Optimisation des trajectoires en fabrication additive basée sur la simulation

par Mohammed akram Chergui

Projet de thèse en GI : Génie Industriel : conception et production

Sous la direction de Frédéric Vignat, François Villeneuve et de Nicolas Beraud.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble) , en partenariat avec Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble) (laboratoire) et de Conception Produit Process (CPP) (equipe de recherche) depuis le 01-10-2017 .


  • Résumé

    La fabrication additive de pièce par technologie lit de poudre passe par la détermination de trajectoires de balayage d'un faisceau (faisceau d'électron ou laser) et d'une stratégie de fusion associée aux différentes zones de cette trajectoire. La stratégie de fusion consiste en un jeu de paramètres tels que la puissance du faisceau, sa focalisation et sa vitesse de déplacement. Cette stratégie varie le long de la trajectoire déterminée pour s'adapter aux conditions telles que le ratio matière dense /poudre aux alentours de la zone fondue ou l'historique récent de passage du faisceau. A l'heure actuelle les trajectoires de fusion sont souvent une combinaison de contours (cf figure 1b) et zigzag (cf figure 1a) déterminés à partir de la géométrie et d'un paramètre d'offset w dépendant des caractéristiques de fusion et en particulier des dimensions de la zone de fusion (souvent nommée piscine de fusion). Ces dimensions dépendent de la stratégie de fusion qui est souvent prédéterminée lors de l'étape de calcul des trajectoires. Cette stratégie est ensuite adaptée le long de la trajectoire, à partir de la stratégie initiale, pour s'adapter aux conditions locales. La détermination de cette variation de stratégie se base souvent sur des modèles thermiques simples (1D) jouant sur la vitesse de balayage du faisceau pour faire varier l'énergie apportée par zone. Les travaux de thèse de Nicolas Béraud [1] ont permis la mise au point d'une simulation rapide du procédé EBM basée sur des abaques. La simulation développée permet d'obtenir de manière rapide une carte de température tout au long du procédé de fabrication. Il a proposé l'utilisation de cette simulation pour l'optimisation de la vitesse de balayage avec pour objectif d'obtenir une température maximale atteinte en chaque point comprise entre 2 valeurs. La détermination de ces 2 valeurs a été effectué par essai et doit garantir une fusion correcte et sans porosité du matériau tout en limitant surfusion et déformations thermiques. La méthode proposée est une ébauche du travail de recherche proposé dans le cadre de la thèse. En effet dans ces travaux on peut noter plusieurs limites : • Le critère de « bonne fusion » retenu (température maximale atteinte) qui ne représente pas l'ensemble des problèmes de fusion à prendre en compte • L'utilisation de la seule vitesse de balayage comme paramètre variable dans le problème d'optimisation de la stratégie de fusion • L'algorithme d'optimisation, correction qui ne permet pas de garantir le respect du critère de température dans 100% de la pièce

  • Titre traduit

    Simulation based trajectory optimisation in additive manufacturing


  • Résumé

    Manufacturing good parts with additive technologies rely on melt pool dimension and temperature and are controlled by manufacturing strategies often decided on machine side. Strategies are built on beam path and variable energy input. Beam path are often a mix of contour and hatching strategies filling the contours at each slice. Energy input depend on beam intensity and speed and is determined from simple thermal models to control melt pool dimensions and temperature and ensure porosity free material. These models take into account variation in thermal environment such as overhanging surfaces or back and forth hatching path. However not all the situations are correctly handled and precision is limited. The objectives of the PhD are to propose new method to determine energy input from full built chamber 3D thermal simulation. Using the results of the simulation, energy can be modified to keep melt pool temperature in a predetermined range. The first step will be to define the optimal range of temperatureThen a method to optimize the built strategy from the simulation results will have to be proposed and tested.