Coupled Infrared Imaging and Multiphysics Modeling to Predict Three-Dimensional Thermal Characteristics during Selective Laser Melting

Resumen Técnico: Imágenes Infrarrojas Acopladas y Modelado Multifísico para la Caracterización Térmica 3D en la Fusión Selectiva por Láser

Planteamiento del Problema
El calentamiento por láser durante la fabricación aditiva (AM), específicamente en la Fusión Selectiva por Láser (SLM), induce condiciones térmicas extremas y transitorias que dictan la evolución de la microestructura y las propiedades mecánicas. Un desafío central en este campo es resolver estas condiciones con suficiente precisión espacio-temporal. Las técnicas experimentales existentes, como la pirometría y la termometría de dos longitudes de onda, a menudo carecen de la resolución espacial para capturar gradientes térmicos precisos o están limitadas a mediciones superficiales. Si bien las imágenes infrarrojas (IR) de alta velocidad ofrecen una mejor resolución, convertir las señales de radiación en temperaturas reales para aleaciones de alto punto de fusión sigue siendo difícil debido a las incertidumbres de la emisividad y las limitaciones de la ley de Stefan-Boltzmann cuando se aplica a bandas espectrales estrechas. Por el contrario, las simulaciones numéricas de alta fidelidad pueden proporcionar datos tridimensionales (3D), pero son computacionalmente costosas, lentas y a menudo requieren ajustes de parámetros artificiales para coincidir con las condiciones experimentales debido a propiedades termofísicas desconocidas. Además, técnicas como la radiografía de rayos X están limitadas a planos transversales únicos. En consecuencia, existe una brecha en la obtención de condiciones de solidificación 3D, transitorias (gradientes térmicos y velocidades de solidificación) validadas experimentalmente en la interfaz sólido-líquido (S-L).

Metodología
Los autores desarrollaron un marco integrado experimental-computacional para reconstruir las distribuciones de temperatura subsuperficiales dinámicas. La metodología consiste en:

1. Imagen IR de Alta Velocidad: Se realizaron experimentos en una superaleación de níquel de fundición (MAR-M247) utilizando una cámara IR de alta velocidad (>10,000 fps) para capturar la radiación superficial transitoria del baño de fusión.
2. Calibración Personalizada: Se creó una calibración personalizada integrando la ley de Planck (integrada en el rango de 3–5.5 µm) con parámetros experimentales específicos, incluyendo la transmisión de la óptica, el tiempo de exposición del sensor y la irradiancia de banda, para convertir la energía de radiación en mapas de temperatura superficial.
3. Modelado Multifísico Acoplado: Los mapas de temperatura superficial 2D derivados experimentalmente y resueltos en el tiempo se importaron como condiciones de contorno transitorias en un modelo 3D de conducción de calor y cambio de fase sólido-líquido (COMSOL). Este enfoque evita la necesidad de modelar explícitamente fenómenos complejos como la absorción del láser, el flujo de Marangoni y la radiación superficial, ya que estos son capturados intrínsecamente por la temperatura superficial medida.
4. Validación y Análisis: Las predicciones del modelo sobre la geometría del baño de fusión y las condiciones de solidificación se validaron mediante mapas de microscopía electrónica de barrido (SEM) y difracción de retrodispersión de electrones (EBSD) ex situ. Se calcularon la velocidad de solidificación ($R$) y los gradientes térmicos ($\nabla T$) en la interfaz S-L y se correlacionaron con las características microestructurales utilizando el modelo de Trivedi para predecir el espaciamiento celular.

