Analysis, modeling and prediction of surface roughness of copper, obtained by selective laser melting

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Unlike traditional methods of material removal, rapid prototyping technologies are aimed at creating complex products by sequentially adding material (materials). By now, a large number of rapid prototyping methods, which differ in the material used and in the method for shaping the article, are known. Innovative is the method of selective laser melting of physical copies of various objects from metals, alloys and metal-matrix composite materials to meet the requirements of the Aerospace, Defense, Automotive and Biomedical Industries. An important direction in the development of selective laser melting technology is improving the quality of the product being formed. This is a complex multi-parameter process, in which it is possible to isolate about 130 parameters that affect the final result. The paper presents the results of experimental studies of the influence of argon shielding gas, mechanical activation of powder and the effect of technological melting modes: laser radiation power, laser beam travel speed, scanning step, preheating temperature of the powder material on the surface roughness obtained from copper powder material by selective laser melting. Melting experiments of copper powder are implemented in a layer-by-layer laser melting unit of the original design, which allows regulating all technological melting modes. The surface roughness is determined by the Olympus LEXT OLS4100 digital non-contact microscope. A mathematical dependence of the roughness of the surface layer from copper powder on the technological melting regimes is obtained on the basis of the theory of experimental planning and static processing of the results. Significant parameters of the regime are determined: laser radiation power, laser beam moving speed, scanning step, affecting the layer roughness. As well as the range of its change from 480 to 725 microns with an increase in power from 14 to 30 watts, the laser beam travel speed is 1400 mm/min, the powder heating temperature is 114 oС, the scanning step is 0.2 mm. From 750 to 480 μm with an increase in the speed of the laser beam from 200 to 3000 mm/min, power 22 W, powder heating temperature 114 °C, scanning step 0.2 mm. An increase in the scanning step from 0.1 to 0.3 mm leads to a decrease in the roughness from 740 to 525 μm with a laser beam moving speed of 3000 mm/min, a power of 30 W, a powder preheating temperature of 200 °C. The positive influence of the protective atmosphere and mechanical activation of the powder material on the quality of the surface layer is shown.

About the authors

N. A Saprykina

Yurga Institute of Technology, TPU Affiliate

Email: nat_anat_sapr@mail.ru
26, Leningradskaya st., 652055, Yurga, Russian Federation

References

  1. Beaman J.J., Deckard C.R. Selective laser sintering with assisted powder handling: patent 4938816 US. - Appl. date 03.07.1990.
  2. Шишковский И.B. Селективное лазерное спекание и синтез функциональных структур: дис. … д-ра физ.-мат. наук: 01.04.17. - Самара, 2006. - 390 с.
  3. Direct selective laser sintering of metals / M. Agarwala, D. Bourell, J. Beaman, H. Marcus, J. Barlow // Rapid Prototyping Journal. - 1995. - Vol. 1, iss. 1. - P. 26-36. - doi: 10.1108/13552549510078113.
  4. Mumtaz K., Hopkinson N. Top surface and side roughness of Inconel 625 parts processed using selective laser melting // Rapid Prototyping Journal. - 2009. - Vol. 15, iss. 2. - P. 96-103. - doi: 10.1108/13552540910943397.
  5. Integrative production technology for high-wage countries / ed. by C. Brecher. - Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2012. - 1096 p. - ISBN 978-3-642-21066-2. - doi: 10.1007/978-3-642-21067-9.
  6. Gibson I., Rosen D.W., Stucker B. Additive manufacturing technologies: rapid prototyping to direct digital manufacturing. - New York, USA: Springer, 2009. - 459 p. - ISBN-10: 1441911197. - ISBN-13: 9781441911193.
  7. Theoretical and experimental study on surface roughness of 316L stainless steel metal parts obtained through selective laser melting / D. Wang, Y. Liu, Y. Yang, D. Xiao // Rapid Prototyping Journal. - 2016. - Vol. 22, iss. 4. - P. 706-716. - doi: 10.1108/RPJ-06-2015-0078.
  8. Cheng B., Shrestha S., Chou K. Stress and deformation evaluations of scanning strategy effect in selective laser melting // Additive Manufacturing. - 2016. - Vol. 12, pt. B. - P. 240-251. - doi: /10.1016/j.addma.2016.05.007.
  9. Influences of processing parameters on surface roughness of Hastelloy X produced by selective laser melting / Y. Tian, D. Tomus, P. Rometsch, X. Wu // Additive Manufacturing. - 2017. - Vol. 13. - P. 103-112. - doi: 10.1016/j.addma.2016.10.010.
  10. Lasers and materials in selective laser sintering / J. Kruth, X. Wang, T. Laoui, L. Froyen // Assembly Automation. - 2003. - Vol. 23, iss. 4. - P. 357-371. - doi: 10.1108/01445150310698652.
  11. Jhabvala J., Boillat E., Glardon R. Study of the inter-particle necks in selective laser sintering // Rapid Prototyping Journal. - 2013. - Vol. 19, iss. 2. - P. 111-117. - doi: 10.1108/13552541311302969.
  12. Selective laser melting of iron-based powder / J.P. Kruth, L. Froyen, J. Van Vaerenbergh, P. Mercelis, M. Rombouts, B. Lauwers // Journal of Materials Processing Technology. - 2004. - Vol. 149, iss. 1-3. - P. 616-622. - doi: 10.1016/j.jmatprotec.2003.11.051.
  13. Saprykin A.A., Saprykina N.A. Engineering support for improving quality of layer-by-layer laser sintering // Proceedings - 2012 7th International Forum on Strategic Technology, IFOST 2012, Tomsk, 18-21 September 2012. - Tomsk, 2012. - P. 6357719. - doi: 10.1109/IFOST.2012.6357719.
  14. Improvement of the sintered surface and bulk of the product via differentiating laser sintering (melting) modes / N.A. Saprykina, A.A. Saprykin, D.A. Arkhipova, I.F. Borovikov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2016. - Vol. 142, N 1. - P. 012089. - doi: 10.1088/1757-899X/142/1/012089.
  15. Спиридонов А.А. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. - М.: Машиностроение, 1981. - 184 c.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».