工程と、ブロック群を構成する個々のブロックの変形量を、そのブロックの変形方向に応じて加算して、ブロック群全体の変形を算出する工程と、を有する。

Description

積層造形物の変形予測方法
　本発明は、積層造形物の変形予測方法に関する。
　近年、生産手段として３Ｄプリンタを用いた造形のニーズが高まっており、金属材料を用いた造形の実用化に向けて研究開発が進められている。金属材料を造形する３Ｄプリンタは、レーザ又は電子ビーム、更にはアーク等の熱源を用いて、金属粉体又は金属ワイヤを溶融させ、溶融金属を積層させることで積層造形物を作製する。
　このような積層造形物の作製においては、造形時に生じる熱変形をコンピュータシミュレーションにより解析する技術が知られている。この解析結果は、高品質な積層造形物を効率よく造形する積層計画の作成に供される。
　例えば、特許文献１には、複数の溶接層をもつ溶接構造体の溶接後における変形量及び残留応力を解析する技術が開示されている。特許文献２には、積層造形により製造される構造物の形状データから、変形を見込んで造形データを作成する技術が開示されている。
特許文献３には、積層造形により造形される構造物の固有ひずみを、低い計算負荷で算出する技術が開示されている。特許文献４には、積層造形物に生じる残留応力及び変形をコンピュータで解析する際の計算時間を削減する技術が開示されている。特許文献５には、
積層造形物の熱変形量を短時間で正確に評価する技術が開示されている。
　上記した特許文献１～５は、いずれも熱弾塑性解析よりも比較的短時間で解析できる弾性解析を用いる固有ひずみ法が採用されている。
日本国特開２０１４－１１５７８９号公報 日本国特開２０２０－０２７４９１号公報 日本国特開２０１８－１８４６２３号公報 国際公開第２０１９／０４９９８１号 国際公開第２０１８／１２３８５８号
　しかしながら、積層造形工程で発生する造形対象物の熱変形を、造形前に高効率で予測して補正することは、上記した解析手法では実現できない。また、凝固、冷却等の実現象を再現する弾塑性解析を使用する場合には、計算負荷が大きく現実的な時間で計算することは困難となる。さらに、上記した弾性解析を用いる固有ひずみ法を採用する場合でも、造形パス数が大量である場合には計算時間が長くなる場合がある。
　図１０に、従来の固有ひずみ法を用いた積層造形物の熱変形の解析手順を示す。複数の溶着ビードを積層して積層造形物を造形する場合、まず、予め用意された固有ひずみのデータベースを参照して、初層である１ビード目の固有ひずみを求める。そして、求めた固有ひずみを用いて１ビード目の変形｛ｄ１｝を算出する。次に、データベースから求めた２ビード目の固有ひずみと、１ビード目の変形｛ｄ１｝とから２ビード目の変形｛ｄ２｝を算出する。このようにして、最終層であるｎビード目の変形｛ｄｎ｝まで順次に計算することで積層造形物全体の変形量を求める。
　この方式においては、前層の溶着ビードの変形を考慮して、次層の溶着ビードの変形を順次に計算するため、１層面からｎ層目までの溶着ビードの変形の計算を、逐次進める必要がある。そのため、層数の増加に伴って計算時間が嵩んでしまうことは避けられない。
　そこで本発明は、作製する積層造形物の形状が複雑であっても、造形時に生じる変形の解析が短時間で行える積層造形物の変形予測方法を提供することを目的とし、以て、高効率で高品質な積層造形物が得られる積層計画を作成できるようにする。
　本発明は下記の構成からなる。
　溶加材を溶融及び凝固させた溶着ビードで形成した溶着ビード層に、次層の前記溶着ビード層を繰り返し積層して造形される積層造形物の変形予測方法であって、
　前記積層造形物の形状を複数のブロックに分割する工程と、
　前記ブロック毎の前記溶着ビード形成前後における変形量及び変形方向を、それぞれ固有ひずみ法に基づいて複数スレッドの並列処理によって算出する工程と、
　前記複数のブロックのうち、互いに接合されるブロックから構成される少なくとも一つのブロック群を設定する工程と、
　前記ブロック群を構成する個々のブロックの前記変形量を、当該ブロックの前記変形方向に応じて加算して、前記ブロック群全体の変形を算出する工程と、
を有する、積層造形物の変形予測方法。
　本発明によれば、作製する積層造形物の形状が複雑であっても、造形時に生じる変形の解析が短時間で行える。
図１は、積層造形物の製造装置を示す概略構成図である。 図２は、変形予測を行う解析装置のハードウェア構成図である。 図３は、図２に示す解析装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図４は、積層造形物の変形を予測する工程を示すフローチャートである。 図５は、固有ひずみのデータベースの作成手順を示すフローチャートである。 図６は、溶着ビードを積層する場合のひずみを（Ａ），（Ｂ）に模式的に示す説明図である。 図７は、異なる種類の溶着ビードを用いて造形した積層造形物の概略断面図である。 図８は、積層造形物の変形の予測に用いる検証用モデルを示す説明図である。 図９は、試験例１－１，１－２，１－３，１－４、及び試験例２の計算時間を示すグラフである。 従来の固有ひずみ法を用いた積層造形物の熱変形の解析手順を示す説明図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　本発明は、溶加材を溶融及び凝固させた溶着ビードで形成した溶着ビード層に、次層の溶着ビード層を繰り返し積層して積層造形物を造形する際に、積層造形物に生じる変形を予測する。
