Grunnleggende konsepter
Die Studie präsentiert einen effizienten Ansatz zur Quantifizierung der Unsicherheiten, die mit numerischen Simulationen des laserbasierten Pulverbettschmelzens von Metallen verbunden sind. Der Fokus liegt auf einem thermomechanischen Modell eines Inconel 625 Auskragungsträgers, basierend auf dem AMBench2018-01-Benchmark des National Institute of Standards and Technology (NIST). Der vorgeschlagene Ansatz besteht aus einer vorwärtsgerichteten Unsicherheitsquantifizierung der Restspannungen des Auskragungsträgers unter Berücksichtigung der Unsicherheit bei einigen Parametern der numerischen Simulation, nämlich dem Pulverkonvektionskoeffizienten und der Aktivierungstemperatur. Die Unsicherheit dieser Parameter wird durch eine datengestützte Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion modelliert, die durch ein Bayes'sches Inversionverfahren auf der Grundlage der vom NIST bereitgestellten Verschiebungsmessdaten gewonnen wird.
Sammendrag
Die Studie präsentiert einen effizienten Ansatz zur Quantifizierung der Unsicherheiten in numerischen Simulationen des laserbasierten Pulverbettschmelzens (PBF-LB/M) von Metallen. Der Fokus liegt auf einem thermomechanischen Modell eines Inconel 625 Auskragungsträgers, basierend auf dem AMBench2018-01-Benchmark des NIST.
Der Ansatz besteht aus zwei Schritten:
- Bayessche Inverse Unsicherheitsquantifizierung:
- Es werden zwei unsichere Parameter identifiziert: der Pulverkonvektionskoeffizient und die Aktivierungstemperatur.
- Mithilfe eines Bayes'schen Inversionverfahrens und der vom NIST bereitgestellten Verschiebungsmessdaten wird eine datengestützte Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) für diese Parameter berechnet.
- Datengestützte Vorwärts-Unsicherheitsquantifizierung:
- Die datengestützte PDF der unsicheren Parameter wird verwendet, um die Unsicherheiten in der Vorhersage der Restspannungen des Auskragungsträgers zu quantifizieren.
- Der Ansatz führt zu einer 33%igen Reduzierung der Unsicherheiten in der Vorhersage der Restspannungen im Vergleich zu einer Analyse, die auf a-priori-Parameterbereichen basiert.
- Die wahrscheinlichsten Werte der Restspannungen stimmen gut mit den experimentellen Daten des NIST überein, obwohl nur Verschiebungsdaten für das Bayes'sche Inversionverfahren verwendet wurden.
Um die hohe Rechenzeit der numerischen Simulationen zu bewältigen, wird ein Multi-Fidelity-Surrogatmodell auf Basis der Multi-Index Stochastic Collocation (MISC) Methode eingesetzt.
Statistikk
Die Aktivierungstemperatur beträgt etwa 1386°C.
Der Pulverkonvektionskoeffizient beträgt etwa e^(-3).
Sitater
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