(57)【要約】【課題】部品特性評価のために予測モデルに適用するアプローチを提供する。【解決手段】進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータにアクセスし、予測AMM物理的条件と被監視物理的条件セットの要素との間の差を算出し、パラメータ設定、被監視物理的条件セット、および前記差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、被監視物理的条件のうちの1つまたは複数についての予測値を算出し、予測値とターゲット範囲とを比較し、予測値がターゲット範囲内にある場合、プロセスパラメータ設定を維持し、予測値のうちの1つまたは複数がターゲット範囲外である場合、プロセスパラメータ設定を補償するコマンドを生成し、構築プロセス中に閉フィードバックループを繰り返す、付加製造機械制御の方法。【選択図】図３
2020203484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
閉フィードバックループを用いた付加製造機械（AMM）制御の方法であって、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータにアクセスし、
予測AMM物理的条件と被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および前記各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
被監視物理的条件のうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定ターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定ターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定ターゲット範囲外であるという決定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を補償するコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で前記閉フィードバックループを繰り返す、
方法。
【請求項２】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定のうちの少なくとも1つと、前記AMMの履歴実験データセットとから、前記予測AMM物理的条件を決定することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、溶融プール特性、および部品形状に基づいて、前記所定ターゲット範囲を決定することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
1つもしくは複数の前記材料特性予測モデルは、ベイズハイブリッドモデルを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の各々1つまたは複数を適用することに基づいて、各々の前記予測値を算出することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記被監視物理的条件のセットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、チャンバ温度、および粉末床層厚さのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記被監視物理的条件のセットは、溶融プール深さ、溶融プール幅、溶融プール温度、および温度勾配のうちの少なくとも1つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定することを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、及び走査速度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
予測される溶融プールの物理的条件を前記AMM及びプロセスパラメータ設定から推定する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサユニットによって実行されると、プロセッサユニットに、付加製造機械（AMM）制御の方法を実行させる実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータへアクセスし、
前記被監視物理的条件セットの要素の各々と、予測されるAMM物理的条件との間の差の各々を算出し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、及び前記差の各々を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
前記被監視物理的条件セットのうちの1つまたは複数についての予測値の各々を算出し、
前記予測値の各々と所定のターゲット範囲の各々とを比較し、
前記予測値の各々が前記所定のターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を維持し、
前記予測値の各々のうちの1つまたは複数が前記所定のターゲット範囲外であるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を補償するためのコマンドを生成し、
前記構築プロセス中、時間間隔で閉フィードバックループを繰り返す、
非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記実行可能命令は、
前記AMMの履歴実験データセット及び前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定のうちの少なくとも1つから、前記予測されるAMMの物理的条件を判定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記実行可能命令は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、部品形状、及び溶融プール特性に基づいて、前記所定のターゲット範囲を判定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記実行可能命令は、
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内のモデル化された応答の各々に１つまたは複数の前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の各々を適用することに基づいて、前記予測値の各々を算出することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記実行可能命令は、
前記被監視物理的条件セットが、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉末床層厚、およびプロセスチャンバ温度を含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記実行可能命令は、
前記被監視物理的条件セットが、溶融プール深さ、溶融プール幅、ならびに溶融プール温度および温度勾配を含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記実行可能命令は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から予測される溶融プール物理的条件を推定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記実行可能命令は、
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉体層厚さ、およびプロセスチャンバ温度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
前記AMM及びプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、請求項10に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
プロセッサとメモリユニットとを含む制御ユニットを有する付加製造機械（AMM）を含み、
前記メモリユニットは、前記プロセッサに方法を実行させる実行可能命令を含み、
前記方法は、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのためのセンサデータにアクセスし、
予測されるAMM物理的条件と前記被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
前記被監視物理的条件セットのうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定のターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定のターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定のターゲット範囲外にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を補償するためのコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で閉フィードバックループを繰り返す、
システム。
【請求項１９】
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
前記方法は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から前記予測されるAMM物理的条件を判定し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、部品形状、および溶融プール特性に基づいて、前記所定のターゲット範囲を判定し、
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の1つまたは複数の各々を適用することに基づいて、各々の予測値を算出する、
請求項18に記載のシステム。
【請求項２０】
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉体層厚さ、およびプロセスチャンバ温度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
前記方法は、
前記AMマシン及びプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定する、
