Моделирование технологических параметров в аддитивном производстве Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

актуальная тема 33

Моделирование технологических параметров в аддитивном производстве

Анализируются основные параметры, влияющие на качество готового изделия в аддитивном производстве, обсуждается бинарная многокритериальная математическая модель по выбору вектора оптимальных параметров в соответствии с определенными аддитивными технологиями

А.В. Смирнов1

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, smiandrei@bmstu.ru

1 ассистент кафедры «Промышленная логистика», Москва, Россия

Для цитирования: Смирнов А.В. Моделирование технологических параметров в аддитивном производстве // Компетентность / Competency (Russia). — 2024. — № 6. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-33-36

ключевые слова

производственные параметры, качество, параметры качества, процессы аддитивного производства

машиностроительном отрасли постоянно увеличивается доля высокотехнологичной продукции, к которой предъявляются особые требования в части конструкторско-технологической подготовки производства и качества конечных изделий. При этом на этапе проек-тно-конструкторской подготовки есть возможность внедрить новые цифровые решения по автоматизации. С одной стороны, это приводит к постоянному изменению применяемых на предприятии технологий производства, с другой стороны, обеспечивает требуемый уровень качества с минимальными стоимостными и временными издержками, что в результате приводит к проблеме выбора технологических параметров производства и необходимости разработки подходов к варьированию параметров под изначальные требования качества готового изделия [1, 2].

Для задачи определения оптимальных производственных параметров пока нет готового решения, так как зачастую итог разработки маршрутной карты изготовления изделия на про-ектно-конструкторском этапе в значительной степени зависит от знаний и опыта технологов и инженеров, ответственных за проект. Формирование технологического процесса изготовления изделия можно разбить на несколько основных этапов, приведем их: 1. Оценка функциональных и конструктивных требований, включая показатели качества будущего изделия. На этом этапе необходимо систематизировать исходные данные, которые потребуются для дальнейшего анализа технологического процесса. Основные исходные данные для технолога включают рабочую проектно-конструктор-скую документацию на изделие, описание функциональных требований и режимов эксплуатации, а также тех-

нические требования, которые задаются главными параметрами качества: точностью обработки, шероховатостью, показателями надежности. Для формирования маршрутной карты изготовления изделия необходимо учитывать его конструкционные (например, уникальная геометрия) и функциональные особенности (например, режимы эксплуатации). Специалистом также оценивается технологичность конструкции — набор свойств, обеспечивающих эффективность и экономичность производства, удобство и безопасность эксплуатации.

2. Моделирование производственных параметров. Этот процесс включает в себя оценку технологических параметров (имеющееся на предприятии парка оборудование, качество исходного сырья, себестоимость и время выполнения производственных операций) и их последующее варьирование для определения вектора значений, обеспечивающих максимальную эффективность и рентабельность процесса.

3. Утверждение маршрутной карты производственного процесса. Особый интерес при определении оптимальных производственных параметров представляет рассмотрение подходов к их выбору на примере процессов аддитивного производства для обеспечения заданных параметров качества готовых изделий. За последние несколько лет появилось много работ, посвященных выбору технологий и режимов аддитивного производства [3-5], что обусловлено широким спектром и легкой взаимозаменяемостью применяемых технологий.

Выбор технологических параметров в аддитивном производстве

Нарастающее развитие аддитивного производства как многообещающей технологии созда-

34 актуальная тема

справка

В аддитивном производстве

детали производят путем плавления порошка-прекурсора слой за слоем в соответствии с моделью, разработанной на проектно-конструкторском этапе. Помимо возможности изготовления металлических деталей сложной формы, технология аддитивного производства контролирует микроструктуру, управляя параметрами процесса. Использование технологий аддитивного производства позволяет получать изделия с уникальными механическими свойствами, при этом контролируя одновременно как внешнюю сложную форму, так и внутреннюю микроструктуру

Рис. 1. Укрупненная схема процесса аддитивного производства [Additive manufacturing process enlarged scheme]

Техническое задание и основные параметры Основные будущего изделия стандарты

ния машиностроительных изделии позволило изготавливать компоненты сложной формы с использованием данных трехмерной компьютерной модели (3D-CAD).

Благодаря этим возможностям в последние годы интенсивно изучается вопрос управления микроструктурой металлов и сплавов в изделиях, полученных с помощью аддитивных технологий [6]. При реализации стратегии масштабирования использования аддитивных технологий на предприятии необходимо решить несколько проблем (например, образование дефектов в процессе обработки, стоимость оптимизации параметров процесса во многих видах материальных систем).

