Simcenter 3Dを使用して、アディティブ・マニュファクチャリング製品の疲労寿命を予測

アディティブ・マニュファクチャリング (AM) 材料の疲労寿命を予測することは簡単ではありません。特に、構造的に負荷のかかる、安全が最優先の部品の場合、なおさら困難です。一般に確立した材料なら、エンジニアリング・プロセスでどのシミュレーション手法やツールを使って疲労解析を実行すればよいのか検討がつきます。しかしAMとなると状況は異なります。幸いなことに、SimcenterのエンジニアがAM部品の疲労性能をより正確に、より速く、より安価に予測できる革新的な手法を開発しました。

このホワイトペーパーを読み、Simcenter 3Dソフトウェアを使用して設計と製造プロセスの両方を最適化し、信頼性の高いAM製品を実現する方法を見つけましょう。

• AMが誘発する局所的な材料の状態を予測
• 機械学習を使用して、AMが誘発する局所的な材料の状態が疲労特性に及ぼす影響を予測
• AMが誘発する局所的な材料の状態を考慮して、効率的な耐久性解析を実行

アディティブ・マニュファクチャリングで製造する部品の疲労寿命を正確に予測

AM疲労破壊予測シミュレーション・プロセスのメカニズムを構成する3つの要素は、形状、負荷、材料です。「材料条件の組み合わせが無限にある」という事実が、エンジニアにとって深刻な問題となっています。部品レベルになると、さらに複雑になります。AMが誘発する局所的な疲労に影響を及ぼす要因を多数考慮しなければならないからです。Simcenter 3Dソフトウェアは、こうした課題をすべて解決するソリューションを提供し、疲労寿命を正確に予測できる効率的なシミュレーション・ベースのアプローチを実現します。

機械学習を導入して耐疲労性を予測

AMで製造する部品の耐疲労性は、AMが誘発する構造の局所的な状態の影響を受けます。AMでは、気孔率や表面粗さなど、局所的な状態が不均一に発生します。Simcenter 3Dを使用すれば、メーカーはAMプロセスが誘発する材料の局所的な状態を評価し、MLアルゴリズムを使用して、局所的な状態を考慮した材料の耐疲労性モデルを作成できます。これにより、正確な予測に基づいて、プリント部品の全体的な耐久性の振る舞いを調査できるようになりました。

Simcenter 3Dソフトウェアの耐久性シミュレーション手法を実装

最後のステップは、こうした材料の状態を、部品レベルで実行する耐久性シミュレーション解析に追加することです。Simcenter 3Dソフトウェアには、耐疲労性を予測するための上記の機械学習材料モデルを含めることができます。実験データまたはシミュレーション・データのいずれかを使って作業を開始します。シミュレーションに製造の詳細を含めることで、プロセスは劇的に改善する可能性があります。エンジニアは、Simcenter 3Dの正確な耐久性予測に基づいて、時間のかかる高品質プリント処理を、重要な領域のみに限定することで、生産性を大幅に改善できます。

ホワイトペーパーをダウンロードして、Simcenter™ 3Dソフトウェアに追加されたシーメンス独自の検証済み耐久性シミュレーション手法の詳細をご確認ください。この手法を使えば、メーカーは高耐久性部品をはるかに高速かつ安価にプリントできるようになります。