Abstract: R. Chen, P. Rao, Y. Lu, E. W. Reutzel, H. Yang (2021)

Powder bed fusion (PBF) additive manufacturing (AM) provides a great level of flexibility in the design-driven build of metal products. However, the more complex the design, the more difficult it becomes to control the quality of AM builds. The quality challenge persistently hampers the widespread application of AM technology. Advanced imaging (e.g., X-ray computed tomography scans and high-resolution optical images) has been increasingly explored to enhance the visibility of information and improve the AM quality control. Realizing the full potential of imaging data depends on the advent of information processing methodologies for the analysis of design-quality interactions. This paper presents a design of AM experiment to investigate how design parameters (e.g., build orientation, thin-wall width, thin-wall height, and contour space) interact with quality characteristics in thin-wall builds. Note that the build orientation refers to the position of thin-walls in relation to the recoating direction on the plate, and the contour space indicates the width between rectangle hatches. First, we develop a novel generalized recurrence network (GRN) to represent the AM spatial image data. Then, GRN quantifiers, namely degree, betweenness, pagerank, closeness, and eigenvector centralities, are extracted to characterize the quality of layerwise builds. Further, we establish a regression model to predict how the design complexity impacts GRN behaviors in each layer of thin-wall builds. Experimental results show that network features are sensitive to build orientations, width, height, and contour space under the significant level alpha

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Recurrence network analysis of design-quality interactions in additive manufacturing