＜積層造形物の製造装置＞
　まず、積層造形物の製造手順を説明する。
　図１は、積層造形物の製造装置を示す概略構成図である。
　積層造形物の製造には、種々の製造方式があるが、ここではアーク溶接により溶着ビードを積層する方式について説明する。積層造形物の製造装置１０は、積層造形物、又は所望形状の造形物を得るための粗形材としての積層造形物を形成する装置であり、積層造形装置１１と、電源装置１３と、積層造形装置１１及び電源装置１３を統括制御するコントローラ１５と、を備える。
　積層造形装置１１は、先端軸にトーチ１７を有する溶接ロボット１９と、トーチ１７に溶加材（溶接ワイヤ）Ｍを供給する溶加材供給部２３とを有する。トーチ１７は、溶加材Ｍを先端から突出した状態に保持する。
　溶接ロボット１９は、多関節ロボットであり、トーチ１７には溶加材Ｍが連続供給可能に支持される。トーチ１７の位置及び姿勢は、ロボットアームの自由度の範囲で３次元的に任意に設定可能となっている。
　トーチ１７は、不図示のシールドノズルを有し、シールドノズルからシールドガスが供給される。アーク溶接法としては、被覆アーク溶接又は炭酸ガスアーク溶接等の消耗電極式、ＴＩＧ溶接又はプラズマアーク溶接等の非消耗電極式のいずれであってもよく、作製する積層造形物に応じて適宜選定される。
　例えば、消耗電極式の場合、シールドノズルの内部にはコンタクトチップが配置され、溶融電流が給電される溶加材Ｍがコンタクトチップに保持される。トーチ１７は、溶加材Ｍを保持しつつ、シールドガス雰囲気で溶加材Ｍの先端からアークを発生する。溶加材Ｍは、ロボットアーム等に取り付けた不図示の繰り出し機構により、溶加材供給部２３からトーチ１７に送給される。そして、トーチ１７を移動しつつ、連続送給される溶加材Ｍを溶融及び凝固させると、ベースプレート２５上に溶加材Ｍの溶融凝固体である線状の溶着ビードＢが形成される。
　溶加材Ｍとしては、あらゆる市販の溶接ワイヤを使用できる。例えば、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用のマグ溶接及びミグ溶接ソリッドワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１２）、軟鋼，高張力鋼及び低温用鋼用アーク溶接フラックス入りワイヤ（ＪＩＳ Ｚ ３３１３）等で規定されるワイヤを使用できる。
　なお、溶加材Ｍを溶融させる熱源としては、上記したアークに限らない。例えば、アークとレーザとを併用した加熱方式、プラズマを用いる加熱方式、電子ビーム又はレーザを用いる加熱方式等、他の方式による熱源を採用してもよい。電子ビーム又はレーザにより加熱する場合、加熱量を更に細かく制御でき、溶着ビードの状態をより適正に維持して、積層造形物の更なる品質向上に寄与できる。
　コントローラ１５は、ＣＡＤ／ＣＡＭ部３１と、軌道演算部３３と、記憶部３５と、これらが接続される制御部３７と、を有する。このコントローラ１５は、ＣＰＵ、メモリ、ストレージ等を備えるコンピュータ装置により構成される。
　ＣＡＤ／ＣＡＭ部３１は、作製しようとする積層造形物の３次元形状データ（ＣＡＤデータ等）を読み込み、この３次元形状データに応じた立体モデルを複数のブロックに分割して、各ブロックの形状を表すブロック形状データを生成する。軌道演算部３３は、生成されたブロック形状データを溶接ビードの形状に分割し、分割された各溶接ビードの形状に沿ったトーチ１７の移動軌跡を決定する。そして、上記したブロック形状データ、溶接条件及びトーチ１７の移動軌跡に応じて、積層造形装置１１の溶接ロボット１９、電源装置１３等の各部を駆動する駆動プログラムを作成する。
　記憶部３５は、生成されたブロック形状データ、溶接条件及びトーチ１７の移動軌跡等の情報を含む各種のデータと駆動プログラムとを記憶する。
　制御部３７は、記憶部３５に記憶された駆動プログラムを実行して、積層造形装置１１の各部を駆動する。つまり、溶接ロボット１９は、制御部３７からの指令により、電源装置１３を駆動するとともに、駆動プログラムに設定された軌道軌跡に沿ってトーチ１７を移動させ、所望のタイミングでトーチ１７の先端にアークを発生させる。
　上記構成の積層造形物の製造装置１０は、作成された駆動プログラムに従って、溶接ロボット１９と電源装置１３とを含む各部を駆動することで、設定されたトーチ１７の移動軌跡に沿って溶着ビードを形成する。つまり、トーチ１７を移動させるとともに溶加材Ｍを溶融させ、溶融した溶加材Ｍをベースプレート２５上に供給する。これにより、ベースプレート２５上に複数の線状のビードが凝固して配列されたビード層が形成される。このビード層の上に、同様のビード層を複数回積層することで、図１に示すような多層構造の積層造形物Ｗが造形される。
