[發明專利]積層制造方法

在審

• 申請號: 202110704017.5
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113828794A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 陳紅章;羅裕龍;楊浩青;鄭芳田
• 申請（專利權）人: 鄭芳田
• 主分類號: B22F10/28
• 分類號: B22F10/28;B22F10/364;B22F10/85;B22F10/50;B33Y10/00;B33Y40/00;B33Y50/02
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 徐金國

1.一種積層制造方法，其特征在于，包含：

提供一粉床，其中該粉床包括一基材及一粉層，且該粉層設置在該基材上；

使用一組熔融參數數據在該粉層上進行一激光粉床熔融(laser powder bed fusion，L-PBF)制程，其中該組熔融參數數據包括一第一激光功率值、一第一掃描速度值及一第一掃描間距(hatching space)值；

獲得關于該粉床的一組性質數據，其中該組性質數據包括該粉層的一頂表面的多個材料性質及多個光學性質；

獲得該激光粉床熔融制程后的該粉層的該頂表面的一第一表面粗糙度值；

基于一高斯概率假設(Gaussian probability assumption)，自該第一表面粗糙度值產生一第一表面輪廓；

根據一雙向反射分布函數(bidirectional distribution reflection function，BRDF)，并通過使用該第一表面輪廓及該組性質數據，來獲得該粉層的一吸收度；

提供一組重熔制程參數數據，以在該粉層上進行一重熔制程，其中該組重熔制程參數數據包括一第二激光功率值、一第二掃描速度值及一第二掃描間距值；

通過使用該組重熔制程參數數據、該組性質數據及該粉層的該吸收度，來進行一熱傳模擬操作，以模擬該重熔制程，而獲得一熔池區域中的一溫度分布及一平均熔化時間；

通過使用該平均熔化時間及該組性質數據，來計算一截止頻率(cut-off frequency)，借以獲得一低通濾波器(low pass filter)；

通過使用該第一表面輪廓及該低通濾波器，以獲得該激光重熔制程后的該粉層的該頂表面的一第二表面輪廓；

基于該第二表面輪廓，預測該激光重熔制程后的該粉層的該頂表面的一第二表面粗糙度值；

重復調整該組重熔制程參數數據，以進行該熱傳模擬操作，直至該第二表面粗糙度值小于或等于一表面粗糙度閾值；以及

在該激光粉床熔融制程之后，以該組重熔制程參數數據在該粉層的該頂表面上進行一激光重熔制程。

2.根據權利要求1所述的積層制造方法，其特征在于，該第一表面粗糙度值是通過一虛擬量測方法來獲得。

3.根據權利要求2所述的積層制造方法，其特征在于，該虛擬量測方法是基于類神經網絡演算法、倒傳遞類神經網絡(Back Propagation Neural Network；BPNN)演算法、通用回歸類神經網絡(General Regression Neural Network；GRNN)演算法、徑向基底類神經網絡(Radial Basis Function Neural Network；RBFNN)演算法、簡單回歸性網絡(SimpleRecurrent Network；SRN)、支持向量數據描述(Support Vector Data Description；SVDD)演算法、支持向量機(Support Vector Machine；SVM)演算法、復回歸(MultipleRegression；MR)演算法、部分最小平方法(Partial Least Squares；PLS)演算法、非線性替代偏最小平方法(Nonlinear Iterative Partial Least Squares；NIPALS)演算法或廣義線性模式(Generalized Linear Models；GLMs)。

4.根據權利要求1所述的積層制造方法，其特征在于，該預測該第二表面粗糙度值的步驟包含：

通過一快速傅立葉轉換(fast Fourier transform，FFT)演算法，將該第一表面輪廓自一空間域(spatial domain)轉換成一頻率域(frequency domain)；

對該頻率域的該第一表面輪廓施加該低通濾波器，以獲得該頻率域的該第二表面輪廓；

通過快速傅立葉轉換演算法，將該第二表面輪廓自該頻率域轉換成該空間域；以及

自該空間域的該第二表面輪廓計算出該第二表面粗糙度值。