本文導讀目錄：
2、自然子刊：AM Inconel 718薄壁的工藝、結構和性能的數據驅動分析
「科技動態」3D打印即將“起飛”
CFM LEAP發動機的燃油噴嘴系統于2015年在，這是首批因3D打印而廣為人知的航空航天系統之一，去年，該工廠生產了第30000個燃油噴嘴頭，該工藝也用于GEnx PDOS支架，GE還開發了GE Catalyst。
這是一種渦輪螺旋槳發動機，可將855個常規零件組合成12個組件，而GE9X則將300多個常規零件組合成僅7個3D打，GE航空表示已經確認了80多個要使用3D打印的零件，圖3 位于布拉格GE航空試驗設施中上的GE Cat，圖1 ORNL 3D打印的777X機翼加工工裝。
另一位EOS客戶能夠通過3D打印減輕重量，他們把裝在衛星內部一塊面包大小的鋁制小盒子，通過增材制造，使其重量減少了20％左右，那也許不超過一兩磅，但是當你談論有效載荷時。
每磅就代表數千美元，發明可沖蝕的工裝，ExOne在航空航天領域也很活躍，自2002年以來，ExOne的Sand 3D打印機已進入包括航空航天，它們制造用于金屬鑄造的型芯，現在設計一個模具、獲得一個好零件的時間已經能夠從數。
除了增加復雜性而不增加成本和模具存儲之外，3D打印還允許快速的設計迭代，鑄造廠正在走向3D打印，3D打印砂型鑄造已被積極采用，引發根本性的改變，GE還通過收購德國概念激光公司和瑞典Arcam A，投資了這項技術，隨著GE增材制造部門的發展。
其業務可以在數小時而不是數月內給出反饋并進行調整，隨著公司繼續發展增材制造工程和制造能力，這些投資使GE航空成為了更好的增材制造設備供應商，ORNL認為GE為推動3D打印在航空航天領域的發展，圖7 正在激光增材機床中生產的零件，航空航天迎來新金屬，空客正在與Autodesk的生成設計合作。
使用人工智能重新設計面向其它制造技術設計而現在要用，2015年，空客推出了所謂的“仿生隔板”，這是一種金屬3D打印墻和后座支撐結構，將客艙和飛機廚房分隔開，該隔板比常規制造的隔板輕約45％，空客打算為A320飛機生產該隔板。
不過，空客預計金屬3D打印的成本將下降得更快，Autodesk正在稍微修改設計，使其具有許多相同的優點，這第二種設計要求3D打印隔板的塑料模具，該模具將用已經鑒定可以飛行的合金鑄造。
模具仍然允許設計為更復雜的形狀，該隔板的第二個版本正在認證過程中，ExOne發明了一種沖蝕工裝用于層壓復合材料（包括，ExOne開發了一種用水沖洗3D打印工裝的工藝，材料在高達180攝氏度時仍保持水溶性。
該工藝正用于為洛克希德·馬丁公司的子公司西科斯基以，ExOne還提供了完整的金屬3D打印機系列，可以直接打印諸如Inconel 718之類的金屬，它還可以打印諸如碳化硅之類的陶瓷，3D打印已經能夠滲透到航空航天領域，人們傾向于擁有更復雜的鑄件，ExOne與西科斯基做了很多工作。
3D打印也被視為使用較輕材料的一種方式，除鈦外，此類材料還包括鋁、碳纖維和復合材料，對于某些零件，重量可以減少約一半。
輕量化至關重要——東西越重，將其保持在空中所需的能量就越大，航空航天工業愿意為增材制造零件支付溢價，所有的航空航天企業都做過計算，并宣稱增材制造是如何提高其競爭力的，由聚合物制成的3D打印備件已經用在了A350 XW。
一些A320neo和A350 XWB試驗飛機配備了，公司表示，更多的金屬零件正在認證過程中，空客使用的特殊增材制造技術，包括細絲沉積和粉末床聚合物技術、金屬粉末床和金屬線，目前，空客對可用于3D打印的材料數量感到滿意，在航空工業中使用ALM的合格鑒定工作在成本和時間上。
因此，空客公司的重點是在確認了價值創造機遇的幾種知名金屬，圖2 位于布拉格試驗臺上的GE Catalyst發，通用電氣公司一直是最主要的增材制造采用者之一，CFM是GE航空與法國賽峰集團之間的平股合資企業。
