東大ら,金属3Dプリント中の画像で多孔質構造を予測

東京大学とSOLIZEは,金属積層造形プロセスを高速で最適化するためのその場観察の手法を開発した(ニュースリリース)。

金属3Dプリンティングは,切削加工や型成形加工ではできない複雑な構造を造形できる方法として期待されている。実際に,複雑な冷却流路を有する金型や,骨組織のアンカリング構造を有する人工関節の部品など,応用範囲はますます広がっている。

金属粉を層状に敷き,レーザーを操作させ溶融・凝固を選択的に行なう,これを繰り返すことで3次元構造を得る。レーザーのパワーやスキャン速度など,パラメータの選択肢の数が膨大でそれを探索するのは人の勘・コツ・経験に頼ってきた部分があった。

研究グループは,多孔質構造の3Dプリンティング試作中のサンプルの天面を1回撮像し画像処理することで,内部の構造を予測する方法を開発した。3次元構造をX線CTで解析し,空隙率と平均孔径を算出し,その結果に合うような,天面撮像方法と画像処理を行なうことで,内部の構造を予測することができる。

この方法を用いて,試作サンプルを取りはずすことなく,1回の撮像で内部の構造を予測することができる。25個同時に試作した場合で,X線CT撮像と比較して,18分の1の測定時間で予測することができ,3次元画像を2次元画像から予測する予測確率に相当する決定係数は0.88と高い値を達成できた。

SOLIZEにてサンプル作製および光学顕微鏡撮影,東京大学にてX線CT撮像,両者で予測アルゴリズム開発を行なった。

この手法は,膨大なプロセスパラメータ候補から素早く最適化する,すなわち探索を大幅にハイスループット化する「プロセスインフォマティクス」の計測方法として有用な方法で,新たなプロセスの発見への強力なツールとなり得る。

研究グループは,この研究で対象としたステンレス材料の多孔質構造は航空宇宙分野の次世代の熱交換器を対象にしたもので,その製造パラメータの最適化のための開発期間を飛躍的に短縮する方法として期待されるとしている。

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