При проектировании маршрутной карты особое внимание нужно уделять основным технологическим параметрам, которые напрямую связаны с качеством конечного изделия. Связь производственных параметров и показателей качества конечного изделия для аддитивного производства представлена на рис. 1.

Например, согласно ГОСТ Р 59038-2020 основными показателями качества являются габаритные размеры, требования к чистоте (шероховатости поверхности), квалитет точности, химический состав синтезированного материала (возможно, выборочно, по ряду элементов, газам, примесям). При этом существующие стандарты качества в области аддитивных тех-

нологий не регламентируют такие показатели, как прочность и пористость, которые отражают макро- и микроструктурную однородность изделий. В свою очередь, однородность готового изделия обеспечивается за счет таких технологических параметров, как:

► температурный режим лазерного луча в ходе обработки;

► скорость и темп лазера;

► пространственное размещение заготовок в рабочей камере.

Значения показателей данных параметров зависят в том числе от вида и качества используемого сырья и технологических требований к итоговому продукту. Любое отклонение от установленной технологии производства может привести к возникновению дефектов в изделии, которые повлияют на его дальнейшую эксплуатацию.

Технологии аддитивного производства классифицируются по:

► материалу исходного сырья (например, выделяются различные варианты процессов плавления в слое порошка, подачи порошка и подачи проволоки);

► источнику энергии (лазер, электронный луч, дуга);

► временным и стоимостным показателям, что в поиске баланса между требованиями обеспечения высокого качества поставляемых изделий и минимизации затрат на их производство приводит к постановке бинарной многокритериальной оптимизационной задачи линейного программирования.

актуальная тема 35

Приведем пример технологического параметра, отражающего постановку многокритериального выбора производственных параметров. Если к детали из металлического порошка предъявляются особые требования по прочности, используются различные методики спекания слоев. Направление проходов лазера изменяется в процессе обработки, что может быть достигнуто сменой направления движения лазера при спекании каждого слоя. На рис. 2 представлены три основных подхода движения лазера по слоям. Каждый тип определяется различными временными и качественными показателями, диагональный тип движения (рис. 2а), например, является самым быстрым, но имеет существенный недостаток, отражающийся на качестве конечного изделия, — неравномерное распределение тепла по каждому слою. Технологические операции, в которых используется поочередное и секторальное движение лазера (рис. 2б и 2в), заметно медленнее, но тепло при спекании распределяется равномерно по всему слою, что значительно снижает усталостные напряжения и пористость в структуре.

Найти оптимальное соответствие производственных параметров необходимым параметрам качества обработки аналитическим путем весьма проблематично. Например, задача многокритериальной бинарной оптимизации с учетом различных технологических параметров в условиях достижения параметров качества будет выглядеть следующим образом:

z =TLcijxij ^ min;

i=1j=1

г . m n

Q -Xlq'jxj ^max;

i=i j=1

mn

Q =Y!qjxj ^ min;

i=1j=1

m n

T =YZtijxij ^ min.

ЛИ.

DDI т

= 11ш=

а)

б)

qijxij - -' x.e {0;1}

(5)

(1) (2)

(3)

(4)

i=i j=1

При ограничениях соответствия качества согласно проектно-конструк-торской документации:

Рис. 2. Движение лазера по слоям

[Laser movement through the layers]

где г — индекс технологической операции (1, .., т);

j — индекс варианта выполнения технологической операции (1, .., п);

5 — индекс рассматриваемого параметра обеспечения качества обработки на г-й технологической операции по ■'-му варианту выполнения (1, .., г^);

сг— стоимость выполнения г-й тех-

и

нологической операции по 7~му варианту;

— 5-й параметр качества обработки заготовки на г-й технологической операции по му варианту;

— время выполнения г-й технологической операции по ■-му варианту;

— 5-й параметр качества обработки заготовки на г-й технологической операции по ■-му варианту выполнения.

Из формул (2) и (3) следует, что мы имеем разнонаправленные критерии по показателям качества обработки заготовки — одни показатели направлены на минимизацию, другие на максимизацию. При этом, несмотря на большое число методов решения задач многокритериальной оптимизации, среди которых наиболее популярными являются метод целевого ограничения

[7] и метод свертки целевых критериев

[8], все они носят экспертный характер.

Самая большая проблема заключается в верификации результатов моделирования, так как для оптимизационных задач играет большую роль качество исходных данных. Другими словами, насколько точно, достоверно и объемно собрана информация по рассматриваемым производственным параметрам, в первую очередь по по-

Список

литературы

1. Сидельников И.Д., Бром А.Е. // Будущее машиностроения России. —

2017.