擁有四個經過美國聯邦航空管理局認證的3D打印零件，它們是用于GE90-94B的T25傳感器和CFM ，以及GEnx-2B電動門開啟系統（PDOS）支架和，空客以其他方式擴大了對增材制造的使用，五年前。
公司開始使用3D打印或所謂的“添加層制造（ALM），空客表示這是逐步引入ALM技術的長期戰略的第一步，在過去五年中，空客逐漸增加了ALM在批量生產和在役飛機中的應用數，公司已經生產并在空客飛機上安裝了7萬多個3D打印零，大多數零件都是用聚合物打印的，但用鈦和鎳基合金的越來越多，快速制造備件。
圖5 空客3D打印支架裝配件，預計3D打印在未來五年中將取得更多進展，它會被測試、測試并重新測試，增材供應鏈實際上也將在未來五年內增長，空客表示將遵循其計劃。
并逐步擴大應用領域和相關的價值創造機遇，與傳統技術相比，競爭力和市場份額將隨著新應用的興起而逐步增長，ORNL認為3D打印在航空航天領域會越做越大，大型結構組件是一些公司已經開始研究的領域，人們對航空航天工業的信心與日俱增，增材制造確實會帶來巨大的改變。
?。ū疚陌l表于民機戰略觀察微信公眾號 作者：航空工業，不再有“很多廢料”，對于EOS，關鍵的航空航天市場是火箭發動機，客戶之一是2017年成立的Launcher，致力于研發用于發射衛星的火箭，去年。
Launcher成功地測試了在EOS機床上打印的3，EOS已經與Launcher一起研究了發動機開發的，期望在將來制造有效載荷非常大的發動機，越來越多的私人公司涉足火箭，3D打印加速了這一發展——人們可以在今天或一兩個星，實際上可以還在辦公桌上擺放零件，并且可以對其進行一些測試。
火箭行業現在看起來非常令人興奮，增材制造公司正在努力滿足航空航天市場的需求，例如，EOS是使用直接金屬激光燒結的工業3D打印機制造商，已開始引入更多金屬進行打印，過去五年，公司又開發出10種金屬，這個數量不是很多。
人們想確?？梢灾圃斐龈哔|量的零件，并且總是存在挑戰，開發它們確實需要時間，讓“雷神”翱翔，航空航天工業一直尋求增材制造以提高效率、減少浪費，成為增材制造早期且熱情的采用者。
增材制造技術已用于飛行器內部制造支架，已用于打印發動機零件，從而大大減少了組件數量，甚至被用于生產21公斤的無人機，以試驗新技術，出于各種原因，航空航天被增材制造所吸引。
首先，航空工業廣泛使用昂貴的金屬，例如鈦，在傳統的減法制造中，超過90％的材料被去除，從而導致嚴峻的買飛比（BFT:buy to fly，3D打印能夠實現新形狀，這意味著需要制造的零件數量將減少。
通過3D打印，材料的浪費也更少，橡樹嶺國家實驗室（ORNL）認為，航空航天產品必須使用大量的鈦，會得到很多廢料，在切削工具方面鈦是殘酷的，鈦很難加工。
增加了停機時間和刀具成本，但鈦容易3D打印，空中客車集團是另一家采用3D打印的飛行器制造商，自2015年以來，空客對其“在現實中試驗高科技目標”（縮寫THOR，即北歐神話中的雷神托爾）小型無人機進行了試飛。
它的大約90％的結構組件是由塑性聚酰胺粉末3D打印，空客公司將THOR描述為“一個在實際飛行條件下實現，”空客利用增材制造技術提高了THOR的開發速度，花了七個星期的時間打印了60個結構部分，又花了一個星期組裝該飛機。
GE航空的增材制造從大量新產品的引入開始，但是已經將重點轉移到了降低現有產品成本的基礎上，增材制造為GE工程師提供了全新的創造自由度，從根本上改變了他們進行設計的方式，制造成本和設計復雜性之間的范式已經顛覆，使用增材制造，可以優化設計以提高性能。