請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
機械パラメータのプロセスシフトは、付加製造（AM）作業中の共通の不可避の問題である。機械パラメータのこのシフトは、不確実な部品品質、部品間のばらつき、および性能をもたらす可能性がある。製造中の部品の特性および性能（例えば、密度、引張強度、疲労寿命など）は、AMプロセスパラメータに大きく依存するので、プロセスパラメータの予測外のシフトまたはドリフトは、AM動作歩留まりに有害であり得る。
【背景技術】
【０００２】
従来、AM製造部品は、全体的な構築品質を評価するために完全にプリントされた後に、非破壊的および／または犠牲的に評価される。この構築後の物理的および機械的試験ならびに材料特性決定プロセスは、非常に費用がかかり、時間がかかり、非効率的である。この構築後の従来のアプローチの下では、プロセスシフトのために生じた小さな欠陥のために部品を廃棄することができ、したがって、付加プロセスの歩留まりが低くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
当該技術分野から欠けているのは、所望の部品性能及び材料特性を満たすために構築中にAMプロセスパラメータに対する調整が必要であるかどうかを決定するために、プロセスパラメータを監視してシフトを定量化し、且つ、プロセスパラメータにおける定量化されたシフト／ドリフトを、部品の特性の評価のために予測モデルに適用するアプローチである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
実施システムおよび方法は、AMプロセスパラメータ（例えば、レーザパワー、走査速度、スポットサイズなど）、プロセス変数およびシグネチャ（溶融プール形状、幅および深さ、温度プロファイル、温度勾配など）を監視して、公称値からの偏差を識別することによって、付加製造（AM）構築プロセス中に部品品質を制御する。実施形態は、1つまたは複数の特性の監視された情報を材料性能予測モデルに適用する。実施形態に従って、AMマシンのための入力プロセスパラメータ設定は、生産部品の特性を改善するために、プロセスにおける偏差を修正するために調整され得る。
【０００５】
実施形態に従って、材料特性予測モデルは、構築プロセス中に材料品質を維持するための設定を提供するために、AM機械フィードバック制御ループに組み込まれる。部品の品質および／または性能に対する制御は、材料特性予測モデルの結果に基づいて、AM入力パラメータをリアルタイムで（すなわち、構築動作中に）調整することによって得られる。実施形態によれば、これらの予測結果は、プロセスパラメータのシフトおよび／またはドリフトのリアルタイム測定によって通知される。リアルタイムでのプロセスパラメータの修正は、潜在的な部品故障を減らすことができ、従って、生産歩留まりを増加させる。このリアルタイム修正は、高価で、労力と時間がかかり、後工程の部品検査と試験を減らす（または排除する）ことができる。
【０００６】
実施形態によれば、予測モデルは、直接および／または間接技術によって測定されるプロセス入力パラメータ、例えば、レーザパワー、走査速度、スポットサイズの測定のための物理的センサによる直接測定、または、例えば、溶融プールの深さおよび幅、絶対温度、ならびに温度勾配のプロセスシグネチャの間接測定を提供される。実施形態に従って、測定入力から部品特性（例えば、異常、静的引張／圧縮特性、疲労寿命など）を予測することができる。部品の予測特性が所定のターゲット範囲外（または所望のクリティカル対品質（CTQ）仕様から離れている）であることが判明した場合、コントローラは、所望のCTQを満たすようにAMマシンの入力パラメータを調整することができる。
【０００７】
実施形態に従って、AM構築パラメータ（マシンおよびプロセスパラメータの両方）の特性（すなわち、レーザパワーの安定性、ビーム直径の一貫性およびピーク強度、走査速度の一様性、ガス流れの一様性、粉末拡散の一様性、構築材料の特性など）から、生産部品の特性のためのターゲット範囲を予め決めることができる。これらの構築関連パラメータ特性から、理想的な結果を算出することができ、算出された結果への許容範囲の割り当ては、所定のターゲット範囲を提供する。構築プロセス中に、AMマシンおよびプロセスパラメータについて収集されたセンサデータが予測モデルに提供され、その後、これを使用して、測定されたマシンおよびプロセスパラメータに基づいて生産パーツの特性が予測される。部品の予測された特性が所定のターゲット範囲外である場合、機械への変更およびプロセスパラメータが算出され、制御ユニットに提供される。実装によっては、各部品特性が独自のターゲット範囲を持つことができる。各特性がそれ自体の所定のターゲット範囲内にあるように、機械パラメータおよびプロセスパラメータのそれぞれに対する正味の調整を、複数の特性の予測から決定することができる。
【０００８】
実施形態によれば、ターゲット範囲は、逆プロセスによって決定することができる。このアプローチの下で、ターゲット範囲は、部品の仕様に基づいて選択される。「逆」予測モデルは、マシンおよびプロセスパラメータを決定して、仕様を満たす部品特性を有する部品を生成することができる。例として、部品が特定の低サイクル疲労寿命を有するように指定される場合、予測モデルは、指定された低サイクル疲労寿命を達成するために必要なプロセスパラメータ値を決定することができる。ターゲット範囲の範囲は、生産部品公差に基づくことができる。
【発明の効果】
【０００９】
所望の部品性能及び材料特性を満たすために構築中にAMプロセスパラメータに対する調整が必要であるかどうかを決定するために、プロセスパラメータを監視してシフトを定量化し、且つ、プロセスパラメータにおける定量化されたシフト／ドリフトを、部品の特性の評価のために予測モデルに適用する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの管理のためのフロー図である。
【図２】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のための第2の流れ図である。
【図３】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のための第3の流れ図である。
【図４Ａ】実施形態による材料特性値に対するレーザパワー対走査速度応答面を示す図である。
【図４Ｂ】実施形態による材料特性値に対する溶融プール幅対深さ応答を示す。
【図５】実施形態による材料特性予測モデルフィードバック制御を有する付加製造機械システムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図1は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス100の流れ図である。実施方法は、構築材料層を融合および／または溶融するために異なるエネルギー源を実施する他の付加様式（例えば、レーザ、電子ビーム、バインダージェット、指向性エネルギー堆積など）で実施することができる。実施システムおよび方法は、様々な付加様式で実施することができ、様々な材料（例えば、金属、非金属、ポリマー、セラミック、複合材料など）に適用することができる。
【００１２】
AMマシン制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づくことができる。ステップ105で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのマシンおよびプロセスパラメータ設定は、プロセス100によって制御されるAM機械の目標パラメータを表す。一実施形態では、マシンおよびプロセスパラメータは、レーザパワー、レーザ走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、構築チャンバ温度などを含むことができる。
【００１３】
ステップ110で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。センサは、監視される物理的条件パラメータの第1のセットに関するデータを収集する。これらの物理的パラメータは、例えば、プロセスパラメータ設定によって達成される（すなわち、実際の、実現された、結果の値）パワー、走査速度、ビーム直径の値である。パラメータ設定値とそれらの実現値との間の差（δx）が算出される。
【００１４】
ステップ115で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定（x）、監視された物理値、およびそれらの差（δx）が、1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供される。実施形態に従って、ベイズハイブリッドモデル（BHM）は、予測モデルの中でもあり得る。予測モデルには、BHMに加えて、他の確率的、人工知能、機械学習、深層学習、および物理ベースの材料特性予測モデルを含めることができる。いくつかの実装形態では、2つ以上のタイプの予測モデルを使用して、補正補償値に到達することができる。
【００１５】
BHMモデルは、AMマシンおよびプロセスパラメータの関数として、製品異常（例えば、細孔、亀裂、融着不足、表面粗さ）、物理的および機械的特性等（例えば、硬度、引張、低サイクル疲労、クリープ）の実験的測定を用いて訓練することができる。この訓練は、モデルの使用の前に、最初に行うことができる。実施形態によれば、BHMモデルは、特定の構築プロセス中に更新される必要はない。しかしながら、BHMモデルは、後続の測定からより多くの実験データが利用可能である場合には、後続の構築の前に更新することができ、すなわち、アップグレードをBHMモデルにプッシュすることができる。実施形態によれば、更新されたBHMモデルは、後続の構築プロセスにおいて材料特性予測モデルとして使用することができる。
【００１６】
予測値（Y'）は、構築部品の1つ以上の材料特性について算出することができる（ステップ120）。予測値（Y'）は、マシンおよびプロセスパラメータ（x）に、監視されたセンサデータ（δｘ）からのそれらの差を加えた関数であり、所定のターゲット範囲に基づく範囲は、Y'＝Y±Δy=f(x+δx)として表すことができる。
【００１７】
予測値（Y'）が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ125）、プロセス100はステップ110に戻る。更新されたセンサデータが利用可能である場合、プロセス100は、ループ内でステップ115、120、125を繰り返すことができる。判定（ステップ125）が、予測値（Y'）が所定のターゲット範囲外（例えば、下限指定限界（LSL）より低く、上限指定限界（USL）より高く、または閾値より高い／より低い）であることを示す場合、プロセス100は、制御ユニットをトリガする（ステップ130）。
【００１８】