　なお、駆動プログラムは、必要とされる情報をコントローラ１５とは異なる他のコンピュータ装置に入力して、他のコンピュータ装置で生成してもよい。その場合、生成した駆動プログラムは、ＬＡＮ等の適宜な通信手段を介してコントローラ１５の記憶部３５に入力される。
　上記した積層造形物Ｗの積層工程では、溶着ビードの形成時における熱変形を予め解析的に求めることで、この熱変形を考慮した積層計画を作成し、より高精度な造形を実現できるようになる。
　積層造形物の熱変形を解析するには、積層造形物の形状データと、上記した積層造形装置１１による溶接条件とによって、溶着ビードの形成手順を決定する。そして、その形成手順で積層造形した場合の各溶着ビードの変形を解析的に求め、所望の目標形状が得られるように、溶着ビードのサイズ、ビード形成のパス、溶接速度、溶接電流等の諸条件を設定した積層計画を作成し、この積層計画に基づいて前述した駆動プログラムを作成する。作成した駆動プログラムをコントローラ１５の記憶部３５に記憶させて、制御部３７が駆動プログラムを実行することで、積層造形物を造形する。
＜積層造形物の変形予測方法＞
　次に、上記した積層造形物の造形時における熱変形を解析的に求める、積層物の変形予測方法について説明する。
（解析装置の構成）
　図２は、変形予測を行う解析装置のハードウェア構成図である。
　解析装置１００は、プロセッサであるＣＰＵ４１と、ＲＡＭ（Random access memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ４３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶部４５と、入力部４７と、出力部４９と、通信部５１とを備えるコンピュータ装置である。解析装置１００は、通信部５１を介してネットワーク５３に接続され、ネットワーク５３に接続されたサーバ５５等から情報の送受信が可能になっている。また、ネットワーク５３に前述した積層造形装置１１のコントローラ１５を接続して、積層造形装置１１に駆動プログラム等の情報を入出力可能にしてもよい。
　プロセッサであるＣＰＵ４１は、並列処理が可能なマルチコアＣＰＵが好適に用いられる。また、１つのＣＰＵコアを擬似的に複数のコアとして扱う同時マルチスレッディング技術を用いるものがより好ましい。この技術によれば、ＯＳ（Operating System）又はアプリケーションで認識されているＣＰＵコアに処理を割り振って、効率よく処理を実行できる。
　記憶部４５には、後述する解析に必要となる固有ひずみデータベースＤＢ（以降はデータベースＤＢという）、及び解析装置１００を変形の解析を行う装置として機能させるプログラムが記憶されている。
　データベースＤＢは、溶接条件、溶着金属の材料特性、積層造形物の形状データ、等の諸条件と、変形の実測値、解析値に応じて求められる固有ひずみの情報を有する。
　入力部４７は、キーボード、マウス等の入力機器のほか、外部からの情報を受け付けるインターフェースであってもよい。
　出力部４９は、解析装置１００による解析結果を画面に表示するモニタ等の出力機器のほか、外部に出力信号として出力するインターフェースであってもよい。
　図３は、図２に示す解析装置１００の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
　解析装置１００は、固有ひずみＤＢ作成・記憶部６１と、目標形状のブロック分割部６３と、ブロック毎の固有ひずみを決定する固有ひずみ定義部６５と、並列計算部６７と、計算結果統合部６９と、を備える。
　この解析装置１００は、溶加材を溶融及び凝固させた溶着ビードで形成した溶着ビード層に、次層の溶着ビード層を繰り返し積層して造形される積層造形物の変形を予測する。
（変形予測手順）
　ここで、積層造形物の変形予測方法の各工程を説明する。
　図４は、積層造形物の変形を予測する工程を示すフローチャートである。以下の説明では、図２，図３に示す解析装置１００の構成を適宜参照する。
　図４に示すように、まず、製造しようとする積層造形物の形状データを、解析装置１００の記憶部４５に入力部４７又は通信部５１を通じて入力する（Ｓ１１）。
　入力された形状データは、ブロック分割部６３に送られて、ブロック分割部６３で積層造形物の形状を複数のブロックに分割する（Ｓ１２）。ここでのブロックは、溶着ビードを単位として分割する例を説明するが、これに限らない。
　次に、固有ひずみ定義部６５によって、分割されたブロック毎に固有ひずみを決定する
（Ｓ１３）。各ブロックの固有ひずみは、固有ひずみＤＢ作成・記憶部６１が作成したデータベースＤＢを参照して決定する。
（固有ひずみのデータベース）
　図５は、固有ひずみのデータベースＤＢの作成手順を示すフローチャートである。
　ここでは、図１に示す積層造形装置１１のトーチ１７を移動させて１本の溶着ビードを形施するパス（トーチ軌跡）を単位として固有ひずみを求める。
　図６は、溶着ビードＢを積層する場合のひずみを（Ａ），（Ｂ）に模式的に示す説明図である。