3D打印可以加速零件生產和試驗，由于零件產出更快，公司提前六個月完成了Catalyst燃燒室的臺架試，粘合劑噴射增材制造技術公司ExOne認為，由3D打印技術制成的零件通常用于航空航天產品。
西科斯基CH-53重型直升機就是一個例子，它使用由ExOne 3D打印工具制成的復合材料空氣，圖6 EOS M290金屬3D打印機生產的火箭發動，這種好處是雙向的，航空航天企業的興趣也鼓勵了3D打印的進步，航空航天工業對增材制造的功能有強烈的需求。
全世界的大型航空航天制造商都在講述他們的3D打印故，它得到了驗證，這使人們能夠更認真地對待要求更高的應用，減輕每一磅都很重要，圖4 3D打印無人機THOR進行飛行試驗。
自然子刊：AM Inconel 718薄壁的工藝、結構和性能的數據驅動分析
結果表明，對于大多數試樣位置，預測的熱歷史與實驗結果吻合良好，例如，圖2a示出了在DED過程期間，情況a中點1、2和3的模擬（實線）和實驗IR相機數。
初始溫度為環境溫度295?K、大約200?s、當激，點1的溫度升高，在DED過程中，由于多層沉積，零件經歷重復的熱加熱和冷卻循環，在凝固過程中和凝固后，零件中產生的復雜熱場對最終材料微觀結構和機械性能，如屈服應力、屈服應變、極限抗拉強度（UTS）和失效。
然而，進行DED實驗以優化給定幾何形狀的工藝參數和刀具路，計算模型是獲得零件溫度歷史的有效方法，該溫度歷史與微觀結構和機械性能有關，圖6e是三種不同薄壁的冷卻速率和UTS之間的關系，圖6e中的綠線是對所有數據的線性擬合，結果表明。
UTS隨著冷卻速率的增加而增加，在三種情況中，情況C具有最大的UTS和最大的冷卻速率，但在每種情況下，冷卻速率與UTS之間的相關性較弱，表明冷卻速率本身不足以預測機械性能。
除了冷卻速率之外，我們需要考慮熱歷史中的更多因素或特征來預測機械性能，（a）距焊縫起始點23 mm和（b）83 mm處焊，我們還在圖9d和e中顯示了第二和第三卷積層的輸出，Conv1D_2和Conv1D_3有64個特征濾波，比較Conv1D_1、Conv1D_2和Conv1，Conv1D_1捕獲了來自輸入的大部分信息，盡管一些特征過濾器沒有激活。
圖5a顯示了不同情況和位置樣品的測量一次枝晶臂間距，從不同情況下不同位置的12個SEM微觀結構圖像測量，還計算了相應位置的模擬冷卻速率，微觀結構分析，在這項工作中，我們利用數據驅動的CNN模型開發了一個經驗證的有限，以研究Inconel 718電沉積過程中的熱歷史、。
我們使用熱模型的模擬溫度歷史，而不是使用具有不確定性的實驗測量紅外溫度，通過現場實驗驗證，通過CNN預測機械性能，對模擬的熱歷史、微觀結構和測量的機械性能進行了全面。
以了解工藝-結構-性能關系，CNN有效地識別了熱歷史的關鍵特征，討論，圖7 中間層可視化的CNN結構，在接近和高于固相線溫度時。
模擬溫度被認為比實驗數據更可靠，為了提高測量溫度的準確性，未來應開發校準液態和固態金屬合金發射率的方法，通過更詳細地描述真實零件邊界條件，尤其是整個表面上的熱對流，可能會影響模擬精度，圖3不同工藝參數零件微觀結構的SEM表征。
介紹，計算不同時間的溫度場和組合幾何結構，為了預測溫度場，許多研究人員使用有限元方法求解熱方程并模擬AM中的，對于大多數DED熱模型。
外部零件表面上的邊界條件假設對流系數恒定，然而，DED過程通常包括強制屏蔽氣流，流速在零件表面上變化，因此，提出了一種根據實測熱電偶數據校準的空間變化對流系數，與均勻對流系數模型相比，該模型與實驗溫度歷史更好地匹配。
在這項工作中，開發了經驗證的計算熱模型與基于1D CNN的數據驅，以精確模擬過程，并使用整個時間相關溫度曲線預測整個最終零件的機械性，數據驅動模型框架的概述如圖1所示，首先，我們使用基于有限元法的熱模型，對Inconel 718材料的DED多層構建過程進。
