ニッケルベースの超合金における致命的なサイズの欠陥の検出を自動化する方法

この月に開催されるEuroSuperalloys 2022シンポジウムで、私はドイツに拠点を置く顧客であるMTU Aero Enginesと、オハイオに拠点を置く材料特性化パートナーであるUES Robometと共同で論文を発表します。

もし航空宇宙セクターの部品供給チェーンで働いているのであれば、ニッケルベースの超合金製鋳造部品の生産に関連する課題に精通している可能性があります。欠陥のない部品を製造することは難しく、高価なハードウェアテストも同様です。これは財務面だけでなく、コストや利益に影響を与えるだけでなく、材料の浪費や排出物が環境に費用がかかり、持続可能性の観点からはもはや受け入れられない実践であるためです。そのため、デジタル化が製造業界に迅速に進展しており、鋳造部品のサプライヤーも例外ではありません。

航空宇宙分野のデジタルリーダーの1つであるMTU Aero Enginesでは、製造プロセスエンジニアが数値鋳造シミュレーションに基づく解決策を調査しており、重大な欠陥サイズの形成を予測することができます。これらの問題を解決するために自動化された解析と鋳造シミュレーションがどのように役立つかを調査する前に、エンジニアリングの苦痛を理解しましょう。

気孔クラスターは、特定の凝固条件によって投資鋳造プロセス中に形成される一般的な製造欠陥です。残念ながら、これらの気孔クラスターは、高いスクラップ率をもたらし、航空部品メーカーにとって主要なクラック発生源となります。長期的には、これらの気孔クラスターはニッケルベースの高温耐久合金の疲労寿命を低下させ、品質の低い部品は耐久性が低下します。したがって、高い応力を受ける航空エンジン部品のコンポーネント寿命を保証するためには、含まれる気孔の詳細な説明（気孔の寸法、クラスターの相互接続性、および部品内の位置）が重要です。

MTUエアロエンジンズとUESとの共同研究では、自動化とシミュレーションを使用して、代表的な気孔の寸法、それらの相互接続性、および気孔の位置を評価する三つ折りの手法を提案しています。研究で使用される部品はタービンブレードです。

1. 最初に、産業現場で気孔クラスターのサイズを評価するのに一般的に使用される2次元顕微鏡評価が、欠陥形成を制御するメカニズムについて重要な洞察を提供できる3次元実験評価と比較されました。気孔の割合、等価球状直径、および気孔クラスター内の気孔を受け入れるための閾値を評価することによって比較が行われました。

2. 第二に、3次元データを使用して、2次元で等価欠陥サイズを分類するアプローチを検証するための自動画像解析が開発されました。開発された自動ツールは、85％の精度を示しました。

3. 最後に、タービン部品で特定された気孔クラスターは、鋳造シミュレーションソフトウェアProCASTを使用した代表モデルからの予測と関連付けられます。金属、型、および鋳造中の断熱包の熱履歴に適切な説明がある場合、強化気孔を持つ鋳造タービンブレードの特定領域を特定できます。

画像処理技術に基づいて欠陥サイズを自動的に評価する方法を見つけました。さらに、使用される基準は、サンプル材料の3Dレンダリングによって検証されています。ProCASTを使用して、熱力学的データに基づいて（凝固プロセスは基本的に温度場によって決定されるため、それは熱および幾何学的な側面によって決定される）最も気孔形成しやすい領域を予測しました。説明されている手法は、気孔ネットワークを特徴付ける方法として採用できます。

良好な鋳造シミュレーションワークフローを設定することが、部品メーカーに具体的な利益をもたらし、部品の品質と耐久性を向上させ、それにより、航空部品をより持続可能にすることに貢献するのか興味深いです。

軽量設計と新素材で鋳造可能性を確保するためには、鋳造可能性のチェックからプロセス開発、包括的なプロセス検証まで、投資鋳造プロセス全体をカバーできる必要があります。私の個人的な必須ソフトウェア機能のリストには、以下が含まれます：

1. 自動シェル型生成
2. ラッピング構成のモデリング
3. 影付き効果を伴う放射
4. 粒子構造予測
5. 残留応力の予測
6. これらすべてを、合金、セラミックシェル、および断熱材の熱力学的材料特性を組み込みながら実行します。

これにより、製造エンジニアは効果的に方法とプロセス設計を開発し、制御し、適切な寸法公差を持つ高品質の鋳造品を提供できます。コストの制御と利益の向上も忘れてはいけません。

ESIのソフトウェアから得られる利益について、お客様からさらに詳しく学びたい場合は、当社の年間最大のデジタルイベントであるESI Liveをオンデマンドでご覧ください。こちらからご覧いただけます！

Naomi Bellomoさんは2019年からMTUに在籍しています。彼女は主に、Ni-スーパーアロイの疲労特性の予測のための有限要素モデリング（FEM）に取り組んでおり、現在はENSAM – LAMPA Angersの博士課程の学生でもあり、投資鋳造によって製造されたエンジン部品の欠陥形成を調査するための鋳造シミュレーションに取り組んでいます。焦点は、多結晶、定向凝固、および単結晶合金の両方にあります。Naomiさんのバックグラウンドは、ポリテクニコ・ディ・トリノで取得した材料工学の学位です。