　図６の（Ａ）に実線で計画線を示すように、溶着ビードＢを形成する際、初層（Ｋ＝１）の溶着ビードＢ１と、２層目（Ｋ＝２）の溶着ビードＢ２と、３層目（Ｋ＝３）の溶着ビードＢ３とは、それぞれ形成後の熱収縮によって点線で示す形状に変化する。
　この熱収縮を造形物の変形について考えると、図６の（Ｂ）に円筒状の造形物を例示するように、造形物の高さが、実線で示す計画線と点線で示す実際の形状とが異なってしまう。つまり、計画形状では符号５７で示す形状であったが、熱収縮によって、造形物の形状は点線で示す符号５９の形状となる。熱収縮は、各層のビード形状又は溶接条件等の違いによって異なり、各層で生じるひずみは異なる。
　そこで、ビード形状を固有ひずみ法に基づいて解析的に求められるように、固有ひずみと弾性ひずみ（変位）とを関係付けるマトリクス［Ｈ］を、種々のビード形状及び溶接条件等に応じて予め求めておく。固有ひずみεＫと、弾性ひずみεｊと、マトリクスＨとの関係は、（１）式のとおりである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　具体的には、図５に示すように、パスＫ（最初はＫ＝１の初層のパス）について、溶着ビードが単位固有ひずみεｊを有する場合に、どれだけの変形量を発生するかを、例えばＦＥＭ（Finite Element Method：有限要素法）解析により求める（Ｓ２１）。得られた変形量と単位固有ひずみεｊ（＝１）とから、上記したマトリクス［Ｈ］を作成する（Ｓ２２）。ここで、マトリクス［Ｈ］は、［Ｈ］＝［ｈ１，ｈ２，・・・，ｈｎ］Ｔで表される（１，２，・・・，ｎ）は、パスの番号を意味する）。
　一方、パスＫとパスＫ－１との相対変位｛Ｕｍ｝＝［Δｕ１，Δｕ２，・・・，Δｕｎ］Ｔを、実際に溶着ビードを積層して実測により求める（Ｓ２３）。
　実測により求めた相対変位｛Ｕｍ｝と解析的に求めたマトリクス［Ｈ］を用いて、（２）式から固有ひずみ｛ε｝を求める（Ｓ２４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　また、固有ひずみ｛ε｝は、条件を異ならせた複数のデータセットから最小自乗法により求めることで、信頼性の高い値が得られる。（３）式は、固有ひずみ｛ε｝を最小二乗法により求める基本式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　上記の基本式から求めた固有ひずみをパスＫのビード形状、溶接条件等と関連付けてデータベースＤＢに登録する（Ｓ２５）。パスＫが最終パスであるかを判断して（Ｓ２６）、他にパスが存在する場合にはＫをインクリメントして（Ｓ２７）、次のパスに対する固有ひずみを前述同様にして求める。この処理を最終パスまで繰り返すことで、パス毎の固有ひずみがデータベースＤＢに登録される。データベースＤＢは、上記のパスのほか、種々の異なるパス及び溶接条件における解析結果と実測結果とを求めて、それぞれの場合での固有ひずみの情報を蓄積することで構築される。
　図４に戻り、ブロック毎に固有ひずみを決定する（Ｓ１３）ステップから説明する。
　固有ひずみ定義部６５は、固有ひずみＤＢ作成・記憶部６１が作成したデータベースＤＢを参照して、分割したブロックそれぞれに対応する固有ひずみを決定する。
（固有ひずみ法による変形の計算）
　各ブロックで固有ひずみが決定されると、並列計算部６７は、それぞれのブロック、すなわちパス毎に固有ひずみ法に基づいて変形量（変形ベクトル）を計算する（Ｓ１４）。この計算は、複数スレッドの並列処理、つまり、マルチコアＣＰＵの同時演算処理により行う。
　つまり、初層のパス１について変形量｛ｄ１｝を求める処理、２層目のパス２について変形量｛Δｄ２｝を求める処理、及びｎ層目のパスｎについて変形量｛Δｄｎ｝を求める処理の各層の処理をそれぞれ同時に実施する。なお、各パスでの変形量の算出は、パス１については下層がベースプレート２５であるため絶対的な変形量の算出となり、他のパスについては、下層との相対的な変形量の算出となる。ここで求まる変形量とは、変形方向とその方向の変形の大きさを示すベクトル量である。
（各ブロックの変形の統合）
　次に、同時演算処理により求めた各パスでの変形量の計算結果を統合する（Ｓ１５）。つまり、個々のパス（ブロック）の変形量を、そのパスの変形方向に応じて加算して、積層造形物全体の変形量及び変形方向を算出する。具体的には、初層のパスの変形量｛ｄ１｝に他の層の積層方向の変形量｛Δｄ２｝，・・・，｛Δｄｎ｝をベクトル加算する。例えば、溶着ビードの積層方向に関する変形量を統合する場合、図６に示すように、積層方向の変形量であるｄ１＋Δｄ２＋Δｄ３がビード３層分の高さとなる。
　そして、求めた変形量を積層造形物の予測変形量として出力する（Ｓ１６）。予測変形量の出力は、図２に示す出力部４９からモニタ等に数値を表示したり、ビード収縮前の状態と合わせて形状を表示したりしてもよい。また、通信部５１を通じてサーバ５５又はコントローラ１５に予測変形量を送信することで、サーバ５５又はコントローラ１５が、積層造形物を製造する造形計画を、予測された変形量を補うように修正できる。このようにすることで、より高精度な積層造形が可能な駆動プログラムを生成できる。