然后，使用1D CNN從模擬熱歷史中提取特征，以預測機械性能，研究和討論了熱歷史、微觀結構和機械性能之間的相關性，為了更好地理解物理機制。
我們將從中間卷積層提取的特征可視化，以解釋熱歷史和性質之間的相關性，我們分析了多個高UTS和低UTS情況下CNN檢測特，以研究熱歷史對不同UTS的貢獻，這項工作展示了一種有效的方法來模擬DED沉積的熱歷，通過一維CNN從這種熱歷史預測性能。
并進一步了解熱效應對凝固和機械性能的影響，圖4 情況B中不同位置的SEM顯微結構圖像，在兩組中識別出這兩種特征的模式，對于第一個特征(圖10a和c)，在冷卻的前300 s非常突出，高UTS組提取的信號通常更強。
非零值比低UTS組少，對于第三個特征濾波器(圖10b和d)，低UTS情況(圖10d)開始于高信號，但在前200 s內下降，之后在大約500 s激光關閉時間后衰減，在0.02-0.03附近穩定。
高UTS情況下(圖10b)在激光關閉時間之前保持在，雖然我們無法從這些圖中得出關于所涉及的物理現象的結，但這些結果表明，可能有兩種獨立的現象影響著UTS，一個在早期和高溫(第一個特征過濾器)，另一個在較長時間和較溫和的溫度(第三個特征過濾器)。
圖2 模擬和實驗溫度歷史的比較，來源：Data-driven analysis o，structure，and properties of additiv，npj computational materia，從圖4g中，我們發現冷卻速率、微觀結構和機械性能之間沒有明顯的。
中間位置的主枝晶臂間距大于頂部和底部試樣，從下至上，一次枝晶臂間距逐漸增大，但隨后減小，Laves相的體積分數和機械性能的變化趨勢相同。
但是冷卻速率從壁的頂部到底部單調地減小，盡管三個位置之間的冷卻速率差異很小，這些結果表明，單獨的冷卻速率不足以預測一個壁中不同位置的機械性能，可能需要其他熱歷史特征來發展工藝和機械性能之間的相，圖9 所有通道的第一、第二和第三卷積層(Conv1。
一次枝晶臂間距的預測，粉末沉積示意圖，結果表明，1D CNN模型具有強大的能力，可以使用模擬（而非實測）熱歷史預測機械性能，包括UTS、屈服應力和失效應力，1D CNN模型在識別復雜熱歷史中的重要隱藏特征方，具有良好的精度。
熱歷史的提取特征顯示了高UTS樣本和低UTS樣本的，對于低UTS樣品，早期熱循環對過濾特征的貢獻最大，而后期歷史的貢獻相對較小，高UTS樣本在更晚的時間和更溫和的溫度下顯示出更強。
這些結果強調了考慮整個熱歷史的重要性，而不是簡單的熱指標，如冷卻速率，以準確預測機械性能，通過使用模擬溫度而不是實驗，數據驅動的CNN模型擴展了預測和監控復雜零件幾何結。
提出的數據驅動的CNN框架在預測用AM構建的復雜零，并提供了熱效應對微觀結構和機械性能的物理見解，我們的發現表明，整個溫度-時間歷程（可通過驗證的熱模擬近似）影響機，該方法和通過該方法獲得的見解可為DED和其他AM工，圖6a中紅色虛線包圍的區域表示激光關閉后的部分熱歷，對于激光關閉區域，三個壁所花費的時間大致相同。
表明激光關閉后溫度歷史的差異在我們的測試中不會對機，金屬增材制造（AM）是一種可用于逐層構建零件的技術，與傳統制造技術相比，允許制造具有更復雜幾何形狀的零件，并降低成本，定向能量沉積（DED）是一種流行的金屬增材制造工藝，其中金屬粉末由一個或多個噴嘴輸送。
集中熱源，使用諸如激光的激光來局部熔化注入的金屬材料，當每一層被掃描并以預定圖案熔化時，零件逐步構建，在IN625 L-PBF的3D有限元模擬中。
通過熔池中心線的2D截面，在塊體基底上使用單層粉末，顯示了基底中的熱分布，我們比較了三種情況下的冷卻速率、微觀結構特征以及實，這些值繪制在圖3g中，由三種情況的平均值歸一化。
