Dal mondo della ricerca, tre nuove frontiere per l’AM a metallo
Mantenere uno sguardo attento sulle iniziative e i progetti di ricerca nel campo della manifattura additiva è fondamentale per capire in quale direzione si muovono la tecnologia e il settore, e quali potrebbero essere le prossime grandi innovazioni. Proprio per questo, abbiamo scelto di mettere in evidenza tre progetti che vengono dal mondo della ricerca, focalizzati sui processi e sui materiali della manifattura additiva metallica. Vediamoli da vicino.
Il team di ORNL sviluppa la lega DuAlumin-3D per LPBF
Di recente, un gruppo di scienziati dell’Oak Ridge National Laboratory (ORNL) ha annunciato un importante passo avanti nell’uso della lega DuAlumin-3D per componenti automobilistici. Il materiale, sviluppato appositamente per l’AM, è una lega di alluminio a doppio rinforzo, caratterizzata da un’estrema resistenza a scorrimento viscoso e fatica anche a temperature molto elevate, comprese tra 300°C e 400°C.
Secondo le ultime rivelazioni sull’innovativa lega, il team di ORNL ha registrato prestazioni superiori rispetto alle leghe tradizionali. In particolare, laddove le leghe di alluminio standard con caratteristiche simili tendono a presentare cricche nel processo LPBF, i componenti in DuAlumin-3D non ne mostrano, grazie anche a un breve ciclo di trattamento termico. Questo rende la lega un candidato ideale per applicazioni automobilistiche ad alta temperatura, come i motori ad alta efficienza, e per componenti aerospaziali come scambiatori di calore ottimizzati.
DuAlumin-3D è stata sviluppata all’interno del VTO Powertrain Materials Core Program grazie alla collaborazione con il DOE Advanced Materials and Manufacturing Office. L’obiettivo è introdurre sul mercato una lega di alluminio non solo leggera e resistente, ma soprattutto adatta al processo LPBF.
“Le leghe di alluminio rappresentano uno spazio di ricerca molto stimolante per noi”, ha dichiarato Plotkowski, senior R&D staff member e responsabile del progetto. “La sfida principale è che le leghe convenzionali, quelle più utilizzate a livello globale e con le proprietà più interessanti, risultano difficili da processare con la manifattura additiva.” Con la migliore resistenza allo scorrimento viscoso a 300°C, DuAlumin-3D risolve questa sfida.
Dalla SCUT, il machine learning per prevedere le prestazioni del Ti6Al4V
Quest’estate, i ricercatori della South China University of Technology (SCUT) hanno pubblicato uno studio che propone un approccio data-driven per prevedere le proprietà dei componenti stampati in 3D in lega di titanio Ti6Al4V. Il lavoro, basato su LPBF su larga scala, utilizza modelli di stacking ensemble learning per stimare i risultati in base a vari parametri di macchina e di materiale.
Nel processo LPBF, l’enorme numero di parametri rende complesso individuare la combinazione ottimale. Se i modelli di machine learning tradizionali possono essere applicati, risultano però limitati dalla complessità delle interazioni. I modelli di stacking, invece, sono più efficaci nel gestire questa complessità.
Il team della SCUT ha dimostrato questo approccio impostando parametri di prova per un componente in titanio stampato su un sistema LPBF di grandi dimensioni e applicando diversi algoritmi (tra cui ANN, ENet, KRR, GBR e Lasso) per costruire un modello di stacking in grado di prevedere la resistenza a trazione. L’ottimizzazione bayesiana e la cross-validation sono state utilizzate per migliorare il modello, e sono state applicate diverse metriche di valutazione.
L’analisi ha mostrato che i parametri più influenti sulla resistenza a trazione sono stati la velocità di scansione e, subito dopo, la potenza del laser. Dopo l’ottimizzazione, la combinazione ottimale dei modelli di base è stata individuata. I risultati di training e testing hanno dimostrato che il modello di stacking offre una maggiore accuratezza predittiva e stabilità rispetto al modello ANN, cogliendo meglio le relazioni complesse tra parametri di processo e resistenza meccanica.
In definitiva, questo lavoro dimostra come un modello di “stacking ensemble learning” possa contribuire a prevedere con maggiore precisione la resistenza a trazione della lega di titanio in stampa 3D.
Il team RMIT sviluppa titanio più economico del 29%
Sempre sul tema del titanio, un gruppo di ingegneri del Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) ha recentemente sviluppato una nuova lega di titanio stampata in 3D che risulta circa un terzo più economica rispetto a quelle comunemente usate nell’AM a metallo. Il materiale ha inoltre dimostrato migliori prestazioni meccaniche rispetto alle leghe di titanio standard stampate in 3D (Ti-6Al-4V).
Il team di RMIT, attivo nel Center for Additive Manufacturing dell’università, ha depositato un brevetto provvisorio per il nuovo approccio e sta valutando i prossimi passi per la commercializzazione della tecnologia, incluso il coinvolgimento di partner “in grado di fornire indicazioni per le fasi successive di sviluppo”.
“La stampa 3D consente una produzione più veloce, meno dispendiosa e più personalizzabile, ma continuiamo a fare affidamento su leghe ormai datate come la Ti-6Al-4V, che non permettono di sfruttare appieno questo potenziale,” ha dichiarato Ryan Brooke, dottorando e autore principale dello studio. “È come se avessimo inventato un aereo e lo stessimo ancora guidando su strada. Nuovi tipi di titanio e altre leghe ci consentiranno di spingere davvero i confini di ciò che è possibile con la stampa 3D, e il framework di progettazione che abbiamo definito nello studio rappresenta un passo significativo in questa direzione.”
Nello studio, la nuova lega di titanio è risultata il 29% più economica da produrre rispetto al titanio standard, garantendo al tempo stesso una stampa più uniforme (senza le microstrutture colonnari che in alcune leghe possono portare a proprietà meccaniche disomogenee). “Con una formula più economica che evita queste microstrutture colonnari, abbiamo risolto due sfide cruciali che finora hanno limitato l’adozione diffusa della stampa 3D,” ha aggiunto Brooke.