制御ユニットは、ステップ135で、AMマシンおよび／またはプロセスパラメータ設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。コマンドは、AMマシンおよびプロセスパラメータから導出されるように選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、監視されたセンサデータとともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００１９】
図2は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス200の流れ図である。制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づいている。ステップ205で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのプロセスパラメータ設定は、プロセス200によって制御されるAMマシンの目標パラメータを表す。この実施形態では、プロセスパラメータは、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、構築チャンバ温度などを含むことができる。
【００２０】
ステップ210で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。センサは、監視される物理的条件パラメータの第2のセットに関するデータを収集する。これらの物理的パラメータは、例えば、材料と機械及びプロセスパラメータとの間の相互作用から達成される溶融プール特性（例えば、幅、深さ、温度、温度勾配）の値である。マシンおよびプロセスパラメータ設定（例えば、機械仕様および／または過去の実験または理論データ）に基づくベースライン溶融プール特性と、構築プロセス中にセンサによって検出される溶融プール特性との間の差（δx）を算出する。
【００２１】
溶融プールの幅、深さ、温度及び勾配のような監視された物理的値（x）、並びにベースライン特性との差異（δx）は、1つ以上の材料特性予測モデル、ステップ215に提供される。
【００２２】
ステップ220で、構築部品の1つまたは複数の材料特性の予測値（Y'）を各特性について算出することができる。予測値(Y')は、ベースラインの物理的条件（すなわち、溶融プール特性）の関数であり、xに、監視されたセンサデータとのそれらの差（すなわち、溶融プール特性の偏差）δxを加えたものであり、所定のターゲット範囲に基づく範囲である。Y'=Y±Δy=f(x+δx)
【００２３】
予測値(Y')が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ225）、プロセス200はステップ210に戻る。更新されたセンサデータが利用可能である場合、プロセス200は、ループ内でステップ215、220、225を繰り返すことができる。判定（ステップ225）が、予測値(Y')が所定のターゲット範囲外（例えば、指定された下限より低い、指定された上限より高い、または閾値より高い／低い）であることを示す場合、プロセス200は、制御ユニットをトリガする（ステップ230）。
【００２４】
制御ユニットは、ステップ235で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を変更することによって、溶融プール特性をリセットおよび／または補償するコマンドを提供する。コマンドは、測定されたプロセス変数（または溶融プールシグネチャまたは特性）とAMマシンおよびプロセスパラメータとの間の関係を提供する、マシン仕様および／または歴史的な実験または理論データごとに選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、監視されたセンサデータとともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００２５】
図3は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス300の流れ図である。制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づいている。ステップ305で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのプロセスパラメータ設定は、プロセス300によって制御されるAMマシンの目標パラメータを表す。
【００２６】
ステップ310で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。これらの物理パラメータは、例えば、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、プロセスチャンバ温度の値であり、これらは、マシンおよびプロセスパラメータ設定によって実現される。マシンパラメータ設定と処理パラメータ設定との間の差分（δx1）と、それらの実現値（すなわち、センサによって測定される）とが算出される。
【００２７】
さらに、この実施形態では、AMマシンの他の物理的構築パラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる（ステップ314）。これらの物理パラメータは、例えば、機械及びプロセスパラメータ設定によって実現される溶融プール特性（例えば、幅、深さ、温度、温度勾配）の値とすることができる。段階312において、監視されたセンサデータ溶融プール特性と予測される（基準）溶融プール特性との間の差異（δx2）が算出される。これらの予測される溶融プール特性は、機械及びプロセスパラメータ設定（例えば、機械の仕様及び／又は歴史的、実験的、理論的データ）に基づいている。この差は、溶融プールモデルの自動更新のための入力として提供される（ステップ316）。溶融プールモデルは、ステップ308において、予測される（ベースライン）溶融プール特性を決定する（ステップ312）。
【００２８】
AMマシンおよびプロセスパラメータ設定（x1）、ベースライン溶融プール特性（x2）、センサからの監視された物理値、およびベースライン構成設定からのそれらのそれぞれの差（δx1、δx2）が、1つ以上の材料特性予測モデルに提供される（ステップ320）。
【００２９】
ステップ325で、構築パートの1つまたは複数の特性の特性予測値（Y）を各特性について算出することができる。予測値（Y）は、機械パラメータおよびプロセスパラメータ（x1）、溶融プール特性（x2）およびそれらのそれぞれの監視されたセンサデータからのそれらのそれぞれの差（δx1、δx2）のうちの少なくとも1つの関数であり、所定のターゲット範囲に基づく範囲を有する。Y=Y±Δy=f(x1+x2+δx1+δx2）
【００３０】
この特性予測値（Y）は、1つ又は複数の予測値（Y',Y"）を組み込んだ複合予測であってよい。予測値（Y'）は、予め定められたターゲット範囲を基準とした範囲であり、機械のプロセスパラメータに監視対象センサデータとの差を加えた関数である。Y'=Y1±Δy1=f(x1+δx1)。予測値(Y")は、予め定められたターゲット範囲を基準とした範囲であり、ベースライン溶融プール特性に監視対象センサデータとの差を加えた関数である。Y"=Y2±Δy2=f(x2+δx2)。
【００３１】
実装に従って、ユーザは、1つまたは両方の予測値（Y',Y"）を満たされるべきかどうかを選択することができる。予測された材料特性（Y'）が範囲外である場合、マシンおよびプロセスパラメータ（x1）は、測定された差を補償するように調整されなければならない。予測される材料特性（Y"）が範囲外である場合、溶融プール特性（x2）は、偏差を補償するように調整されなければならず、これはまた、1つ以上のマシンおよびプロセスパラメータ（x1）の調整によって行われ得る。制御を可能にするコマンドは、機械ベースライン設定、履歴実験／理論データ、または機械パラメータとプロセスパラメータとの間の関係および溶融プール特性を確立する予測モデルのいずれかによって決定することができる。
【００３２】
予測値（Y）が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ330）、プロセス300はステップ305〜316のループに戻る。判定（ステップ330）が、予測値（Y）が所定のターゲット範囲外（例えば、それぞれ、指定された下限より低い、指定された上限より高い、または閾値より高い／低い）であることを示す場合、プロセス300は、制御ユニットをトリガする（ステップ335）。
【００３３】
制御ユニットは、ステップ340で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を変更することによって、溶融プール特性をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。コマンドは、溶融プールの幅／深さ／温度のような溶融プールの特性を、AMマシンとプロセスパラメータ（例えば、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れなど）の両方の関数として設定するために選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、モニタされたマシンおよびプロセスパラメータおよび溶融プール特性とともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００３４】
図4Aは、実施形態に従った、材料パラメータ値に対する速度対パワー応答面400を示す。応答面400は、AM構築中に発生し得るプロセスシフトおよび／またはドリフトの例示である。このシフトおよび／またはドリフトは、構築製品の異常または欠陥をもたらす可能性がある。応答面400は、入力プロセスパラメータが、特定の製品構築のためのCTQ目標を維持するために調整を必要とするかどうかを判定する際に行われる考慮事項を示す。
【００３５】
応答面は、応答面の下限領域406および上限領域408内に位置するターゲット領域402を含む。ターゲット領域は、構築製品パラメータ目標（複数可）である。このターゲットは、製品設計仕様と性能基準に基づくことができる。ベースラインパラメータセット410は、製品構築目標を表す。
【００３６】
AM構築中に、パワー、速度、ビームのシフトおよびドリフトによって、製品構築特性がターゲット製品構築特性から外れることがある。例えば、予測される製品構築特性414は、パワー、速度、およびビーム特性のセンサ読み出しから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性414は、ターゲット領域402内にある。（1つまたは複数の）AMマシンプロセスパラメータ設定を調整する必要はない。差δS1は、ベースラインレーザ走査速度と測定された走査速度との間のデルタを表す。差δP1は、ベースラインレーザパワーと測定レーザパワーとの間のデルタを表す。