通過計算圖3中SEM圖像中的幾個一次枝晶臂間距的平，而具有5 s停留時間的120mm壁（案例C）具有最，從圖中可以看出，冷卻速率最高的情況C具有最細的晶粒和相對較高的強度，而冷卻速率最低的情況A具有較粗的晶粒和較低的強度，可以得出結論，增加連續激光掃描之間的時間，無論是通過增加壁尺寸還是停留時間。
都會增加冷卻速率，并導致更精細的微觀結構和更高的強度，圖1 流程結構屬性的數據驅動分析概述，在金屬零件的增材制造中，準確預測極端變化的溫度場并將其與結構和性能定量關聯，在這項工作中，定向能沉積（DED）過程的有限元模擬用于預測Inc，熱模型結果與在DED構建過程中現場捕獲的動態紅外圖。
研究了預測冷卻速率、微觀結構特征和機械性能之間的關，發現僅冷卻速率不足以給出定量性能預測，使用模擬熱歷史數據，可以獲得非常好的材料性能預測，特別是極限抗拉強度。
為了進一步解釋卷積神經網絡預測，可視化了每個卷積層上產生的提取特征，并比較了高極限抗拉強度和低極限抗拉強度情況下熱歷史，在這項工作中，使用計算熱模型模擬了DED過程中的三種薄壁多層沉積，該模型將溫度計算為時間和空間的函數，在每個特定探頭點的每個時間步長輸出詳細的溫度歷史，為了研究熱歷史與機械性能之間的相關性。
我們在模擬中選擇了與實驗拉伸試樣相同位置的探針點，溫度溶液的進一步后處理提供了用于分析的額外數據，所提出的計算模型可以有效地提供熱歷史、冷卻速率和凝，以進一步研究熱數據、微觀結構和機械性能之間的相關性，利用掃描電子顯微鏡(SEM)觀察了DED薄壁的微觀。
停留時間為5 s(案例a、B、C)的80 mm薄壁，我們還可以觀察到微觀結構中形成的缺陷，如圖3d所示的孔隙，孔隙的形成與熱歷史高度相關，并影響零件的機械性能，使用圖像處理軟件ImageJ，我們計算了三個薄壁中微觀結構的頂視圖和側視圖的La，奧氏體不銹鋼的實際沉積7層構建輪廓與相應的（a）模。
在像CNN這樣的機器學習模型中，通常很難理解輸入和輸出之間的關系，但為了進一步揭示熱歷史對UTS預測的貢獻，我們比較了圖10中多個高和低UTS情況下從第一卷積，為了便于比較，我們在所有三種壁層中選擇了12個樣品。
它們的激光掃描總時間(從材料沉積到激光關閉時間)相，并將其分為高UTS組和低UTS組(每組6個樣品)，對于這兩組，第一卷積層的第一和第三個特征如圖10所示，長三角G60激光聯盟導讀，空間變化熱對流模型中的參數、激光吸收效率和模型中的，圖2顯示了校準計算模型預測的溫度歷史，分別與案例A、B和C的實驗進行了比較。
最近，研究表明，2D CNN可用于將AM中實驗測量的熱歷史與材料特，本文開發了一個經驗證的熱模型來預測熱歷史，而不是將測量值作為數據驅動模型的輸入，我們應用1D CNN模型從模擬溫度歷史中自動提取特，由于CNN發現的相關性可能難以解釋，在本工作中。
我們將中間卷積層可視化，并使用CNN對高和低UTS情況下的整個熱歷史提取特，提出的數據驅動框架有助于研究熱效應對機械性能的影響，并提高對過程中基本物理的理解，據悉。
在這項工作中，定向能沉積（DED）過程的有限元模擬用于預測Inc，工藝和位置對冷卻速度、微觀結構和機械性能的影響，熱DED模型的校準也具有挑戰性，幾乎所有先前多層沉積的校準熱模型都基于遠離激光點的，然而。
由于極端溫度范圍和不斷變化的幾何形狀，很難使用熱電偶直接測量熔池區域內或附近的溫度，或者，由紅外攝像機測量的動態紅外（IR）圖像已用于校準熱，紅外攝像機可捕獲零件表面（包括熔池附近）發射的熱輻，為熱電偶數據提供補充。
用于校準和驗證熱模型，例如，已采集紅外圖像，以驗證感應輔助焊接的增材制造（WAM）的移動熱源熱，還使用紅外攝像機校準單道多層氣體金屬弧焊（GMAW，圖10 高UTS和低UTS情況下提取的第一卷積層(。
