Testování parametrů pro down-skin materiálu In718

Abstract

Bakalářská práce se zabývá problematikou tiskových parametrů pro oblast down-skin u materiálu In718 tištěného pomocí technologie SLM (Selective Laser Melting). Kvalita povrchu tištěných součástí je výrazně ovlivněna tiskovými parametry. V rešerši byly vyhledány poruchy při tisku a parametry, které s těmito poruchami úzce souvisí. Parametry týkající se výkonu laseru, rychlosti skenování a výšky vrstvy ovlivňují množství předané objemové energie do materiálu. Nevhodné množství dodané energie může způsobovat poruchy, jako jsou kuličkování a rozstřik. Tyto poruchy kromě jiných defektů vytváří zhoršenou kvalitu povrchu. V praktické části byl vytvořen návrh experimentu. Byly testovány tři parametry tisku, výkon laseru, rychlost skenování a počet expozic. Tyto parametry byly pomocí metody Taguchiho ortogonálního pole uspořádány a vytištěny na vzorkových tělesech. Následně byly tyto vzorky vyhodnoceny vizuálně, podle naměřené tloušťky, a nakonec podle naměřené drsnosti povrchu. Naměřené data byly zpracovány pomocí regresní analýzy, ze které byly vybrány parametry výrazně ovlivňující kvalitu povrchu. Nakonec byly vybrány vzorky s nejvhodnější charakteristikou drsnosti povrchu.

Bachelor thesis is dealing with printing parameters for down-skin surface in material In718 printed with SLM technology. Surface quality on printed parts is heavily influenced by printing parameters. The research identified printing defects and parameters closely related to these defects. Parameters related to laser power, scan speed, and layer height affect the amount of volumetric energy transferred to the material. Inadequate amount of transferred energy can lead to defects, such as balling and spatter. These defects can result in worse surface quality. In practical part of this thesis a design of experiment was created. Three printing parameters were tested: laser power, scanning speed, and number of exposures. These parameters were organized using Taguchi's orthogonal array method and printed on samples. Furthermore, these samples were evaluated visually, by measured thickness, and finally by measured surface roughness. The measured data were processed using regression analysis, from which parameters significantly influencing surface quality were identified. Finally, samples with the most suitable surface roughness characteristics were selected.