粉末级金属激光立体成形热-流-固耦合数值模拟

批准号:
51875023
项目类别:
面上项目
资助金额:
60.0 万元
负责人:
陈高翔
依托单位:
学科分类:
E0504.机械结构强度学
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
樊江、黎波、袁庆浩、许洪斌、塞毕力格、倪铭
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中文摘要
金属增材制造(AM)技术是高性能航空发动机复杂金属结构件制造的关键技术。AM过程是激光、粉末、熔池以及基体之间相互作用的过程,涉及多尺度多物理场复杂强热热流固耦合问题。发展相应的数值模拟技术对于深刻理解和把握加工工艺参数对结构件性能的影响具有重要意义。本项目针对金属激光AM中的同步送粉激光立体成形(LSF)工艺,进行粉末级无网格数值模拟,将粉末直接建模成微米级的颗粒集合体,并建立相应的微裂纹扩展模型,采用统一的气-液-固全域本构关系描述粉末材料热力学行为并进行求解,进而分析工艺参数-材料微观结构-材料属性-产品性能之间的量化关系,而后利用优化算法搜寻最佳工艺参数,获得最优材料力学属性与产品性能,达到工艺优化的目的。最终形成具有创新性的金属LSF工艺仿真优化平台。
英文摘要
Metal additive manufacturing (AM) is a key technology to the manufacture of complex metal structures of high performance aero-engine. AM process is a process of interaction between laser, powder, molten pool and matrix. The development of the corresponding numerical simulation technology is of great significance in understanding and grasping the influence of machining process parameters on the performance of structural parts. This project aims at the synchronal powder feeding laser solid forming (LSF) process in powder level and will establish a meshless numerical simulation technique. The powder will be directly modeled as particle aggregates in micron level and a corresponding micro-crack propagation model will be established. The uniform gas-liquid-solid global constitutive relation will be used to describe the thermodynamic behavior of the powder material and then carry on solution. Then the quantitative relationship between process parameters-material micro-structures-material properties-product properties will be analyzed. Then using optimization algorithm searches the best process parameters for the optimal material mechanical properties and product performance, which achieves the purpose of process optimization. At last, an innovative platform for metal LSF process simulation and optimization will be established.
金属增材制造(AM)技术是高性能航空发动机复杂金属结构件制造的关键技术,精准的AM过程模拟是制备高质量高性能构件的关键。现有的数值方法无法准确模拟AM加工过程中的粉末熔凝、固液交互等多场强耦合复杂物理问题。本项目针对金属激光AM中的同步送粉激光立体成形(LSF)工艺,研究了粉末级熔池动力学行为直接数值模拟的建模方法、打印过程中微裂纹的形成与晶粒生长模拟方法,以及基于模型的不确定性量化(UQ)性能评估技术。经过研究,形成了一个具有创新性的金属LSF工艺仿真优化平台。在该平台下,将粉末直接建模成微米级的颗粒集合体,利用建立的一种基于能量原理的微裂纹扩展模型以及统一的气-液-固全域本构关系,直接模拟出了LSF工艺过程中粉末熔凝、孔隙与微裂纹等缺陷形成、熔池内晶粒生长的真实物理现象。最终结合UQ技术,完成了最优工艺参数的筛选。本研究对于深刻理解和把握加工工艺参数对结构件性能的影响提供了基础。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Calculation of hybrid reliability of turbine disk based on self-evolutionary game model with few shot learning
基于少样本学习自进化博弈模型的涡轮盘混合可靠性计算
DOI:10.1007/s00158-020-02734-w
发表时间:2020-09
期刊:Structural and Multidisciplinary Optimization
影响因子:3.9
作者:Gaoxiang Chen;Jiang Fan;Hongbin Xu;Bo Li
通讯作者:Bo Li
Strength uncertainty analysis of composite turbine blade with small sample size
小样本量复合材料涡轮叶片强度不确定度分析
DOI:10.1016/j.istruc.2021.04.059
发表时间:2021-10
期刊:Structures
影响因子:4.1
作者:Chen Gaoxiang;Fan Jiang;Dong Shaojing;Liu Daxiang
通讯作者:Liu Daxiang
DOI:10.3390/aerospace9110656
发表时间:2022-10
期刊:Aerospace
影响因子:2.6
作者:Jiang Fan;Qinghao Yuan;Gaoxiang Chen;Huming Liao;Bo Li;Guangchen Bai
通讯作者:Guangchen Bai
Adaptive Local Maximum-Entropy Surrogate Model and Its Application to Turbine Disk Reliability Analysis
自适应局部最大熵代理模型及其在涡轮盘可靠性分析中的应用
DOI:10.3390/aerospace9070353
发表时间:2022-06
期刊:Aerospace
影响因子:2.6
作者:Jiang Fan;Qinghao Yuan;Fulei Jing;Hongbin Xu;Hao Wang;Qingze Meng
通讯作者:Qingze Meng
Reliability Prediction Method for Low-Cycle Fatigue Life of Compressor Disks Based on the Fusion of Simulation and Zero-Failure Data
基于仿真与零故障数据融合的压气机盘低周疲劳寿命可靠性预测方法
DOI:10.3390/app12094318
发表时间:2022
期刊:Applied sciences
影响因子:--
作者:Ruoqi Chen;Gaoxiang Chen;Xi Liu;Xing Ai;Haiyan Zhu
通讯作者:Haiyan Zhu
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