原則上，CNN可以擴展以預測微觀結構信息，例如基于熱歷史的一次枝晶臂間距，然而，枝晶間距是從實驗樣品的SEM表征圖像中測量的。
這既昂貴又耗時，而且缺乏足夠的數據，我們還在SEM圖像中觀察到缺陷，包括孔隙，孔隙形成預計與熱歷史高度相關，并可能影響機械性能，進一步研究可將孔隙度信息納入數據驅動模型。
以研究該過程-結構-性能關系，目前，孔隙率的影響是通過CNN將溫度與屬性聯系起來間接獲，用1D CNN預測機械性能，鎳基合金，如Inconel 718。
由于其優異的抗拉強度、高溫屈服強度、蠕變性能和耐腐，發現機械性能不僅取決于晶粒尺寸和微結構取向，例如，Laves相是Inconel 718中的脆性沉淀，通常在凝固過程中枝晶間區域的Nb偏析期間形成，Laves相會降低材料的機械性能。
例如降低Inconel 7182的屈服強度和楊氏模，AM工藝過程中的化學成分和熱條件會影響微觀結構，因此，研究熱歷史對微觀結構和機械性能的詳細影響非常重要，圖6 三種情況下溫度和機械性能之間的相關性，圖5 一次枝晶臂間距分析。
圖9f為所選的一個特征濾波器對Conv1D_3提取，所有特征濾波器如圖9g所示，在圖9f中，提取的特征捕獲了從0 s到1150 s左右的溫度信，從圖9g中Conv1D_3的所有特征濾波器提取的特。
輸出捕獲了從激光掃描開始到激光融合結束的溫度信息，這與Conv1D_1和Conv1D_2的輸出趨勢相，圖8 測量的UTS與預測的UTS，熱歷史與機械性能的關系，最近的研究表明，一D CNN可以有效地用于分析時間序列或序列數據，這項工作使用1D CNN從熱歷史中提取特征。
并預測機械性能，如UTS，屈服應力，失效應力和樣本點的模量，在“方法”中討論了數據準備、超參數搜索和神經網絡結，以類似的方式，我們也使用1D CNN來預測其他的機械性能，包括屈服應力、破壞應力和模量。
預測屈服應力、失效應力和訓練數據模量的R2值分別為，對于測試數據，它們分別是0.70、0.60和0.14，這些結果表明，所提出的CNN也可以預測屈服應力和破壞應力。
具有良好的精度，結果，當模擬溫度降至固相線溫度以下時，模擬曲線與實驗曲線吻合良好，每個溫度曲線的快速振蕩是由于添加額外材料時激光的多。
振蕩的平均值和振幅都隨著壁的高度增加而減小，并且點和激光光斑之間的材料量增加，激光源在615s左右關閉?之后模擬曲線和實驗曲線都，最后階段的冷卻速率主要由壁和基板表面的自由對流和輻，機器學習技術提供了從信號或時間序列中提取信息的有效。
例如，卷積神經網絡（CNN）可以通過卷積從輸入數據中學習，而無需先驗特征選擇，CNN在許多應用中非常成功，如語音識別、自動駕駛車輛控制和計算機視覺，最近，一維（1D）CNN已用于從1D輸入數據中提取特征。
例如心臟信號或其他時間序列數據，CNN可以從原始數據中學習局部特征，然后在更深的卷積層中提取更多全局和高級特征，來自DED構建部件的測量或模擬熱歷史數據可以視為動，doi.org/10.1038/s41524-02。
雙向激光掃描的溫度場和速度場，熱模擬和驗證，摘要，圖6b-d中顯示了類似的相關圖，其點顏色對應于屈服應力、破壞應力和彈性模量，屈服應力和破壞應力的趨勢與UTS相似，然而。
壁之間的模量沒有明顯差異，這表明由熱歷史特征引起的不同微觀結構可能導致材料強，但對彈性模量影響較小，圖6a顯示了三種情況（情況A、B和C）下所有位置的，對每種情況進行三次重復實驗，圖上的每個點表示特定模擬溫度歷史在給定溫度范圍內花，而符號形狀（圓形、三角形或星形）表示三個不同的壁（。
長三角G60激光聯盟陳長軍原創作品，參考文獻：Application of finit，phase-field，and CALPHAD-based methods，Acta Mater，139。