　本変形予測方法によれば、固有ひずみ法を使用して変形を予測するため、計算が煩雑となる弾塑性解析の計算を行わないため、計算負荷を低減できる。
＜他の分割例＞
　前述した積層造形物の形状を複数のブロックに分割する工程は、溶着ビードを単位として分割し、各ブロックを組み合わせた１つのブロック群の形状が積層造形物の形状となる場合の例であったが、これに限らない。例えば、複数の溶着ビードの積層体を単位としてブロックに分割してもよい。その場合、積層造形物の形状は、複数のブロック群から構成される場合もある。
　図７は、異なる種類の溶着ビードを用いて造形した積層造形物の概略断面図である。
　この積層造形物Ｗａは、ベースプレート２５上に溶着ビードＢ１を積層させて造形された枠部７１と、枠部７１の内部に溶着ビードＢ２から造形された内部造形部７３を有している。内部造形部７３は、溶着ビードＢ２からなる溶着ビード層を積層させて構成される。
　このような積層造形物Ｗａは、例えば、図１に示すトーチ１７を、２つの異なるトーチを配置するとともに、各トーチに互いに異なる種類の溶加材Ｍを供給することで形成される。具体的には、溶着ビードＢ２を形成する溶加材を、溶着ビードＢ１を形成する溶加材よりも硫黄（Ｓ）の添加量が多いものにする。これにより、溶着ビードＢ２は、溶着ビードＢ１よりも幅広で平坦な断面形状となり、下地に対するなじみ性が良好になる。一方、硫黄（Ｓ）の添加量が比較的少ない溶着ビードＢ１は、溶着ビードの粘性及び表面張力が高くなり、幅狭で盛り上がった断面形状となる。
　また、溶着ビードを形成する溶加材の種類を変更することに代えて、溶接速度、溶接電流、溶接電圧等の溶接条件を変更することでもよく、溶加材の種類と溶接条件とを共に変更することでもよい。いずれの場合でも、互いに特性の異なる溶着ビードが形成される。
　このように、積層造形物が互いに特性の異なる溶着ビードＢ１とＢ２とを有する場合に、溶着ビードＢ１から造形される枠部７１と、溶着ビードＢ２から造形される内部造形部７３とを、別々のブロックに分割する。そして、前述したように、各ブロックの溶着ビード形成前後における変形量及び変形方向を、ブロック毎にそれぞれ固有ひずみ法に基づいて複数のプロセッサを用いた並列処理により算出する。
　これによれば、枠部７１と内部造形部７３とを別々のブロックとして変形を算出するため、特性の近い溶着ビード同士が同じブロックとなり、演算量を更に軽減できる。さらに、枠部７１をそのままとし、内部造形部７３を別の条件で溶着ビードを形成する場合には、計算済みの枠部７１のブロックの変形に、新たに計算する内部造形部７３の変形を足し合わせるだけで積層造形物全体の変形が簡単に求められる。
　また、上記では溶着ビードの特性の違いに応じてブロック分けした例であるが、溶着ビードの形状に応じてブロック分けすることもできる。例えば、直線に沿ってビード形成した溶着ビードと、曲線に沿ってビード形成した溶着ビードとを別々のブロックとして変形を求めることで、各ブロックの変形パターンを単純化できる。これにより、固有ひずみの解析を平易にでき、以て、解析のための演算負担を軽減できる。
　図８は、積層造形物の変形の予測に用いる検証用モデルＭＤＬを示す説明図である。
　図８に示す検証用モデルＭＤＬを用いて積層造形物の変形を予測し、その計算時間の低減効果を確認した。
１．検証内容
（１）本発明に対応するプログラムと汎用ソフトウェアとの比較
　本発明に係る積層造形物の変形予測方法に基づくプログラムを実行させてブロック毎の並列計算を実施した場合（試験例１）と、既定の汎用ソフトウェアを用いて、ＣＰＵ自体が自動的に並列計算を実施した場合（試験例２）との、計算時間を比較した。ただし、使用する解析装置のＣＰＵ構成は、本発明に係る積層造形物の変形予測方法に基づくプログラムを用いるものよりも、汎用ソフトウェアを用いる場合のものを、より高速な処理が行える構成としている。
（２）並列計算の有無
　上記した試験例１のうち、解析装置のＣＰＵの性能を同一にして、ブロック毎の並列計算なしの場合（試験例１－１）と、ブロック毎の並列計算ありの場合（試験例１－２，１－３，１－４）との計算時間を比較した。
２．使用ハードウェア
（１）本発明に対応するプログラムを実行する解析装置［構成１］の仕様
　ＣＰＵ：インテル社製　Core（登録商標）i7-6800K（６コア、１２スレッド、動作クロック３．４ＧＨｚ）
　ＯＳ：マイクロソフト社製　Windows10（登録商標）
（２）汎用ソフトウェアを実行する解析装置［構成２］の仕様
　ＣＰＵ：インテル社製　Xeon（登録商標）　E5-2637v4（８コア、１６スレッド、動作クロック３．５０ＧＨｚ）
　ＯＳ：ＳＵＳＥ社製　Linux（登録商標）　Enterprise Server 11 SP4
３．計算モデル
　２０層の溶着ビードで構成される壁体である積層造形体の３Ｄモデル（節点数：７９９４０　要素数：６３９５４）
４．検証結果
　図９は、試験例１－１，１－２，１－３，１－４、及び試験例２の計算時間を示すグラフである。