2. Фокин И.В., Смирнов А.Н. // Вестник Иркутского государственного технического университета. — 2021. — Т. 25. — № 3; огд/10.21285/1814-3520-2021-3-332-341.

3. Анамова Р.Р. // Труды МАИ. — 2015. — № 82.

4. Засканов В.Г., Гришанов Г.М., Хаймович И.Н. [и др.] // Известия Самарского научного центра РАН. —

2018. — № 6.

5. Барзов А.А., Галиновский А.Л., Голубев Е.С. [и др.] // Инженерный журнал: наука и инновации. — 2018. —

№ 6(78).

6. Баданина Ю.В., Галиновский А.Л., Голубев Е.С. [и др.] // Технология селективного лазерного спекания в производстве изделий ракетно-космической техники.— 2019.

7. Смирнов А.В., Бром А.Е. // Контроль качества продукции. — 2023. — № 6.

8. Бром А.Е., Сидельников И.Д. // Вестник Государственного университета просвещения. Серия: Экономика. — 2016. — № 4.

36 актуальная тема

Статья поступила в редакцию 18.04.2024

казателям качества (корреляционные зависимости между применяемыми технологиями и качеством обработки), а также стоимостным и временным параметрам, настолько точными и будут результаты моделирования. Таким образом, рассмотренные модели могут признаваться как теоретические.

Заключение

Подбор производственных параметров под каждое изделие в аддитивном производстве проводится путем проб и ошибок, с множеством дорогостоящих экспе-

риментов, несмотря на отсутствие перспективы его широкого использования. Так почему мы придаем такое значение опыту в передовых технологических направлениях?

Важно, что современные инструменты компьютерного моделирования позволят варьировать производственные параметры в аддитивном производстве. Например, компьютерные программы дают возможность создавать виртуальные модели изделий и симулировать процесс печати, что помогает определить оптимальные параметры для каждого конкретного случая. ■

36 topical theme Kompetentnost / Competency (Russia) 6/2024

ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-33-36

Modeling of Technological Parameters in Additive Manufacturing

A.V. Smirnov1, Bauman Moscow State Technical University, smiandrei@bmstu.ru

1 Assistant of Industrial Logistics Department, Moscow, Russia

Citation: Smirnov A.V. Modeling of Technological Parameters in Additive Manufacturing, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2024, no. 6, pp. 33-36. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-33-36

key words

production parameters, quality, quality parameters, additive manufacturing processes

References

In recent years, machine-building enterprises have been actively adopting the approach of customized production organization, where production parameters can be varied to suit any order. This is connected with the rapid development of additive technologies implemented in production, which allow for the manufacturing of metal parts with complex shapes and the control of the metal microstructure by adjusting the process parameters. This makes it possible to produce products with unique mechanical properties and complex internal microstructure. The application of advanced additive manufacturing technologies involves establishing a set of parameters for each sub-process that will influence the quality of the final product. In the article I have analyzed the primary parameters that influence the quality of the final product in additive manufacturing. It discusses a binary multicriteria mathematical model for selecting an optimal parameter vector based on the chosen additive technologies.

1. Sidel'nikov I.D., Brom A.E., Budushchee mashinostroeniya Rossii, 2017, pp. 655-657.

2. Fokin I.V., Smirnov A.N., Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2021, vol. 25, no. 3, pp. 332-341; https://doi. org/10.21285/1814-3520-2021-3-332-341.

3. Anamova R.R., Trudy MAI, 2015, no. 82.

4. Zaskanov V.G., Grishanov G.M., Khaymovich I.N. [i dr.], Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN, 2018, no. 6.

5. Barzov A.A., Galinovskiy A.L., Golubev E.S. [i dr.], Inzhenernyy zhurnal: nauka i innovatsii, 2018, no. 6(78), pp. 1-14.

6. Badanina Yu.V., Galinovskiy A.L., Golubev E.S. [i dr.], Tekhnologiya selektivnogo lazernogo spekaniya v proizvodstve izdeliy raketno-kosmicheskoy tekhniki, 2019.

7. Smirnov A.V., Brom A.E., Kontrol' kachestva produktsii, 2023, no. 6, pp. 56-60.

8. Brom A.E., Sidel'nikov I.D., Vestnik Gosudarstvennogo universiteta prosveshcheniya. Seriya: Ekonomika, 2016, no. 4, pp. 56-61.