244–253 (2017)，我們還研究了同一壁中不同位置的微觀結構和性能變化，圖4a-f中的情況B在三個不同位置拍攝了微觀結構的，一次枝晶臂間距和Laves相體積分數由圖4中的SE，在圖4g中繪制了這些值，通過它們的平均值歸一化。
在SEM圖像中，圖4a-f中顯示了一些圓形（可能是球形）和不規則的，球形孔和不規則孔的形成預計與溫度歷史高度相關，球形孔可能是由熔池中金屬元素的蒸發引起的，通常是在激光掃描速度不快時。
而不規則孔則是由于未熔合引起的，孔隙的形成導致拉伸試驗期間承載橫截面積的減少，這通常導致測量強度降低，圖7為中間卷積層可視化的卷積神經網絡結構，經過訓練的CNN的輸入是沉積薄壁中每個探測位置的溫，網絡的輸出是對應位置的UTS，圖8顯示了CNN預測的UTS與實際測量的UTS的對，圖8a為訓練數據。
圖8b為測試數據，訓練和測試的R2分數分別為0.96和0.67，結果表明，基于熱歷史的CNN結構能準確預測薄壁建筑試件的UT，為了了解熱過程的哪些特征對機械性能有主要影響。
我們輸出了訓練網絡的中間卷積層，我們可視化所有特征濾波器的第一、第二和第三卷積層(，這些都顯示在CNN模型的上面，如圖7所示，放大視圖如圖9所示，每個卷積層的通道輸出告訴卷積層如何從溫度歷史中提取。
并傳遞有用的信息，以制定機械性能，Conv1D_1、Conv1D_2和Conv1D_。
瓦爾特：高溫合金的加工，進給率堪比鋁合金
圖文說明：圖中顯示了材料在100微米深度下的硬化，無論刀具磨損或測量位置如何，在200微米或更深的深度都不會測量到硬化，圖2：Inconel? 718 – ?用MC275，陶瓷切削刀具材料的應用范圍包括ISO S組中的鎳基，例如典型的合金有Inconel 718、René?。
這些高溫合金（HRSA）是飛機發動機高溫部分的首選，陶瓷銑刀是高效可靠加工高溫合金的理想選擇，圖8：Stefan Benkóczy，圖文說明：因為槽基體的溫度升高，關鍵測量點是位置2和位置4，圖4：槽內測量點的位置，（圖文說明：MC275陶瓷銑刀，用于Inconel?718的槽銑。
切削速度為670米/分，生產效率和金屬去除總量明顯高于硬質合金銑刀，），圖6：Inconel? 718的硬度曲線，使用陶瓷刀具銑削鎳基合金時磨損的主要原因是由溫度和，雖然化學磨損或擴散磨損持續削弱切削刀具材料，但是由于在切削刃上堆積而引起的磨損是不可預測的，并且會出現突然增加。
由于加工溫度高（見圖2），以及高溫超合金的韌性高，即使在高溫下（例如Inconel?718，750℃時Rm = 880 N/mm2，）。
刀具上會有大量積屑，這些積屑可熔化到切削材料的表面上，并且在移除時，使陶瓷部分被削掉，刀具上的積屑瘤詳見圖3，即使加工HRSA所產生的高溫對刀具壽命有負面影響，但這是必需的，這是降低材料硬度并提高加工效率的唯一方法。
圖文說明：盡管積屑瘤和切屑量較大，但陶瓷銑刀在加工五張葉片后，仍然可以使用，粘附在刀具上切屑變色表明加工溫度很高，（圖文說明：比較結果表明，與硬質合金銑刀相比，采用陶瓷銑刀切削速度高很多。
金屬去除率更高，金屬去除總量更多，），瓦爾特的產品包括兩個系列的陶瓷銑刀：具有通用槽形的，MC075為高進給銑刀，兩種產品系列（見圖1）均可提供8～25毫米的切削直，直徑為8～12毫米的刀具可作為整體銑刀使用，而直徑為12～25毫米的刀具可作為ConeFit銑。
在這兩種情況下，只有刀具的頭部由陶瓷制成，該刀頭釬焊在硬質合金接柄或碳化物ConeFit基體，原則上，整個銑刀可以由陶瓷制成，但是硬質合金接柄增加了刀具的強度和阻尼。
