Aprèn - Laia Ortiz Membrado

Los métodos convencionales para la fabricación de piezas metálicas han sido ampliamente investigados y son reconocidos por su solidez. Sin embargo, su limitación en la producción de geometrías complejas, precisión en la deposición de elementos y control sobre las fases ha impulsado el interés hacia nuevas tecnologías, como la impresión 3D, específicamente la técnica de fusión por haz de electrones (EBM) y otras similares. Estas técnicas emergentes ofrecen una alternativa que promete abrir nuevas posibilidades en el diseño y fabricación de componentes, herramientas y objetos diversos. Dicho esto, la implementación de estos nuevos métodos conlleva incertidumbre debido a su relativa novedad. Las propiedades del material y su comportamiento dependen en gran medida de los cambios en que sufre en sus fases, su microestructura y la orientación de los granos, entre otros factores. Debido a que estos factores dependen en gran medida de las condiciones de fabricación, es crucial estudiar el efecto de la aplicación de estas nuevas metodologías en el material final. Este estudio se enfoca en el acero (adjuntar nombre), un acero muy común y utilizado, pero manufacturado usando una de estas nuevas técnicas como es la PB-EBM. En el estudio se presta atención a dos propiedades clave: la dureza y el módulo elástico, y para ello se han usado muestras del acero con diferentes geometrías y parámetros de fabricación. Para el análisis de estas muestras se han usado dos metodologías directas como son la Nanoindentación y ensayos de difracción de electrones retrodispersados (EBSD). La primera se trata de una técnica ampliamente utilizada para la determinación de propiedades mecánicas a escala nanométrica y con la segunda se obtiene información detallada sobre la microestructura del material. Para finalizar, los datos obtenidos con los ensayos de nanoindentación se han procesado utilizando algoritmos de aprendizaje autónomo para identificar las fases y sus distribuciones. Comparando estos

Micromechanics in additively manufactured metals using electron beam-based powder bed fusion

Bachelor thesis

Barberá Flichi, Francesc

Tutor / Supervisor: Botero Vega, Carlos Alberto; Ortiz Membrado, Laia; Jiménez Piqué, Emilio

Publication date: 2023

Barcelona East School of Engineering (EEBE)

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Els metalls obtinguts mitjançant fusió de llits de pols (PBF, Powder Bed Fusion), concretament per la tècnica de fusió per feix d'electrons (EB, Electron Beam), poden tenir propietats diferents, ja siguin físiques o mecàniques, depenent de la deposició d'energia del feix d'electrons i d'altres paràmetres de fabricació. El fet de conèixer les propietats mecàniques dels materials permet explicar el seu comportament davant d'estímuls externs, i una tècnica molt utilitzada per fer-ho és la de realitzar assajos de nanoindentació. En el present estudi, s'han analitzat una sèrie de mostres de metalls produïts mitjançant PBF-EB utilitzant diferents paràmetres de manufactura mitjançant assaigs de nanoindentació amb l'objectiu de conèixer els canvis que es produeixen a les propietats mecàniques (concretament, la duresa i el mòdul elàstic), i correlacionar-los amb la microestructura. Paral·lelament, s'han dut a terme anàlisis estadístics de les dades obtingudes als assajos mitjançant algoritmes d'aprenentatge automàtic (Machine Learning). Concretament, s'han aplicat mètodes d'agrupació (clustering), amb la intenció de crear un mètode robust que sigui capaç de, a partir de les dades dels assaigs de nanoindentació, identificar determinades característiques del material, concretament quines fases conté, com estan distribuïdes i les orientacions cristal·lines que tenen.

Los metales obtenidos mediante fusión de lechos de polvo (PBF, Powder Bed Fusion), concretamente por la técnica de fusión por haz de electrones (EB, Electron Beam), pueden tener propiedades diferentes, ya sean físicas o mecánicas, dependiendo de la deposición de energía del haz de electrones y otros parámetros de fabricación. El hecho de conocer las propiedades mecánicas de los materiales permite explicar su comportamiento frente a estímulos externos, y una técnica muy utilizada para ello es la de realizar ensayos de nanoindentación. En el presente estudio, se han analizado una serie de muestras de metales producidos mediante PBFEB usando diferentes parámetros de manufactura mediante ensayos de nanoindentación con el objetivo de conocer los cambios que se producen en las propiedades mecánicas (concretamente, la dureza y el módulo elástico), y correlacionarlos con la microestructura. Paralelamente, se han llevado a cabo análisis estadísticos de los datos obtenidos en los ensayos mediante algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning). Concretamente, se han aplicado métodos de agrupación (clustering), con la intención de crear un método robusto que sea capaz de, a partir de los datos de los ensayos de nanoindentación, identificar determinadas características del material, concretamente qué fases contiene, cómo están distribuidas y sus orientaciones cristalinas.

Metals obtained by Powder Bed Fusion (PBF), specifically by Electron Beam (EB), can have different properties, either physical or mechanical, depending on the electron beam energy deposition and other manufacturing parameters. The knowledge on the mechanical properties of materials makes it possible to explain their behavior in the face of external stimuli, and a widely used technique for this is to perform nanoindentation tests. In the present study, a set of metallic samples produced by PBF-EB using different manufacturing parameters have been analyzed performing nanoindentation tests with the aim of understanding the changes that occur in the mechanical properties (specifically, hardness and elastic modulus), and correlating them with the microstructure. At the same time, statistical analysis of the data obtained in the tests was carried out by Machine Learning algorithms. Specifically, clustering algorithms have been applied, with the intention of creating a robust method capable of identifying, from the nanoindentation test data, identify certain characteristics of the material, specifically which phases it contains, how they are distributed and the crystalline orientations they have.