简介:摘要 通过SEM、压缩实验和有限元模拟等方法,研究了不同孔型结构对激光选区熔化(Selective Laser Melting, SLM)制备多孔β型钛合金组织和压缩变形行为的影响。实现结果表明,不同孔型结构多孔材料组织均为β等轴晶。压缩变形过程中,立方(CUB)结构多孔材料孔梁只发生屈曲变形,强度最高,约为297 MPa;菱形十二面体(RHO)结构的孔梁受较大的弯曲变形和较小的屈曲变形作用,强度最低但塑性最好;拓扑优化(TOP)结构受相同的弯曲变形和屈曲变形作用,强度适中,塑性较好。以上结果表明,通过改变孔梁倾斜角度调整其变形行为,可以有效调整多孔材料的强塑性匹配。
简介:摘要:深度学习在激光熔化选择性激光熔化(SLM)工艺中的应用日益受到关注。本研究探讨了深度学习在SLM工艺优化中的关键作用,并提出了一种基于深度学习的方法来提高加工效率和质量。通过收集大量的SLM工艺数据,我们建立了一个深度学习模型,用于预测激光熔化过程中的温度分布、残余应力和材料性质。实验结果表明,深度学习模型能够显著提高SLM工艺的精度和稳定性,减少了试验和优化的时间成本。