與整體式陶瓷刀具相比，其懸伸長度更長，材料去除率更高，圖5：測量點的分布，切削參數由切削刀具材料和需要加工的材料確定。
脆而耐熱的切削刀具材料可在高溫下使用，但是低沖擊強度要求0.02～0.05毫米的每齒低進，全開槽工序ap = 5％Dc的小吃刀量和最大切削刃，其例外情況是，具有高進給槽形的MC075，其中ap≤apf時。
fz = 0.15毫米，兩種產品的切削速度均在400～1000米/分，具有硬質合金切削刃的銑刀與具有陶瓷切削刃的銑刀的結，圖3所示的磨損照片顯示了陶瓷銑刀僅用于粗加工的原因，磨損跡象（例如切削刃上的切屑和寬度超過0.5毫米的，并不是停止使用陶瓷切削刀具的理由。
通過對切削參數進行比較，也可清楚地看出兩類刀具材料之間的差異，例如，對Inconel?718全開槽所用的直徑為10毫米，但是使用陶瓷的進給率大得多，這種優勢是無可比擬的，在這種情況下，使用陶瓷切削刃的金屬去除率在56％以上。
此外，使用陶瓷銑刀去除的金屬總量比硬質合金銑刀高180％，就金屬去除率和每個刀具壽命中去除的金屬總量參數而言，陶瓷比碳化物具有明顯優勢，使用相同的機床，加工時間更短，加工批量更大。
用戶可以選擇配置其現有機床，從而可使用更少的加工中心，總加工量大，刀具成本低，（圖文說明：具有通用槽形的MC275陶瓷銑刀和具有，），陶瓷切削刀具材料可定制用于銑削應用，與晶須增強陶瓷相比。
SiAlON陶瓷更耐溫度波動，正因如此，它們成為銑削加工工序的理想選擇，斷續切削導致切削刃上的溫度變化，并且冷卻介質的使用可以進一步增加溫差。
從而產生熱沖擊效應，因此，瓦爾特建議在使用陶瓷銑刀加工高溫超合金時，采用干式加工，用戶得到的另一個好處是，由于不適用冷卻潤滑劑，加工作業環保，經濟實惠。
雖然陶瓷刀具提供了極好的加工機會，但是值得考慮的是，陶瓷銑刀達到的高加工溫度是否會導致材料的損壞，由于陶瓷刀具僅用于粗加工，所以唯一需要保證的是，材料損壞的深度小于精加工的偏差，與位于德國亞琛的Fraunhofer IPT公司通，我們測量了硬化的深度和范圍 - 針對具有不同磨損水。
Inconel?718的全開槽工序，在陶瓷刀具銑削具有中等磨損的13或14個槽或磨損嚴，我們分別對其進行了硬度測量，為了確定并評估最大熱負荷，槽上選擇的測量點如下文所示（見圖4），為確保收集的數據正確，我們進行了如圖5所示的測量。
材料的基本硬度為446HV，結果：在100微米的深度內檢測到高達640 Hv的，無論刀具的磨損或測量方向如何，如果深度大于200微米，都檢測不到硬化。
由于通常適用的粗加工偏移量在3/10～5/10，所以不希望使用陶瓷工具進行的粗加工在精加工過程后，會導致任何其它損壞，圖文說明：顯微照片顯示了硬度測量的測量點的分布，不允許有超出精加工余量的任何硬化。
圖3：MC075的磨損模式（vc = 600 m，ap = 0.4 mm，fz = 0.15，圖文說明：瓦爾特航空工業零件經理Stefan Be，圖7：硬質合金與陶瓷的比較，鎳基合金部件加工的經典案例是飛機發動機的整體式渦輪。
此旋轉整體部件是一個具有大量葉片的盤，使用硬質合金銑刀，通過粗加工，可銑出葉片之間的空間，加工時間約30分鐘，具有高進給槽形的MC075陶瓷銑刀可在10分鐘內切。
對于這種應用，它在硬度為44HRC、抗拉強度為1400 N/mm，這些進給速率值通常用于加工鋁，而不是鎳基合金，圖1：陶瓷銑刀和ConeFit陶瓷銑刀，航空工業的大量訂單給發動機制造商及其供應商的能力帶。
因此，減少零件加工時間將受益匪淺，對于高溫合金，硬質合金銑刀的切削速度約為50米/分，陶瓷銑刀提供了一種不同的方法：其切削速度可達1，000米/分。
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