なぜ金属 3D プリンティングのサポート構造を除去しなければならないのですか?

1. 支持構造物の主な役割とそれが時間の経過とともにどのように変化したか
熱力学を制御するための物理的障壁
金属 3D プリンティングのプロセス中、レーザーまたは電子ビームは狭い場所で非常に高い温度 (2000 度以上) を生成し、材料が液体から固体に非常に早く変化します。このプロセスでは、支持構造は 2 つの目的を果たします。まず、熱伝導媒体として、浮遊領域から基板に熱を素早く移動させ、局所的な過熱による残留応力の蓄積を防ぎます。第二に、金属の流れを制限することで、重力による溶融池の崩壊を防ぎます。たとえば、チタン合金インペラを印刷する際、吊り下げ角度が 45 度未満の場合、サポート構造により熱応力を 60% 削減できます。これにより、部品の反り変形率が 32% から 5% 未満に低下します。
プロセスの繰り返しによる避けられない結果
初期の金属 3D プリンティング マシンは、エネルギー密度を適切に管理できなかったため、多くのサポート構造を必要としました。最新の SLM デバイスは、マルチフィジックス カップリング モデリング テクノロジーの開発により、レーザー出力密度を動的に変更することで「適応サポート」を提供できます。-たとえば、Leiming Laser の LiM-X260A デバイスは、最適化されたスキャン アルゴリズムを使用することで、5 度から 35 度までの小さな角度で、サポートなしで吊り下げられた構造を印刷することに成功しました。これにより、必要なサポート材の量が 78% 削減されました。しかし、この技術はまだ特定の種類の材料と形状にのみ役立ちます。
2. 支持構造に依然として致命的な欠陥が存在する
材料特性の目に見えない殺人者
支持構造と印刷本体の材料界面は、それらがどのように構成されているかという点で互いに大きく異なります。 316L ステンレス鋼で印刷すると、グリッド サポートと固体の間の接合部に粗い柱状結晶が形成されることがあります。これにより、その領域は 15% ～ 20% 柔らかくなり、耐久性は 40% 低下します。支持残留物による「小さな陽極、大きな陰極」効果により電気化学的腐食が発生する可能性があり、腐食速度が 3 ～ 5 倍速くなるため、航空機エンジンのタービン ディスクなどの重要な部品にとって非常に悪影響を及ぼします。
形状精度への悪影響
支持構造とコンポーネントの表面の間の接触点には、厚さ 0.1 ～ 0.3 mm の移行層が形成されます。この層を機械的に除去すると、表面に傷ができる可能性があります。たとえば、GE Aviation の燃料ノズルの内部流路は直径わずか 2 mm です。サポートが残っていると、流路セクションが 8% 以上曲がる可能性があり、燃料の微粒化効果に直接影響します。電気化学的溶解などの最先端の技術を使用しても、電流密度が均一に分散していないと、0.05 mm レベルの局所的な腐食が発生する可能性があります。{8}}
コスト管理の弱点
支持構造の作成に使用される材料のコストは、金属 3D プリントの総コストの約 12% ～ 18% を占めます。ニッケル-基の高温-合金のコストは 1 キログラムあたり 2000 ドル以上で、余分な材料を廃棄するのは大変な作業です。後処理段階の人件費は 25% ～ 30% にもなる可能性があるため、さらに懸念されます。{8}} BMW IDAM 自動化生産ラインでは、依然として取り外しプロセスを人が手伝わなければならず、これがプロセス全体の自動化を妨げる大きなボトルネックとなっています。
3. 除去を支援する技術の画期的な進歩と問題点
精密な機械的除去における革命
ワイヤー切断やフライス加工などの従来の機械プロセスには、主に 2 つの問題があります。1 つは、複雑な内部キャビティ構造により処理が困難であること、2 つ目は、マイクロメートル レベルでの制御が困難であることです。 Rivelin Robotics の NetShape ロボット システムは、フォース フィードバック制御アルゴリズムを使用して接触力を 0.1N 以内に調整できます。 3D ビジュアル ポジショニング システムと併用すると、サポートの残留物を自動的に検出して除去できるため、表面がより滑らかになり (Ra6.3 μ m から Ra1.6 μ m)、処理速度が 10 倍向上します。
化学エッチングにおける選択的ブレークスルー
アリゾナ州立大学が開発した電気化学的支援除去技術は、差動電位場の生成により選択的溶解を実現します。 304 ステンレス鋼/炭素鋼システムでは、41wt% 硝酸溶液と酸素の組み合わせにより、厚さ 7 mm の炭素鋼サポートを 6 時間で完全に除去できます。また、ステンレス鋼基材の腐食速度を 0.002mm/h 未満に抑えます。この技術は医療用インプラントの製造に使用されており、サポートを取り外すのにかかる時間を 48 時間から 8 時間に短縮します。
スマートなアルゴリズムを使用して物事を改善する方法を予測する
ベルギーのスタートアップ、マテリアライズは、機械学習モデルを使用して最適なサポート構造を自動的に構築できる Magics というソフトウェアを開発しています。このシステムは 100,000 セットのプロセス データから学習し、熱応力がさまざまな形状にどのように広がるかを予測できます。サポート密度と接触面積を独自に変更することもできます。飛行機の構造の特定の部分を印刷する場合、最適化されたサポート方法により、材料の使用量が 42% 削減され、後処理時間が 65% 削減されました。-