Design and implementation of customized toolpaths for repairing damaged components using cold spray

In today’s fast-paced and ever-evolving industrial world, the ability to repair damaged metal components is essential for maximizing the lifespan of valuable assets and fostering environmental sustainability. Cold Spray (CS) technology, a solid-state process with high deposition rates and minimal thermal drawbacks, emerges as a promising solution for this high-value and fast-growing market. Yet, the adoption of CS is hindered by two main challenges: limited automation in the repair process and insufficient geometric accuracy. This thesis work focused on the end-to-end implementation of a process control framework for deposition shape control in repair, leveraging a recent and innovative neural network-based method already developed in the research group for deposit shape prediction in the area of additive manufacturing. In this thesis, the code was adapted to the case of repair. Multiple toolpath strategies were developed, tested, and optimized for material efficiency and geometric fidelity. In addition, this research introduced substantial novelties, including active transverse velocity compensation for track height modulation, path sharp turn handling procedures, and a new adaptive pathfinding algorithm aimed at optimizing the repair of complex defect geometries with respect to the ideal deposition requirements. An experimental validation followed, consisting of repairing artificial defect geometries on milled aluminum substrates. The real substrate geometry was extracted using a scanner to serve as the simulation base . Simulation and experimental results showed a satisfactory correlation, confirming the framework’s potential for accurate repairs and reduced material waste. Furthermore, the results indicated some sensitivity to toolpath velocity and substrate irregularities. Future work should focus on improving the generalization of velocity-based predictions of the neural network, expanding the geometrical range of defects and adding data on mechanical characterization of the repaired parts.

Nel mondo industriale di oggi, caratterizzato da ritmi frenetici e in continua evoluzione, la capacità di riparare componenti metallici danneggiati è fondamentale per massimizzare la durata degli asset di valore e promuovere la sostenibilità ambientale. La tecnologia Cold Spray (CS), un processo allo stato solido con elevati tassi di deposizione e minimi svantaggi termici, si presenta come una soluzione promettente per questo mercato ad alto valore e rapida crescita. Tuttavia, l’adozione del CS è ostacolata da due principali sfide: l’automazione limitata nel processo di riparazione e l’insufficiente accuratezza geometrica. Questo lavoro di tesi si è concentrato sull’implementazione end-to-end di un framework di controllo di processo per il controllo della forma del deposito, sfruttando un recente e innovativo metodo basato su reti neurali già sviluppato dal gruppo di ricerca per la previsione della forma del deposito nell’ambito della manifattura additiva. In questa tesi, il codice è stato adattato al caso della riparazione. Sono state sviluppate, testate e ottimizzate diverse strategie di percorso utensile per l’efficienza del materiale e la fedeltà geometrica. Inoltre, questa ricerca ha introdotto importanti novità, tra cui la compensazione attiva della velocità trasversale per la modulazione dell’altezza della traccia, procedure per la gestione delle curve strette del percorso e un nuovo algoritmo adattivo di ricerca del percorso volto a ottimizzare la riparazione di geometrie di difetti complessi rispettando i requisiti ideali di deposizione. È seguita una validazione sperimentale, consistente nella riparazione di geometrie di difetti artificiali su substrati di alluminio fresato. La geometria reale del substrato è stata acquisita tramite uno scanner per essere utilizzata come base di simulazione. I risultati della simulazione e degli esperimenti hanno mostrato una correlazione soddisfacente, confermando il potenziale del framework per riparazioni accurate e riduzione degli sprechi di materiale. Inoltre, i risultati hanno evidenziato una certa sensibilità alla velocità del percorso utensile e alle irregolarità del substrato. Sviluppi futuri potranno concentrarsi sulla generalizzazione della previsione della rete neurale in relazione alla velocità, sull’ampliamento della gamma geometrica dei difetti e sull’aggiunta di dati relativi alla caratterizzazione meccanica dei pezzi riparati.