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宾夕法尼亚大学开发用于美国军队的3D打印超韧性钢的新方法

      中国3D打印网3月3日讯,宾夕法尼亚州立大学工程学院的研究人员已获得美国陆军的 434,000美元奖励,用于开发一种优化的3D打印高强度合金的方法。在项目进行期间,该团队打算使用计算机建模来识别基于激光定向能量沉积(L-DED)的设置,该设置能够打印出更坚固的金属并提高材料效率。这种高级钢可能具有多种与国防相关的应用,从防弹背心到舰船船体的防爆保护。
         该项目共同负责人Amrita Basak说:“这些材料是增材制造的全新类别。我们发现的东西可以帮助研究团体进一步追求这一目标,也许陆军会发现使用这些材料来促进其任务的新方法。”
3D打印的轮式坦克模型
  3D打印的轮式坦克模型。夕法尼亚州立大学的工程师正在开发一种3D打印大幅面军事部件的优化系统。宾夕法尼亚州立大学通过iStock,DEVRIMB提供的图像。
  打印零件以进行维修
        本质上,美国国防部(DoD)负责协调陆军,海军,太空部队和其他美国军事组织的活动,包括其支出重点。在此职权范围内,国防部在将3D打印技术集成到每个部队的行动中投入了大量资金,并且最近公布了有史以来首次推广该技术的策略。
         在国防应用方面,3D打印作为按需制造备件的一种方式显示出了特殊的潜力,这可能对战场上孤立的士兵有利。因此,国防部已委托ExOne开发“便携式3D打印工厂”,该工厂能够在世界任何地方生产备件。
         同样,美国陆军此前已购买了Rize One 3D打印机用于按需生产,并采用了MELD制造技术来维修移动中的军用车辆。但是,可靠性方面的问题继续阻止军方内附加零件的进一步推广,因为它们通常需要证明是防弹的才能使其在最终使用场景中有用。
         为了解决这个问题,美国陆军研究实验室(ARL)选择采用机器学习(ML),以更好地了解零件磨损。例如,ARL最近部署了Senvol的ML软件来评估3D打印导弹部件的效能,并且使用类似的模拟,宾夕法尼亚州立大学的工程师现在正在寻求对他们基于合金的方法进行认证,尽管适用于大幅面应用。
 ARL的目的是使用Senvol的ML算法来开发一种鉴定3D打印导弹零件的方法
  ARL的目的是使用Senvol的ML算法来开发一种鉴定3D打印导弹零件的方法。通过ARL拍摄的照片。美国陆军越来越多地使用基于仿真的方法来对3D打印零件进行鉴定,以供在战斗场景中最终使用。通过ARL拍摄的照片。
  宾夕法尼亚州立大学的新颖方法
       显然,坚固的3D打印金属零件在军事屏蔽方面具有巨大的潜力,但某些高性能合金可能很难加工。特别是,与常规材料相比,高级钢更容易开裂,并且焊接性低,从而限制了其与国防相关的应用。
        为了解决这个问题,Basak现在打算与该项目的首席研究员托德·帕尔默(Todd Palmer)合作,以开发一种优化的电焊生产工艺。与粉料喂养的机器相反,工程师期望采用基于线材的方法可以使它们使该过程更具成本效益,同时也减少了材料浪费。
         根据Palmer的说法,宾夕法尼亚州立大学处于进行研究的独特位置:“我们围绕AM的垂直整合是宾夕法尼亚州立大学的真正优势,我们在实验方面以及材料,数值方法和机器学习方面都有专家。那就是使我们与众不同的地方:我们可以将这些人跨学科汇聚在一起。”

         在项目本身期间,团队将设置为使用计算机建模来测试和完善其过程的参数,然后再模拟最终零件的性能。完善后,工程师们将着眼于实际评估他们的方法,使用宾州州立大学的机器创建大幅面的测试零件,并生成实验数据,这些数据可能被证明对将来的最终军事用途有用。对于Basak来说,访问Penn State广泛的3D打印资源对于证明他们的方法的有效性至关重要。 “在这个项目中,我们正在探索非常大的结构,” Basak总结道。 “如果我们没有足够大的3D打印机来创建它们,那么我们将无能为力。但是我们有很多,我们将需要他们全部来成功完成该项目。”

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