　試験例１－１，１－２，１－３，１－４では、構成１の解析装置を用いた。試験例１－１のブロック毎の並列計算をしない場合（１スレッドで計算）の計算時間は８分２７秒であった。試験例１－２のブロック毎の並列計算を２スレッドで実施した場合の計算時間は４分１８秒であり、試験例１－３の６スレッドで実施した場合の計算時間は２分６秒であり、試験例１－４の１２スレッドで実施した場合の計算時間は１分３５秒であった。
　一方、構成２の解析装置を用いた試験例２では、既定の汎用ソフトウェアを用いて、ＣＰＵの自動並列計算で実施した。その結果、構成１の解析装置よりも演算処理性能が高い構成にもかかわらず、計算時間は２分４８秒となった。
　以上の結果から、複数のブロック（溶着ビード）の変形を同時に計算することで、並列スレッド数の増加に従い計算時間を短縮できている。また、汎用ソフトウェアでＣＰＵの自動並列計算を行った場合（試験例２）と比較して、試験例１－４の１２スレッドで並列計算した方の計算時間が短くなった。これは、両者の並列計算のアルゴリズムの違い、つまり、汎用ソフトウェアでは溶着ビード毎に逐次変形を計算しているが、本手法では複数の溶着ビードについて同時に計算しているためと考えられる。
　このように、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせること、及び明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。
　以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１）　溶加材を溶融及び凝固させた溶着ビードで形成した溶着ビード層に、次層の前記溶着ビード層を繰り返し積層して造形される積層造形物の変形予測方法であって、
　前記積層造形物の形状を複数のブロックに分割する工程と、
　前記ブロック毎の前記溶着ビード形成前後における変形量及び変形方向を、それぞれ固有ひずみ法に基づいて複数スレッドの並列処理によって算出する工程と、
　前記複数のブロックのうち、互いに接合されるブロックから構成される少なくとも一つのブロック群を設定する工程と、
　前記ブロック群を構成する個々のブロックの前記変形量を、当該ブロックの前記変形方向に応じて加算して、前記ブロック群全体の変形を算出する工程と、
を有する、積層造形物の変形予測方法。
　この積層造形物の変形予測方法によれば、複数のブロック毎の変形量及び変形方向を、並列計算により同時に求めることで、高速な演算処理が可能となり、複雑な積層造形物の形状であっても短時間で変形予測が行える。また、計算が煩雑となる弾塑性解析の計算を必要とせず、固有ひずみ法を使用するため計算負荷を軽減できる。
（２）　前記複数のブロックに分割する工程は、前記溶着ビードを単位として前記積層造形物の形状を分割する、（１）に記載の積層造形物の変形予測方法。
　この積層造形物の変形予測方法によれば、溶着ビード毎にブロック分割して変形を予測するため、より細かな変形を正確に予測できる。
（３）　前記複数のブロックに分割する工程は、複数の前記溶着ビードの積層体を単位として前記積層造形物の形状を分割する、（１）に記載の積層造形物の変形予測方法。
　この積層造形物の変形予測方法によれば、溶着ビードの積層体毎にブロック分割して変形を予測するため、例えば、特定のブロックのみ入れ替えた積層造形物である場合に、入れ替えたブロックの変形を他のブロックの変形に加算することで、簡単に積層造形物全体の変形が求められる。
（４）　前記複数のブロックのうち互いに同じ溶接条件となるブロック同士を、同じ前記ブロック群に設定する、（１）～（３）のいずれか１つに記載の積層造形物の変形予測方法。
　この積層造形物の変形予測方法によれば、各ブロックの変形パターンを単純化し、固有ひずみの解析を平易にできる。
（５）　前記積層造形物の形状が、複数の前記ブロック群に分割される場合に、
　前記複数のブロック群の前記変形量を、当該ブロック群の前記変形方向に応じて加算して、前記積層造形物の変形を予測する、（１）～（４）のいずれか１つに記載の積層造形物の変形予測方法。
　この積層造形物の変形予測方法によれば、積層造形物が複雑な形状であっても、ブロック群毎に変形を加算するため、積層造形物の変形の演算の煩雑化を軽減できる。
　なお、本出願は、２０２１年１月２９日出願の日本特許出願（特願２０２１－１３５７６）に基づくものであり、その内容は本出願の中に参照として援用される。
　１０　積層造形物の製造装置
　１１　積層造形装置
　１３　電源装置
　１５　コントローラ
　１７　トーチ
　１９　溶接ロボット
　２３　溶加材供給部
　２５　ベースプレート
　３１　ＣＡＤ／ＣＡＭ部
　３３　軌道演算部
　３５　記憶部
　３７　制御部
　４１　ＣＰＵ
　４３　メモリ
　４５　記憶部
　４７　入力部
　４９　出力部
　５１　通信部
　５３　ネットワーク
　５５　サーバ
　６１　固有ひずみＤＢ作成・記憶部
　６３　ブロック分割部
　６５　固有ひずみ定義部
　６７　並列計算部
　６９　計算結果統合部
　７１　枠部
　７３　内部造形部
１００　解析装置
ＤＢ　固有ひずみデータベース
ＭＤＬ　検証用モデル
Ｗ　積層造形物