【００３７】
予測される製品構築特性418は、パワー、速度、およびビーム特性に対する第2のセンサ読み出しセットから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性418は、ターゲット領域402の外部にある。ターゲット範囲を超えるこの偏位は、AM構築プロセスパラメータの偏差に起因し得る（例えば、マシンおよびプロセスパラメータについての監視されたセンサデータが、元のコマンド設定から予測されるマシンおよびプロセスパラメータとは異なる）。この状況では、制御ユニットがトリガされて（図3、ステップ335）、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。
【００３８】
差δS2は、ベースラインレーザ走査速度と測定された走査速度との間のデルタを表す。差δP2は、ベースラインレーザパワーと測定レーザパワーとの間のデルタを表す。
【００３９】
図4Bは、実施形態による材料特性についての溶融プール幅対深さ応答面450を示す。応答面450は、AM構築中に発生し得るプロセスシフトおよび／またはドリフトを示す。このシフトおよび／またはドリフトは、構築製品の異常または欠陥をもたらす可能性がある。応答面450は、特定の製品構築のためのCTQ目標を維持するために、入力マシンおよびプロセスパラメータを調整する必要があるかどうかを判定する際に行われる考慮事項を示す。
【００４０】
応答面は、応答面の下限領域456および上限領域458内に位置するターゲット領域452を含む。ターゲット領域は、構築製品特性目標である。このターゲットは、製品設計仕様と性能基準に基づくことができる。ベースラインパラメータセット460は、製品構築目標を表す。
【００４１】
AM構築中に、溶融プールの幅および／または深さのシフトおよび／またはドリフトによって、製品構築特性がターゲットとする製品構築特性から外れる場合がある。例えば、予測される製品構築特性464は、溶融プール幅および／または深さ特性のためのセンサリードアウトから導出される予測される製品構築特性の代表である。
【００４２】
溶融プールセンサの読み取り値から予測される溶融プール特性の導出は、溶融プールモデル及び溶融プール予測モデルに溶融プールセンサの読み取り値を提供することによって達成することができる（図3；ステップ308、316）。
【００４３】
図示の例では、予測構築特性464はターゲット領域452内にある。AMマシンおよびプロセスパラメータの設定を調整する必要はない。差δW1は、ベースライン溶融プール幅と測定溶融プール幅との間のデルタを表す。差δD1は、ベースライン溶融プール深さと測定された溶融プール深さとの間のデルタを表す。
【００４４】
予測される製品構築特性468は、溶融プール幅および／または深さ特性のための第2のセンサ読み出しセットから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性468は、ターゲット領域452の外部にある。ターゲット範囲を超えるこの偏位は、AMマシンおよびプロセスパラメータ（例えば、溶融プール幅および／または深さ特性について監視されたセンサデータ、ならびに／またはマシンおよびプロセスパラメータが、それらのベースライン設定とは異なる）の偏差によって引き起こされる可能性が高い、ベースライン溶融プール幅および／または深さ特性からの偏差に起因し得る。この状況では、制御ユニットがトリガされて（図3；ステップ335）、AMマシンおよびプロセスパラメータ、ならびに／またはベースライン溶融プール幅および／または深さ特性設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。
【００４５】
差δW2は、ベースライン溶融プール幅と測定溶融プール幅との間のデルタを表す。差δD2は、ベースライン溶融プール深さと測定された溶融プール深さとの間のデルタを表す。
【００４６】
図5は、実施形態による、材料特性予測モデルフィードバック制御を伴う、付加製造機械500の概略図である。エネルギー源505は、光学素子510によって集束され、走査ユニット515に提供されるエネルギー源（例えば、レーザ）を形成することができる。システムおよび方法を具体化することは、エネルギー源の性質および／またはタイプによって限定されないことが容易に理解されるべきである。走査ユニット125は、構築プレート520を横切るx−y平面でビームを走査する。連続する層が生成されると、構築プレート520が下げられ、堆積材料が溶融プール525からリフレッシュされる。
【００４７】
制御ユニット540は、プロセッサユニット541およびメモリユニット542を含むことができる。メモリユニットは、実行可能命令544を記憶することができる。制御プロセッサは、ローカル制御／データネットワーク550および／または電子通信ネットワークを介して、システム500の構成要素と通信することができる。プロセッサユニット541は、実施形態に従って、プロセッサに、付加製造機械500の材料特性予測モデルフィードバック制御を実行させる実行可能命令544を実行することができる。メモリユニット542は、制御プロセッサに、ローカルキャッシュメモリおよび記憶メモリを提供して、例えば、材料特性予測モデル546およびデータレコード548を記憶することができる。
【００４８】
材料特性予測モデル546は、BHM、確率論、人工知能、機械学習、ディープラーニング、および物理ベースの材料特性予測モデルのうちの1つまたは複数を含むことができる。データレコードは、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、センサデータ、製品CADファイルなどのための記憶装置を提供することができる。
【００４９】
実施形態に従って、センサスイート530は、達成／実現されたマシンおよびプロセスパラメータおよび溶融プール特性を監視することができる。センサスイートは、監視／測定されているものに応じて、様々な異なるセンサ技術を含むことができる。例えば、この技術は、光学検出器、イメージ撮像装置、ラインアレイレーザセンサ、フォトダイオード、機械的測定装置、赤外線カメラ、熱電対、ガス流量計、温度及び圧力計等を含むことができる。具現システムおよび方法は、1つのセンサ技術に限定されない。
【００５０】
いくつかの実施形態に従って、不揮発性メモリまたはコンピュータ読み取り可能媒体（例えば、レジスタメモリ、プロセッサ、キャッシュ、RAM、ROM、ハードドライブ、フラッシュメモリ、CD ROM、磁気媒体など）に記憶されたコンピュータプログラムアプリケーションは、上記で開示されているように、AMマシンおよびプロセスパラメータ値調整を予測する方法およびプロセスパラメータ値調整などの本明細書で説明する方法を実行するように、実行時にコントローラまたはプロセッサに命令および／または実行可能プログラム命令を含み得る。
【００５１】
コンピュータ可読媒体は、すべての形態およびタイプのメモリ、ならびに一時的な伝搬信号を除くすべてのコンピュータ可読媒体を含む、一時的でないコンピュータ可読媒体であってもよい。一実施形態では、不揮発性メモリまたはコンピュータ可読媒体は、外部メモリであってもよい。
【００５２】
本明細書では、特定のハードウェアおよび方法を説明したが、本発明の実施形態に従って、任意の数の他の構成を提供することができることに留意されたい。したがって、本発明の基本的な新規な特徴を示し、説明し、指摘してきたが、本発明の思想および範囲から逸脱することなく、図示した実施形態の形態および詳細、ならびにそれらの動作における様々な省略、置換、および変更を当業者が行うことができることを理解されたい。1つの実施形態から別の実施形態への要素の置換もまた、完全に意図される。本発明は、添付の特許請求の範囲、およびその中の列挙の均等物に関してのみ定義される。
【符号の説明】
【００５３】
５００  付加製造機械
５２０  構築プレート
５２５  溶融プール
５３０  センサスイート
５４０  制御ユニット
５４１  プロセッサユニット
５４２  メモリユニット
【図１】
2020203484.tif 000003
【図２】
2020203484.tif 000004
【図３】
2020203484.tif 000005
【図４Ａ】
2020203484.tif 000006
【図４Ｂ】
2020203484.tif 000007
【図５】
2020203484.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月19日(2020.6.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
機械パラメータのプロセスシフトは、付加製造（AM）作業中の共通の不可避の問題である。機械パラメータのこのシフトは、不確実な部品品質、部品間のばらつき、および性能をもたらす可能性がある。製造中の部品の特性および性能（例えば、密度、引張強度、疲労寿命など）は、AMプロセスパラメータに大きく依存するので、プロセスパラメータの予測外のシフトまたはドリフトは、AM動作歩留まりに有害であり得る。
【背景技術】
【０００２】
従来、AM製造部品は、全体的な構築品質を評価するために完全にプリントされた後に、非破壊的および／または犠牲的に評価される。この構築後の物理的および機械的試験ならびに材料特性決定プロセスは、非常に費用がかかり、時間がかかり、非効率的である。この構築後の従来のアプローチの下では、プロセスシフトのために生じた小さな欠陥のために部品を廃棄することができ、したがって、付加プロセスの歩留まりが低くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
当該技術分野から欠けているのは、所望の部品性能及び材料特性を満たすために構築中にAMプロセスパラメータに対する調整が必要であるかどうかを決定するために、プロセスパラメータを監視してシフトを定量化し、且つ、プロセスパラメータにおける定量化されたシフト／ドリフトを、部品の特性の評価のために予測モデルに適用するアプローチである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
実施システムおよび方法は、AMプロセスパラメータ（例えば、レーザパワー、走査速度、スポットサイズなど）、プロセス変数およびシグネチャ（溶融プール形状、幅および深さ、温度プロファイル、温度勾配など）を監視して、公称値からの偏差を識別することによって、付加製造（AM）構築プロセス中に部品品質を制御する。実施形態は、1つまたは複数の特性の監視された情報を材料性能予測モデルに適用する。実施形態に従って、AMマシンのための入力プロセスパラメータ設定は、生産部品の特性を改善するために、プロセスにおける偏差を修正するために調整され得る。
【０００５】
実施形態に従って、材料特性予測モデルは、構築プロセス中に材料品質を維持するための設定を提供するために、AM機械フィードバック制御ループに組み込まれる。部品の品質および／または性能に対する制御は、材料特性予測モデルの結果に基づいて、AM入力パラメータをリアルタイムで（すなわち、構築動作中に）調整することによって得られる。実施形態によれば、これらの予測結果は、プロセスパラメータのシフトおよび／またはドリフトのリアルタイム測定によって通知される。リアルタイムでのプロセスパラメータの修正は、潜在的な部品故障を減らすことができ、従って、生産歩留まりを増加させる。このリアルタイム修正は、高価で、労力と時間がかかり、後工程の部品検査と試験を減らす（または排除する）ことができる。
【０００６】
実施形態によれば、予測モデルは、直接および／または間接技術によって測定されるプロセス入力パラメータ、例えば、レーザパワー、走査速度、スポットサイズの測定のための物理的センサによる直接測定、または、例えば、溶融プールの深さおよび幅、絶対温度、ならびに温度勾配のプロセスシグネチャの間接測定を提供される。実施形態に従って、測定入力から部品特性（例えば、異常、静的引張／圧縮特性、疲労寿命など）を予測することができる。部品の予測特性が所定のターゲット範囲外（または所望のクリティカル対品質（CTQ）仕様から離れている）であることが判明した場合、コントローラは、所望のCTQを満たすようにAMマシンの入力パラメータを調整することができる。
【０００７】
実施形態に従って、AM構築パラメータ（マシンおよびプロセスパラメータの両方）の特性（すなわち、レーザパワーの安定性、ビーム直径の一貫性およびピーク強度、走査速度の一様性、ガス流れの一様性、粉末拡散の一様性、構築材料の特性など）から、生産部品の特性のためのターゲット範囲を予め決めることができる。これらの構築関連パラメータ特性から、理想的な結果を算出することができ、算出された結果への許容範囲の割り当ては、所定のターゲット範囲を提供する。構築プロセス中に、AMマシンおよびプロセスパラメータについて収集されたセンサデータが予測モデルに提供され、その後、これを使用して、測定されたマシンおよびプロセスパラメータに基づいて生産パーツの特性が予測される。部品の予測された特性が所定のターゲット範囲外である場合、機械への変更およびプロセスパラメータが算出され、制御ユニットに提供される。実装によっては、各部品特性が独自のターゲット範囲を持つことができる。各特性がそれ自体の所定のターゲット範囲内にあるように、機械パラメータおよびプロセスパラメータのそれぞれに対する正味の調整を、複数の特性の予測から決定することができる。
【０００８】
実施形態によれば、ターゲット範囲は、逆プロセスによって決定することができる。このアプローチの下で、ターゲット範囲は、部品の仕様に基づいて選択される。「逆」予測モデルは、マシンおよびプロセスパラメータを決定して、仕様を満たす部品特性を有する部品を生成することができる。例として、部品が特定の低サイクル疲労寿命を有するように指定される場合、予測モデルは、指定された低サイクル疲労寿命を達成するために必要なプロセスパラメータ値を決定することができる。ターゲット範囲の範囲は、生産部品公差に基づくことができる。
【発明の効果】
【０００９】
所望の部品性能及び材料特性を満たすために構築中にAMプロセスパラメータに対する調整が必要であるかどうかを決定するために、プロセスパラメータを監視してシフトを定量化し、且つ、プロセスパラメータにおける定量化されたシフト／ドリフトを、部品の特性の評価のために予測モデルに適用する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの管理のためのフロー図である。
【図２】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のための第2の流れ図である。
【図３】実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のための第3の流れ図である。
【図４Ａ】実施形態による材料特性値に対するレーザパワー対走査速度応答面を示す図である。
【図４Ｂ】実施形態による材料特性値に対する溶融プール幅対深さ応答を示す。
【図５】実施形態による材料特性予測モデルフィードバック制御を有する付加製造機械システムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図1は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス100の流れ図である。実施方法は、構築材料層を融合および／または溶融するために異なるエネルギー源を実施する他の付加様式（例えば、レーザ、電子ビーム、バインダージェット、指向性エネルギー堆積など）で実施することができる。実施システムおよび方法は、様々な付加様式で実施することができ、様々な材料（例えば、金属、非金属、ポリマー、セラミック、複合材料など）に適用することができる。
【００１２】
AMマシン制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づくことができる。ステップ105で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのマシンおよびプロセスパラメータ設定は、プロセス100によって制御されるAM機械の目標パラメータを表す。一実施形態では、マシンおよびプロセスパラメータは、レーザパワー、レーザ走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、構築チャンバ温度などを含むことができる。
【００１３】
ステップ110で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。センサは、監視される物理的条件パラメータの第1のセットに関するデータを収集する。これらの物理的パラメータは、例えば、プロセスパラメータ設定によって達成される（すなわち、実際の、実現された、結果の値）パワー、走査速度、ビーム直径の値である。パラメータ設定値とそれらの実現値との間の差（δx）が算出される。
【００１４】
ステップ115で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定（x）、監視された物理値、およびそれらの差（δx）が、1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供される。実施形態に従って、ベイズハイブリッドモデル（BHM）は、予測モデルの中でもあり得る。予測モデルには、BHMに加えて、他の確率的、人工知能、機械学習、深層学習、および物理ベースの材料特性予測モデルを含めることができる。いくつかの実装形態では、2つ以上のタイプの予測モデルを使用して、補正補償値に到達することができる。
【００１５】
BHMモデルは、AMマシンおよびプロセスパラメータの関数として、製品異常（例えば、細孔、亀裂、融着不足、表面粗さ）、物理的および機械的特性等（例えば、硬度、引張、低サイクル疲労、クリープ）の実験的測定を用いて訓練することができる。この訓練は、モデルの使用の前に、最初に行うことができる。実施形態によれば、BHMモデルは、特定の構築プロセス中に更新される必要はない。しかしながら、BHMモデルは、後続の測定からより多くの実験データが利用可能である場合には、後続の構築の前に更新することができ、すなわち、アップグレードをBHMモデルにプッシュすることができる。実施形態によれば、更新されたBHMモデルは、後続の構築プロセスにおいて材料特性予測モデルとして使用することができる。
【００１６】
予測値（Y'）は、構築部品の1つ以上の材料特性について算出することができる（ステップ120）。予測値（Y'）は、マシンおよびプロセスパラメータ（x）に、監視されたセンサデータ（δｘ）からのそれらの差を加えた関数であり、所定のターゲット範囲に基づく範囲は、Y'＝Y±Δy=f(x+δx)として表すことができる。
【００１７】
予測値（Y'）が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ125）、プロセス100はステップ110に戻る。更新されたセンサデータが利用可能である場合、プロセス100は、ループ内でステップ115、120、125を繰り返すことができる。判定（ステップ125）が、予測値（Y'）が所定のターゲット範囲外（例えば、下限指定限界（LSL）より低く、上限指定限界（USL）より高く、または閾値より高い／より低い）であることを示す場合、プロセス100は、制御ユニットをトリガする（ステップ130）。
【００１８】
制御ユニットは、ステップ135で、AMマシンおよび／またはプロセスパラメータ設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。コマンドは、AMマシンおよびプロセスパラメータから導出されるように選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、監視されたセンサデータとともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００１９】
図2は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス200の流れ図である。制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づいている。ステップ205で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのプロセスパラメータ設定は、プロセス200によって制御されるAMマシンの目標パラメータを表す。この実施形態では、プロセスパラメータは、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、構築チャンバ温度などを含むことができる。
【００２０】
ステップ210で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。センサは、監視される物理的条件パラメータの第2のセットに関するデータを収集する。これらの物理的パラメータは、例えば、材料と機械及びプロセスパラメータとの間の相互作用から達成される溶融プール特性（例えば、幅、深さ、温度、温度勾配）の値である。マシンおよびプロセスパラメータ設定（例えば、機械仕様および／または過去の実験または理論データ）に基づくベースライン溶融プール特性と、構築プロセス中にセンサによって検出される溶融プール特性との間の差（δx）を算出する。
【００２１】
溶融プールの幅、深さ、温度及び勾配のような監視された物理的値（x）、並びにベースライン特性との差異（δx）は、1つ以上の材料特性予測モデル、ステップ215に提供される。
【００２２】
ステップ220で、構築部品の1つまたは複数の材料特性の予測値（Y'）を各特性について算出することができる。予測値(Y')は、ベースラインの物理的条件（すなわち、溶融プール特性）の関数であり、xに、監視されたセンサデータとのそれらの差（すなわち、溶融プール特性の偏差）δxを加えたものであり、所定のターゲット範囲に基づく範囲である。Y'=Y±Δy=f(x+δx)
【００２３】
予測値(Y')が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ225）、プロセス200はステップ210に戻る。更新されたセンサデータが利用可能である場合、プロセス200は、ループ内でステップ215、220、225を繰り返すことができる。判定（ステップ225）が、予測値(Y')が所定のターゲット範囲外（例えば、指定された下限より低い、指定された上限より高い、または閾値より高い／低い）であることを示す場合、プロセス200は、制御ユニットをトリガする（ステップ230）。
【００２４】
制御ユニットは、ステップ235で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を変更することによって、溶融プール特性をリセットおよび／または補償するコマンドを提供する。コマンドは、測定されたプロセス変数（または溶融プールシグネチャまたは特性）とAMマシンおよびプロセスパラメータとの間の関係を提供する、マシン仕様および／または歴史的な実験または理論データごとに選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、監視されたセンサデータとともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００２５】
図3は、実施形態による、付加製造機械構築プロセスの制御のためのプロセス300の流れ図である。制御は、実施形態に従った材料特性予測モデルフィードバックに基づいている。ステップ305で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定が取得される。これらのプロセスパラメータ設定は、プロセス300によって制御されるAMマシンの目標パラメータを表す。
【００２６】
ステップ310で、AMマシンおよびプロセスパラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる。これらの物理パラメータは、例えば、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れ、粉体層厚さ、プロセスチャンバ温度の値であり、これらは、マシンおよびプロセスパラメータ設定によって実現される。マシンパラメータ設定と処理パラメータ設定との間の差分（δx1）と、それらの実現値（すなわち、センサによって測定される）とが算出される。
【００２７】
さらに、この実施形態では、AMマシンの他の物理的構築パラメータを監視するセンサからのデータがアクセスされる（ステップ314）。これらの物理パラメータは、例えば、機械及びプロセスパラメータ設定によって実現される溶融プール特性（例えば、幅、深さ、温度、温度勾配）の値とすることができる。段階312において、監視されたセンサデータ溶融プール特性と予測される（基準）溶融プール特性との間の差異（δx2）が算出される。これらの予測される溶融プール特性は、機械及びプロセスパラメータ設定（例えば、機械の仕様及び／又は歴史的、実験的、理論的データ）に基づいている。この差は、溶融プールモデルの自動更新のための入力として提供される（ステップ316）。溶融プールモデルは、ステップ308において、予測される（ベースライン）溶融プール特性を決定する（ステップ312）。
【００２８】
AMマシンおよびプロセスパラメータ設定（x1）、ベースライン溶融プール特性（x2）、センサからの監視された物理値、およびベースライン構成設定からのそれらのそれぞれの差（δx1、δx2）が、1つ以上の材料特性予測モデルに提供される（ステップ320）。
【００２９】
ステップ325で、構築パートの1つまたは複数の特性の特性予測値（Y）を各特性について算出することができる。予測値（Y）は、機械パラメータおよびプロセスパラメータ（x1）、溶融プール特性（x2）およびそれらのそれぞれの監視されたセンサデータからのそれらのそれぞれの差（δx1、δx2）のうちの少なくとも1つの関数であり、所定のターゲット範囲に基づく範囲を有する。Y=Y±Δy=f(x1+x2+δx1+δx2）
【００３０】
この特性予測値（Y）は、1つ又は複数の予測値（Y',Y"）を組み込んだ複合予測であってよい。予測値（Y'）は、予め定められたターゲット範囲を基準とした範囲であり、機械のプロセスパラメータに監視対象センサデータとの差を加えた関数である。Y'=Y1±Δy1=f(x1+δx1)。予測値(Y")は、予め定められたターゲット範囲を基準とした範囲であり、ベースライン溶融プール特性に監視対象センサデータとの差を加えた関数である。Y"=Y2±Δy2=f(x2+δx2)。
【００３１】
実装に従って、ユーザは、1つまたは両方の予測値（Y',Y"）を満たされるべきかどうかを選択することができる。予測された材料特性（Y'）が範囲外である場合、マシンおよびプロセスパラメータ（x1）は、測定された差を補償するように調整されなければならない。予測される材料特性（Y"）が範囲外である場合、溶融プール特性（x2）は、偏差を補償するように調整されなければならず、これはまた、1つ以上のマシンおよびプロセスパラメータ（x1）の調整によって行われ得る。制御を可能にするコマンドは、機械ベースライン設定、履歴実験／理論データ、または機械パラメータとプロセスパラメータとの間の関係および溶融プール特性を確立する予測モデルのいずれかによって決定することができる。
【００３２】
予測値（Y）が所定のターゲット範囲内にあると判定された場合（ステップ330）、プロセス300はステップ305〜316のループに戻る。判定（ステップ330）が、予測値（Y）が所定のターゲット範囲外（例えば、それぞれ、指定された下限より低い、指定された上限より高い、または閾値より高い／低い）であることを示す場合、プロセス300は、制御ユニットをトリガする（ステップ335）。
【００３３】
制御ユニットは、ステップ340で、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を変更することによって、溶融プール特性をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。コマンドは、溶融プールの幅／深さ／温度のような溶融プールの特性を、AMマシンとプロセスパラメータ（例えば、レーザパワー、走査速度、ビーム直径、ガス流れなど）の両方の関数として設定するために選択される。その後、これらのリセット／補正された設定値が、モニタされたマシンおよびプロセスパラメータおよび溶融プール特性とともに材料予測モデルに提供される。実施形態に従って、この閉フィードバックループの動作は、構築プロセスの間継続することができる。ループは、リアルタイムで、または周期的に、不規則に、または指定された間隔で（例えば、特定の構築マイルストーンに達したときに）発生することができる。
【００３４】
図4Aは、実施形態に従った、材料パラメータ値に対する速度対パワー応答面400を示す。応答面400は、AM構築中に発生し得るプロセスシフトおよび／またはドリフトの例示である。このシフトおよび／またはドリフトは、構築製品の異常または欠陥をもたらす可能性がある。応答面400は、入力プロセスパラメータが、特定の製品構築のためのCTQ目標を維持するために調整を必要とするかどうかを判定する際に行われる考慮事項を示す。
【００３５】
応答面は、応答面の下限領域406および上限領域408内に位置するターゲット領域402を含む。ターゲット領域は、構築製品パラメータ目標（複数可）である。このターゲットは、製品設計仕様と性能基準に基づくことができる。ベースラインパラメータセット410は、製品構築目標を表す。
【００３６】
AM構築中に、パワー、速度、ビームのシフトおよびドリフトによって、製品構築特性がターゲット製品構築特性から外れることがある。例えば、予測される製品構築特性414は、パワー、速度、およびビーム特性のセンサ読み出しから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性414は、ターゲット領域402内にある。（1つまたは複数の）AMマシンプロセスパラメータ設定を調整する必要はない。差δS1は、ベースラインレーザ走査速度と測定された走査速度との間のデルタを表す。差δP1は、ベースラインレーザパワーと測定レーザパワーとの間のデルタを表す。
【００３７】
予測される製品構築特性418は、パワー、速度、およびビーム特性に対する第2のセンサ読み出しセットから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性418は、ターゲット領域402の外部にある。ターゲット範囲を超えるこの偏位は、AM構築プロセスパラメータの偏差に起因し得る（例えば、マシンおよびプロセスパラメータについての監視されたセンサデータが、元のコマンド設定から予測されるマシンおよびプロセスパラメータとは異なる）。この状況では、制御ユニットがトリガされて（図3、ステップ335）、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。
【００３８】
差δS2は、ベースラインレーザ走査速度と測定された走査速度との間のデルタを表す。差δP2は、ベースラインレーザパワーと測定レーザパワーとの間のデルタを表す。
【００３９】
図4Bは、実施形態による材料特性についての溶融プール幅対深さ応答面450を示す。応答面450は、AM構築中に発生し得るプロセスシフトおよび／またはドリフトを示す。このシフトおよび／またはドリフトは、構築製品の異常または欠陥をもたらす可能性がある。応答面450は、特定の製品構築のためのCTQ目標を維持するために、入力マシンおよびプロセスパラメータを調整する必要があるかどうかを判定する際に行われる考慮事項を示す。
【００４０】
応答面は、応答面の下限領域456および上限領域458内に位置するターゲット領域452を含む。ターゲット領域は、構築製品特性目標である。このターゲットは、製品設計仕様と性能基準に基づくことができる。ベースラインパラメータセット460は、製品構築目標を表す。
【００４１】
AM構築中に、溶融プールの幅および／または深さのシフトおよび／またはドリフトによって、製品構築特性がターゲットとする製品構築特性から外れる場合がある。例えば、予測される製品構築特性464は、溶融プール幅および／または深さ特性のためのセンサリードアウトから導出される予測される製品構築特性の代表である。
【００４２】
溶融プールセンサの読み取り値から予測される溶融プール特性の導出は、溶融プールモデル及び溶融プール予測モデルに溶融プールセンサの読み取り値を提供することによって達成することができる（図3；ステップ308、316）。
【００４３】
図示の例では、予測構築特性464はターゲット領域452内にある。AMマシンおよびプロセスパラメータの設定を調整する必要はない。差δW1は、ベースライン溶融プール幅と測定溶融プール幅との間のデルタを表す。差δD1は、ベースライン溶融プール深さと測定された溶融プール深さとの間のデルタを表す。
【００４４】
予測される製品構築特性468は、溶融プール幅および／または深さ特性のための第2のセンサ読み出しセットから生じる予測される製品構築特性の代表である。予測構築特性468は、ターゲット領域452の外部にある。ターゲット範囲を超えるこの偏位は、AMマシンおよびプロセスパラメータ（例えば、溶融プール幅および／または深さ特性について監視されたセンサデータ、ならびに／またはマシンおよびプロセスパラメータが、それらのベースライン設定とは異なる）の偏差によって引き起こされる可能性が高い、ベースライン溶融プール幅および／または深さ特性からの偏差に起因し得る。この状況では、制御ユニットがトリガされて（図3；ステップ335）、AMマシンおよびプロセスパラメータ、ならびに／またはベースライン溶融プール幅および／または深さ特性設定をリセットおよび／または補償するためのコマンドを提供する。
【００４５】
差δW2は、ベースライン溶融プール幅と測定溶融プール幅との間のデルタを表す。差δD2は、ベースライン溶融プール深さと測定された溶融プール深さとの間のデルタを表す。
【００４６】
図5は、実施形態による、材料特性予測モデルフィードバック制御を伴う、付加製造機械500の概略図である。エネルギー源505は、光学素子510によって集束され、走査ユニット515に提供されるエネルギー源（例えば、レーザ）を形成することができる。システムおよび方法を具体化することは、エネルギー源の性質および／またはタイプによって限定されないことが容易に理解されるべきである。走査ユニット125は、構築プレート520を横切るx−y平面でビームを走査する。連続する層が生成されると、構築プレート520が下げられ、堆積材料が溶融プール525からリフレッシュされる。
【００４７】
制御ユニット540は、プロセッサユニット541およびメモリユニット542を含むことができる。メモリユニットは、実行可能命令544を記憶することができる。制御プロセッサは、ローカル制御／データネットワーク550および／または電子通信ネットワークを介して、システム500の構成要素と通信することができる。プロセッサユニット541は、実施形態に従って、プロセッサに、付加製造機械500の材料特性予測モデルフィードバック制御を実行させる実行可能命令544を実行することができる。メモリユニット542は、制御プロセッサに、ローカルキャッシュメモリおよび記憶メモリを提供して、例えば、材料特性予測モデル546およびデータレコード548を記憶することができる。
【００４８】
材料特性予測モデル546は、BHM、確率論、人工知能、機械学習、ディープラーニング、および物理ベースの材料特性予測モデルのうちの1つまたは複数を含むことができる。データレコードは、AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、センサデータ、製品CADファイルなどのための記憶装置を提供することができる。
【００４９】
実施形態に従って、センサスイート530は、達成／実現されたマシンおよびプロセスパラメータおよび溶融プール特性を監視することができる。センサスイートは、監視／測定されているものに応じて、様々な異なるセンサ技術を含むことができる。例えば、この技術は、光学検出器、イメージ撮像装置、ラインアレイレーザセンサ、フォトダイオード、機械的測定装置、赤外線カメラ、熱電対、ガス流量計、温度及び圧力計等を含むことができる。具現システムおよび方法は、1つのセンサ技術に限定されない。
【００５０】
いくつかの実施形態に従って、不揮発性メモリまたはコンピュータ読み取り可能媒体（例えば、レジスタメモリ、プロセッサ、キャッシュ、RAM、ROM、ハードドライブ、フラッシュメモリ、CD ROM、磁気媒体など）に記憶されたコンピュータプログラムアプリケーションは、上記で開示されているように、AMマシンおよびプロセスパラメータ値調整を予測する方法およびプロセスパラメータ値調整などの本明細書で説明する方法を実行するように、実行時にコントローラまたはプロセッサに命令および／または実行可能プログラム命令を含み得る。
【００５１】
コンピュータ可読媒体は、すべての形態およびタイプのメモリ、ならびに一時的な伝搬信号を除くすべてのコンピュータ可読媒体を含む、一時的でないコンピュータ可読媒体であってもよい。一実施形態では、不揮発性メモリまたはコンピュータ可読媒体は、外部メモリであってもよい。
【００５２】
本明細書では、特定のハードウェアおよび方法を説明したが、本発明の実施形態に従って、任意の数の他の構成を提供することができることに留意されたい。したがって、本発明の基本的な新規な特徴を示し、説明し、指摘してきたが、本発明の思想および範囲から逸脱することなく、図示した実施形態の形態および詳細、ならびにそれらの動作における様々な省略、置換、および変更を当業者が行うことができることを理解されたい。1つの実施形態から別の実施形態への要素の置換もまた、完全に意図される。本発明は、添付の特許請求の範囲、およびその中の列挙の均等物に関してのみ定義される。
(付記１)
閉フィードバックループを用いた付加製造機械（AMM）制御の方法であって、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータにアクセスし、
予測AMM物理的条件と被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および前記各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
被監視物理的条件のうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定ターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定ターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定ターゲット範囲外であるという決定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を補償するコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で前記閉フィードバックループを繰り返す、
方法。
（付記２）
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定のうちの少なくとも1つと、前記AMMの履歴実験データセットとから、前記予測AMM物理的条件を決定することを含む、付記１の方法。
（付記３）
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、溶融プール特性、および部品形状に基づいて、前記所定ターゲット範囲を決定することを含む、付記１の方法。
（付記４）
1つもしくは複数の前記材料特性予測モデルは、ベイズハイブリッドモデルを含む、付記１の方法。
（付記５）
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の各々1つまたは複数を適用することに基づいて、各々の前記予測値を算出することを含む、付記１の方法。
（付記６）
前記被監視物理的条件のセットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、チャンバ温度、および粉末床層厚さのうちの少なくとも1つを含む、付記１の方法。
（付記７）
前記被監視物理的条件のセットは、溶融プール深さ、溶融プール幅、溶融プール温度、および温度勾配のうちの少なくとも1つを含む、付記１の方法。
（付記８）
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定することを含む、付記７の方法。
（付記９）
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、及び走査速度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
予測される溶融プールの物理的条件を前記AMM及びプロセスパラメータ設定から推定する、
付記１の方法。
（付記１０）
プロセッサユニットによって実行されると、プロセッサユニットに、付加製造機械（AMM）制御の方法を実行させる実行可能命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータへアクセスし、
前記被監視物理的条件セットの要素の各々と、予測されるAMM物理的条件との間の差の各々を算出し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、及び前記差の各々を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
前記被監視物理的条件セットのうちの1つまたは複数についての予測値の各々を算出し、
前記予測値の各々と所定のターゲット範囲の各々とを比較し、
前記予測値の各々が前記所定のターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を維持し、
前記予測値の各々のうちの1つまたは複数が前記所定のターゲット範囲外であるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を補償するためのコマンドを生成し、
前記構築プロセス中、時間間隔で閉フィードバックループを繰り返す、
非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１１）
前記実行可能命令は、
前記AMMの履歴実験データセット及び前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定のうちの少なくとも1つから、前記予測されるAMMの物理的条件を判定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２）
前記実行可能命令は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、部品形状、及び溶融プール特性に基づいて、前記所定のターゲット範囲を判定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１３）
前記実行可能命令は、
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内のモデル化された応答の各々に１つまたは複数の前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の各々を適用することに基づいて、前記予測値の各々を算出することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１４）
前記実行可能命令は、
前記被監視物理的条件セットが、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉末床層厚、およびプロセスチャンバ温度を含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１５）
前記実行可能命令は、
前記被監視物理的条件セットが、溶融プール深さ、溶融プール幅、ならびに溶融プール温度および温度勾配を含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、
付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１６）
前記実行可能命令は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から予測される溶融プール物理的条件を推定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、付記１５の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１７）
前記実行可能命令は、
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉体層厚さ、およびプロセスチャンバ温度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
前記AMM及びプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定することを含む、前記方法を前記プロセッサユニットに実行させるようにさらに構成されている、付記１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１８）
プロセッサとメモリユニットとを含む制御ユニットを有する付加製造機械（AMM）を含み、
前記メモリユニットは、前記プロセッサに方法を実行させる実行可能命令を含み、
前記方法は、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのためのセンサデータにアクセスし、
予測されるAMM物理的条件と前記被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
前記被監視物理的条件セットのうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定のターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定のターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定のターゲット範囲外にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を補償するためのコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で閉フィードバックループを繰り返す、
システム。
（付記１９）
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
前記方法は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から前記予測されるAMM物理的条件を判定し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、部品形状、および溶融プール特性に基づいて、前記所定のターゲット範囲を判定し、
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の1つまたは複数の各々を適用することに基づいて、各々の予測値を算出する、
付記１８のシステム。
（付記２０）
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉体層厚さ、およびプロセスチャンバ温度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
前記方法は、
前記AMマシン及びプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定する、
付記１８のシステム。
【符号の説明】
【００５３】
５００  付加製造機械
５２０  構築プレート
５２５  溶融プール
５３０  センサスイート
５４０  制御ユニット
５４１  プロセッサユニット
５４２  メモリユニット
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
閉フィードバックループを用いた付加製造機械（AMM）制御の方法であって、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのセンサデータにアクセスし、
予測AMM物理的条件と被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および前記各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
被監視物理的条件のうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定ターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定ターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定ターゲット範囲外であるという決定に基づいて、前記プロセスパラメータ設定を補償するコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で前記閉フィードバックループを繰り返す、
方法。
【請求項２】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定のうちの少なくとも1つと、前記AMMの履歴実験データセットとから、前記予測AMM物理的条件を決定することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、溶融プール特性、および部品形状に基づいて、前記所定ターゲット範囲を決定することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
1つもしくは複数の前記材料特性予測モデルは、ベイズハイブリッドモデルを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の各々1つまたは複数を適用することに基づいて、各々の前記予測値を算出することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記被監視物理的条件のセットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、チャンバ温度、および粉末床層厚さのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記被監視物理的条件のセットは、溶融プール深さ、溶融プール幅、溶融プール温度、および温度勾配のうちの少なくとも1つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定することを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、及び走査速度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
予測される溶融プールの物理的条件を前記AMM及びプロセスパラメータ設定から推定する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサとメモリユニットとを含む制御ユニットを有する付加製造機械（AMM）を含み、
前記メモリユニットは、前記プロセッサに方法を実行させる実行可能命令を含み、
前記方法は、
進行中の構築プロセスのためのAMマシンおよびプロセスパラメータ設定を取得し、
前記AMM内の被監視物理的条件セットのためのセンサデータにアクセスし、
予測されるAMM物理的条件と前記被監視物理的条件セットの各々の要素との間の各々の差を算出し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定、被監視物理的条件セット、および各々の差を1つまたは複数の材料特性予測モデルに提供し、
前記被監視物理的条件セットのうちの1つまたは複数についての各々の予測値を算出し、
各々の前記予測値と各々の所定のターゲット範囲とを比較し、
各々の前記予測値が前記所定のターゲット範囲内にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を維持し、
各々の前記予測値のうちの1つまたは複数が前記所定のターゲット範囲外にあるという判定に基づいて、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定を補償するためのコマンドを生成し、
前記構築プロセス中に時間間隔で閉フィードバックループを繰り返す、
システム。
【請求項１１】
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
前記方法は、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定から前記予測されるAMM物理的条件を判定し、
前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定に基づく予測部品特性、部品形状、および溶融プール特性に基づいて、前記所定のターゲット範囲を判定し、
1つまたは複数の前記材料特性予測モデル内の各々のモデル化された応答に、前記AMマシンおよびプロセスパラメータ設定の1つまたは複数の各々を適用することに基づいて、各々の予測値を算出する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記実行可能命令は、前記プロセッサに前記方法を実行させる命令を含み、
被監視物理的条件の第1セットは、レーザパワー、ビーム直径、走査速度、ガス流れ、粉体層厚さ、およびプロセスチャンバ温度を含み、
被監視物理的条件の第2セットは、溶融プールの深さ、溶融プールの幅、及び溶融プールの温度及び温度勾配を含み、
前記方法は、
前記AMマシン及びプロセスパラメータ設定から予測される溶融プールの物理的条件を推定する、
請求項１０に記載のシステム。
【外国語明細書】
2020203484000001.pdf