Resultados Clave

• Reconstrucción 3D del Baño de Fusión: El enfoque acoplado reconstruyó con éxito el perfil 3D del baño de fusión y la distribución de temperatura subsuperficial. El perfil del baño de fusión predicho por el modelo y sus secciones transversales mostraron una fuerte concordancia con las mediciones de SEM ex situ a través de varios parámetros de procesamiento láser (por ejemplo, 200 W a 500 mm/s).
• Robustez ante Variaciones de Propiedades: El análisis de sensibilidad demostró que la profundidad predicha del baño de fusión varió en menos de 1.5 µm a pesar de una variación del 10% en las propiedades termofísicas de entrada, lo que destaca la utilidad de este método para materiales con propiedades mal caracterizadas.
• Flujo de Fluido y Efectos de Marangoni: Aunque se encontró que el flujo de Marangoni térmico homogeneiza ligeramente la distribución de temperatura interna, el estudio determinó que la conducción sigue siendo el mecanismo dominante de transferencia de calor dentro del volumen del baño de fusión (número de Péclet promedio < 1). En consecuencia, el modelo más simple de solo conducción, impulsado por los datos superficiales experimentales, fue suficiente para capturar las condiciones de solidificación esenciales sin el costo computacional de un modelado completo de dinámica de fluidos.
• Cinética de Solidificación: El estudio reveló variaciones espaciales y temporales significativas en la velocidad de solidificación ($R$). $R$ varió en tres órdenes de magnitud, desde $10^{-3}$ m/s en los bordes del baño hasta $\sim 100$ m/s en la cola. Notablemente, las velocidades máximas de solidificación cerca de la superficie excedieron la velocidad de escaneo del láser ($R_{max} \approx 1.5 \times V_{laser}$), un fenómeno atribuido a fuertes efectos convectivos y gradientes térmicos locales, lo que contradice las aproximaciones geométricas simples que limitan $R$ a la velocidad de escaneo.
• Predicción Microestructural: Los gradientes térmicos y las velocidades de solidificación calculados se utilizaron para predecir el espaciamiento celular mediante el modelo de Trivedi. Las distribuciones de espaciamiento celular predichas (mediana de $\sim 0.7$ µm para 500 mm/s y $\sim 0.52$ µm para 1000 mm/s) coincidieron estrechamente con las mediciones experimentales de EBSD y SEM. El modelo capturó con éxito la tendencia de disminución del espaciamiento celular al aumentar la velocidad de escaneo.
• Variabilidad Temporal: El análisis de las desviaciones estándar de los gradientes térmicos y la orientación celular reveló que las condiciones térmicas son más estables al inicio de la solidificación, pero exhiben una variabilidad significativa hacia la cola del baño de fusión. Esta región de alta variabilidad coincide con áreas propensas a transiciones microestructurales (por ejemplo, la transición columnares-a-equiaxiales) y formación de defectos.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que este enfoque integrado experimental-computacional es crucial para la realización de la predicción y optimización in situ de microestructuras en la fabricación aditiva comercial. Al aprovechar la imagen IR de alta velocidad como una condición de contorno, el método logra una caracterización térmica 3D de alta fidelidad con costos computacionales significativamente menores y menos suposiciones que las simulaciones numéricas puras. Los autores afirman que este marco proporciona una plataforma rica en datos capaz de:

1. Validar y refinar modelos microestructurales (por ejemplo, determinando constantes dependientes del material para el espaciamiento celular).
2. Predecir el tamaño y la orientación de la microestructura impulsados por los parámetros de procesamiento.
3. Identificar regiones susceptibles a defectos e heterogeneidades microestructurales basadas en las variaciones temporales de las condiciones térmicas.
4. Extenderse a nuevos materiales y escenarios de fabricación (como el suministro de polvo) donde las propiedades termofísicas puedan ser inciertas, ya que el método depende de condiciones de contorno experimentales en lugar de parámetros de material asumidos.

El estudio concluye que, mientras que las técnicas actuales de vanguardia proporcionan información 2D o requieren simulaciones 3D costosas, este enfoque acoplado cierra la brecha al entregar condiciones de solidificación 3D, validadas experimentalmente y con resolución espacio-temporal, esenciales para el control de los procesos de fabricación aditiva.