This article proposes a novel high-performance computing approach for the prediction of the temperature field in powder bed fusion (PBF) additive manufacturing processes. In contrast to many existing approaches to part-scale simulations, the underlying computational model consistently resolves physical scan tracks without additional heat source scaling, agglomeration strategies or any other heuristic modeling assumptions. A growing, adaptively refined mesh accurately captures all details of the laser beam motion. Critically, the fine spatial resolution required for resolved scan tracks in combination with the high scan velocities underlying these processes mandates the use of comparatively small time steps to resolve the underlying physics. Explicit time integration schemes are well-suited for this setting, while unconditionally stable implicit time integration schemes are employed for the interlayer cool down phase governed by significantly larger time scales. These two schemes are combined and implemented in an efficient fast operator evaluation framework providing significant performance gains and optimization opportunities. The capabilities of the novel framework are demonstrated through realistic AM examples on the centimeter scale including the first scan-resolved simulation of the entire NIST AM Benchmark cantilever specimen, with a computation time of less than one day. Apart from physical insights gained through these simulation examples, also numerical aspects are thoroughly studied on basis of weak and strong parallel scaling tests. As potential applications, the proposed thermal PBF simulation framework can serve as a basis for microstructure and thermo-mechanical predictions on the part-scale, but also to assess the influence of scan pattern and part geometry on melt pool shape and temperature, which are important indicators for well-known process instabilities.


翻译:本文提出一种新型高性能计算方法,用于预测粉末床熔融(PBF)增材制造工艺中的温度场。与现有多种零件尺度模拟方法不同,该底层计算模型在不借助热源缩放、团簇策略或其它任何启发式建模假设的前提下,可一致地解析物理扫描轨迹。通过动态自适应加密网格精确捕捉激光束运动的所有细节。关键之处在于,为实现扫描轨迹解析所需的精细空间分辨率,结合工艺过程中固有的高扫描速度,必须采用相对较小的时间步长以解析底层物理过程。显式时间积分格式在此场景中表现出显著优势,而针对受控于大得多的时标的层间冷却阶段,则采用无条件稳定的隐式时间积分格式。上述两种格式被有机结合并部署于高效快速算子评估框架中,从而提供显著的性能提升与优化空间。通过厘米级真实增材制造示例(包括首次完成整个NIST AM基准悬臂梁试件扫描解析模拟,计算时间不超过一天),验证了该新型框架的能力。除通过上述模拟示例获得的物理洞察外,还基于弱扩展与强扩展并行测试对数值特性进行了系统研究。在潜在应用方面,所提出的热PBF仿真框架既可作为零件尺度微观结构与热力学预测的基础,也可用于评估扫描路径与零件几何形状对熔池形态及温度的影响——这些参数正是已知工艺不稳定性的重要指标。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
11+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员