Claims (6)

  1. 　溶加材を溶融及び凝固させた溶着ビードで形成した溶着ビード層に、次層の前記溶着ビード層を繰り返し積層して造形される積層造形物の変形予測方法であって、
    　前記積層造形物の形状を複数のブロックに分割する工程と、
    　前記ブロック毎の前記溶着ビード形成前後における変形量及び変形方向を、それぞれ固有ひずみ法に基づいて複数スレッドの並列処理によって算出する工程と、
    　前記複数のブロックのうち、互いに接合されるブロックから構成される少なくとも一つのブロック群を設定する工程と、
    　前記ブロック群を構成する個々のブロックの前記変形量を、当該ブロックの前記変形方向に応じて加算して、前記ブロック群全体の変形を算出する工程と、
    を有する、積層造形物の変形予測方法。
  2. 　前記複数のブロックに分割する工程は、前記溶着ビードを単位として前記積層造形物の形状を分割する、
    請求項１に記載の積層造形物の変形予測方法。
  3. 　前記複数のブロックに分割する工程は、複数の前記溶着ビードの積層体を単位として前記積層造形物の形状を分割する、
    請求項１に記載の積層造形物の変形予測方法。
  4. 　前記複数のブロックのうち互いに同じ溶接条件となるブロック同士を、同じ前記ブロック群に設定する、
    請求項１～３のいずれか１項に記載の積層造形物の変形予測方法。
  5. 　前記積層造形物の形状が、複数の前記ブロック群に分割される場合に、
    　前記複数のブロック群の前記変形量を、当該ブロック群の前記変形方向に応じて加算して、前記積層造形物の変形を予測する、
    請求項１～３のいずれか１項に記載の積層造形物の変形予測方法。
  6. 　前記積層造形物の形状が、複数の前記ブロック群に分割される場合に、
    　前記複数のブロック群の前記変形量を、当該ブロック群の前記変形方向に応じて加算して、前記積層造形物の変形を予測する、
    請求項４に記載の積層造形物の変形予測方法。
PCT/JP2022/000398 2021-01-29 2022-01-07 積層造形物の変形予測方法 WO2022163329A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202280011899.XA CN116829290A (zh) 2021-01-29 2022-01-07 层叠造型物的变形预测方法
US18/263,098 US20240102798A1 (en) 2021-01-29 2022-01-07 Method for predicting deformation of additively manufactured object
EP22745556.5A EP4269110A4 (en) 2021-01-29 2022-01-07 METHOD FOR PREDICTING THE DEFORMATION OF AN ADDITIVELY MANUFACTURED OBJECT

