I ricercatori della Swanson School of Engineering hanno ricevuto oltre $ 1 milione in finanziamenti combinati dal Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DoE) e dall'Università di Pittsburgh. Il finanziamento è destinato a sostenere lo sviluppo di un metodo di garanzia della qualità efficace per la produzione additiva di componenti di turbina a gas di nuova generazione. Per tre anni, Xiayun (Sharon) Zhao, PhD, assistente professore di ingegneria meccanica e scienza dei materiali presso Pitt, guiderà il progetto.
Il DoE, attraverso il suo programma University Turbine Systems Research, ha assegnato ai ricercatori una somma di $ 802.400 e Pitt ha fornito $ 200.600 supplementari (portando la sovvenzione totale a $ 1.003.000). Inoltre, ANSYS, una società di software di simulazione ingegneristica, fungerà da partner industriale nel progetto, fornendo ulteriore supporto.
Sviluppo della garanzia di qualità per la tecnologia di fusione laser a letto di polvere
Insieme al Dr. Zhao, il gruppo di ricerca comprende Albert To, professore associato di ingegneria meccanica e scienza dei materiali presso Pitt, e Richard W. Neu, professore presso la School of Mechanical Engineering della Georgia Institute of Technology.
Utilizzando il finanziamento assegnato, il team di ricerca sta cercando di stabilire un metodo economico di garanzia della qualità per i componenti delle turbine a percorso di gas caldo (HGPTC), creati appositamente con la tecnologia laser a fusione a letto di polvere (LPBF). Il Dr. Zhao spiega che le proprietà efficienti di LPBF sono un'opzione allettante per lo sviluppo di HGPTC: "LPBF AM è in grado di realizzare componenti metallici complessi con costi e materiali ridotti".
Tuttavia, ci sono possibili difetti all'interno dei componenti fabbricati con additivi LPBF che potrebbero rivelarsi dannosi se implementati negli HGPTC. Pertanto, lo sviluppo del nuovo metodo di garanzia della qualità è un passaggio necessario per la produzione di HGPTC di nuova generazione che utilizzano la produzione additiva. Il team utilizzerà l'apprendimento automatico per valutare rapidamente gli HGPTC prodotti utilizzando la produzione additiva LPBF.
"Poiché esiste la possibilità che i componenti presentino difetti porosi e siano soggetti a una dannosa fatica termomeccanica, è fondamentale disporre di un metodo di garanzia di buona qualità prima di metterli in uso", aggiunge il Dr. Zhao.
