Thermo-mechanical simulation of a selective laser melting additive manufacturing process

Additive Manufacturing (AM) processes represent the future of manufacturing industry but, despite all their great features (e.g. design freedom, flexibility), some critical aspects, such as lack of dimensional accuracy and production defects, are limiting their spreading in the industrial world. Experimental characterization for process design optimization can be a solution but it is expensive both in terms of costs and time. Numerical simulation could represent an alternative solution: by reproducing the thermo-mechanical phenomena, a simulation could provide useful insight, allowing to evaluate the performance of the process for different parameters combinations without relying exclusively on the expensive experimental characterization, thus reducing the costs. In this thesis work, after an in-depth study of the numerical solutions reported in literature, the development of new finite element AM simulations is faced, outlining for each model their strengths and limits. Their prediction performance in terms of part’s residual stress state was also evaluated and validated by comparing the numerical results with experimental measurements. A new model calibration approach for prediction improvement was implemented using both fast, regression-based parameters optimization and standard, software-based optimization algorithms. AM simulation proved to be a very challenging task but, despite its complexity, some promising results in prediction were obtained. Even if additional experimental work will be required to thoroughly investigate on the capabilities of this method, AM processes simulation proved to represent a valuable tool to give this technology the final push towards a wider application.

I processi di Additive Manufacturing (AM) rappresentano il futuro dell’industria manifatturiera ma, nonostante le loro caratteristiche innovative (come la flessibilità nel design del prodotto), soffrono di diversi problemi, tra i quali la scarsa accuratezza dimensionale e generali difetti di produzione, che ne stanno limitando la diffusione. Fino ad oggi, la caratterizzazione sperimentale del processo per l’ottimizzazione della produzione è stata l’unica possibile soluzione pur risultando molto onerosa sia in termini di tempi che di costi. Le simulazioni numeriche potrebbero rappresentare una soluzione alternativa: riproducendo i fenomeni termomeccanici, la simulazione potrebbe fornire dati utili, consentendo di valutare le performance del processo per diverse combinazioni dei parametri di lavorazione senza dover ricorrere esclusivamente alla caratterizzazione sperimentale, riducendo di conseguenza i costi. In questa tesi, dopo aver effettuato uno studio dettagliato delle soluzioni numeriche riportate in letteratura, è stato affrontato lo sviluppo di nuovi modelli a elementi finiti per la simulazione di processi additivi, evidenziando per ciascuno i punti di forza e le debolezze. Le loro performance, in termini di previsione dello stato residuo di sforzo del componente prodotto, sono state confrontate con i risultati ottenuti da misurazioni sperimentali. Per migliorare le performance della simulazione, è stato implementato e testato un approccio basato sulla calibrazione del modello, sfruttando due diversi metodi di ottimizzazione delle sue variabili di input. La simulazione di un processo AM ha rivelato di essere particolarmente impegnativa ma, nonostante la sua intrinseca complessità, sono stati ottenuti dei risultati promettenti. Anche se saranno necessarie ulteriori campagne sperimentali per valutare in modo completo le capacità e i limiti di applicabilità del metodo utilizzato, la simulazione ha dimostrato di poter rappresentare uno strumento valido per dare a queste tecnologie una spinta finale verso una più ampia diffusione.