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021-013576 2021-01-29
JP2021013576A JP7505999B2 (ja) 2021-01-29 2021-01-29 積層造形物の変形予測方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022163329A1 true WO2022163329A1 (ja) 2022-08-04

Family

ID=82653380

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/000398 WO2022163329A1 (ja) 2021-01-29 2022-01-07 積層造形物の変形予測方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20240102798A1 (ja)
EP (1) EP4269110A4 (ja)
JP (1) JP7505999B2 (ja)
CN (1) CN116829290A (ja)
WO (1) WO2022163329A1 (ja)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014115789A (ja) 2012-12-07 2014-06-26 Toshiba Corp 解析装置、解析方法および解析プログラム
JP2017161981A (ja) * 2016-03-07 2017-09-14 株式会社東芝 解析装置、解析方法および解析プログラム
WO2018123858A1 (ja) 2016-12-26 2018-07-05 三菱重工業株式会社 熱変形量演算装置、３次元積層システム、３次元積層方法及びプログラム
JP2018184623A (ja) 2017-04-24 2018-11-22 株式会社東芝 積層造形物の固有ひずみ算出装置、その固有ひずみ算出方法、その固有ひずみ算出プログラム、その解析装置、その解析方法、及び積層造形装置
WO2019049981A1 (ja) 2017-09-08 2019-03-14 公立大学法人大阪府立大学 積層造形物の解析方法及び積層造形物の解析装置、並びに積層造形物の製造方法及び積層造形物の製造装置
JP2020001059A (ja) * 2018-06-27 2020-01-09 株式会社神戸製鋼所 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
JP2020027491A (ja) 2018-08-14 2020-02-20 株式会社東芝 造形データ作成装置、造形データ作成装置用プログラム、造形データ作成方法および造形方法
JP2021003724A (ja) * 2019-06-26 2021-01-14 株式会社神戸製鋼所 積層造形方法
JP2021013576A (ja) 2019-07-12 2021-02-12 株式会社Ｑｄレーザ 視覚検査装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4945312B2 (ja) * 2007-05-22 2012-06-06 株式会社東芝 被溶接体物理量の解析方法および解析システム
WO2019070125A1 (en) * 2017-10-06 2019-04-11 Technische Universiteit Delft DIGITAL PROCESS SIMULATION OF ADDITIVE MANUFACTURE

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014115789A (ja) 2012-12-07 2014-06-26 Toshiba Corp 解析装置、解析方法および解析プログラム
JP2017161981A (ja) * 2016-03-07 2017-09-14 株式会社東芝 解析装置、解析方法および解析プログラム
WO2018123858A1 (ja) 2016-12-26 2018-07-05 三菱重工業株式会社 熱変形量演算装置、３次元積層システム、３次元積層方法及びプログラム
JP2018184623A (ja) 2017-04-24 2018-11-22 株式会社東芝 積層造形物の固有ひずみ算出装置、その固有ひずみ算出方法、その固有ひずみ算出プログラム、その解析装置、その解析方法、及び積層造形装置
WO2019049981A1 (ja) 2017-09-08 2019-03-14 公立大学法人大阪府立大学 積層造形物の解析方法及び積層造形物の解析装置、並びに積層造形物の製造方法及び積層造形物の製造装置
JP2020001059A (ja) * 2018-06-27 2020-01-09 株式会社神戸製鋼所 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
JP2020027491A (ja) 2018-08-14 2020-02-20 株式会社東芝 造形データ作成装置、造形データ作成装置用プログラム、造形データ作成方法および造形方法
JP2021003724A (ja) * 2019-06-26 2021-01-14 株式会社神戸製鋼所 積層造形方法
JP2021013576A (ja) 2019-07-12 2021-02-12 株式会社Ｑｄレーザ 視覚検査装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4269110A4

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022117082A (ja) 2022-08-10
EP4269110A4 (en) 2024-08-21
EP4269110A1 (en) 2023-11-01
US20240102798A1 (en) 2024-03-28
JP7505999B2 (ja) 2024-06-25
CN116829290A (zh) 2023-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Nguyen et al. Continuous Eulerian tool path strategies for wire-arc additive manufacturing of rib-web structures with machine-learning-based adaptive void filling
CN112368099B (zh) 层叠造型物的制造方法以及制造装置
Ding et al. Process planning strategy for wire and arc additive manufacturing
US9952572B2 (en) Object production using an additive manufacturing process
JP7303163B2 (ja) 欠陥発生予測方法、及び欠陥発生予測装置
Zhang et al. Robotic additive manufacturing along curved surface—A step towards free-form fabrication
JP6981957B2 (ja) 余肉量設定方法、余肉量設定装置、及び造形物の製造方法、並びにプログラム
WO2018180135A1 (ja) 積層造形物の製造方法及び製造システム
JP6753990B1 (ja) 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
CN116137838A (zh) 造形计划支援方法以及造形计划支援装置
JP7404833B2 (ja) 品質予測システム
JP2021016885A (ja) 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
WO2022163329A1 (ja) 積層造形物の変形予測方法
JP6753989B1 (ja) 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
JP2021138030A (ja) 積層造形物の材質予測方法、材質データベースの構築方法、積層造形物の積層計画方法、及び積層造形物の製造方法
WO2023171151A1 (ja) 学習装置、温度履歴予測装置、溶接システム及びプログラム
WO2021029297A1 (ja) 積層造形物の積層計画方法、積層造形物の製造方法及び製造装置
WO2023149143A1 (ja) 制御情報生成装置、制御情報生成方法、プログラム、溶接制御装置及び溶接装置
WO2023149142A1 (ja) 制御情報生成装置、制御情報生成方法、溶接制御装置及び制御情報生成プログラム
JP7303162B2 (ja) 積層造形物の製造方法
JP2024071271A (ja) 断面形状データ生成方法、断面形状データ生成装置及びプログラム
JP2021188060A (ja) 積層造形物の解析装置および解析方法、並びに積層造形物の造形システム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22745556

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18263098

Country of ref document: US

Ref document number: 202280011899.X

Country of ref document: CN

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022745556

Country of ref document: EP

Effective date: 20230727

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE