Análise Multimodal e Multifísica do Processo Wire and Arc Additive Manufacturing

Abstract

O processo Wire and Arc Additive Manufacturing (WAAM) é um processo de fabrico aditivo de peças metálicas que recai sobre a automatização de processos de soldadura por arco elétrico. Distin-gue-se por apresentar taxas de deposição elevadas, permitindo a produção de componentes de gran-des dimensões e geometrias complexas. A falta de repetibilidade e qualidade superficial, e a instabili-dade inerente ao processo são apontadas como os principais obstáculos ao crescimento e implemen-tação industrial desta tecnologia. Assim sendo, a monitorização em tempo real com recurso a um sis-tema de controlo em anel fechado é da maior importância. Esta dissertação pretende desenvolver um sistema de monitorização do processo WAAM atra-vés do estudo do espetro sonoro e do sinal da tensão elétrica. O sinal acústico é estudado após a aplicação de um algoritmo de remoção de ruído através do uso da wavelet transform. O principal obje-tivo deste estudo é a identificação de defeitos a partir da comparação entre o sinal associado ao de-feito e o sinal característico de referência, associado à obtenção de uma camada sem defeitos. Neste estudo foram realizados vários ensaios para o material de adição Aço ER70S-6 com 1 mm de diâmetro. A máquina de soldadura permite selecionar a definição do diâmetro do material de adição. Foram utilizadas diferentes definições de valores de diâmetro do fio de material consumível, sendo produzidas paredes com 10 camadas para uma definição de diâmetro de 1 mm (diâmetro real do fio) e 20 camadas para uma definição de diâmetro de 1.2 mm. Foi realizado um ensaio com 20 camadas e de seguida uma maquinação em forma de "escada" de modo a realizar uma deposição de 6 camadas onde a altura entre a tocha de soldadura e a peça aumenta progressivamente. O propósito da variação da definição do diâmetro na máquina de soldadura e da deposição do tipo "escada" é o de criar distúrbios no arco elétrico, culminando na criação de defeitos. Os resultados obtidos permitem caracterizar as diferentes gamas de frequência associadas à definição do diâmetro do fio na máquina de soldadura. Foi possível identificar defeitos do tipo porosi-dade através da análise da tensão elétrica, caracterizando a assinatura característica para este tipo de defeito. O valor de threshold utilizado no algoritmo de remoção de ruído remove informação útil do sinal, para além de ruído, dificultando a identificação de defeitos através da análise do espetro sonoro.

Wire and Arc Additive Manufacturing (WAAM) is an additive manufacturing process that relies on the automatization of arc welding processes. Its ability to produce complex and large dimension prod-ucts, with high deposition rates makes it unique amongst other additive manufacturing techniques. The lack of repeatability and superficial quality combined with the inherent instability associated with this technology are the main obstacles in the growth and industrial implementation of the process. Hence, online monitoring of the process and closed-loop control systems are of extreme importance. This study focuses on the implementation of a monitoring system for the WAAM process based on the study of the acoustic emission and the electric voltage signal. The use of an algorithm based on wavelet transforms is used to remove noise from the acoustic signal. The main goal of this study is to identify defects by comparing the signal associated with the defect to a reference signal associated with the deposition of a defect free layer. Different settings regarding the welding wire diameter, set in the welding machine, were used in this study. Walls composed of 10 layers were produced for a 1 mm setting in the welding machine (the actual value of the welding wire) and 20 layers for a 1.2 mm setting. After producing one wall com-posed of 20 layers, it was machined to have the shape of a “stair”. Then another wall was built on top of this “stair” shaped wall, in order to progressively increase the distance between the welding torch and the part. Different welding settings regarding the welding wire’s diameter and the deposition of a “stair” shaped wall are two ways used to create disturbances in the arc, hence creating defects. It's possible to characterize the different frequency bandwidths associated with the welding wire's diameter. It's possible to identify porosity type defects based on the analysis of the voltage signal, and also to characterize the specific signature regarding this type of defect. The threshold value used in the algorithm was proved to be very high, removing important signal information, affecting the acous-tic signal analysis.