Modeling and Prediction of the Mechanical Properties for Friction Stir Additive Manufacturing Using Gaussian Process Regression

Abstract

[ES] La creciente necesidad de reducir el malgasto de material en estructuras ligeras ha llevado a la comunidad científica y la industria a explorar nuevas tecnologías de fabricación, dando especial importancia a la fabricación aditiva (AM, del inglés) de metales. La fabricación aditiva por fricción-agitación (FSAM, del inglés) presenta una buena alternativa para evitar los problemas relacionados con la fusión del material en piezas de aluminio, pero la relación entre las propiedades mecánicas resultantes de la pieza fabricada y los parámetros del proceso es todavía desconocida. Por eso, en este trabajo, se va a construir un modelo basado en datos para predecir las propiedades mecánicas a partir de los parámetros del proceso, la temperatura de la herramienta y historia térmica de las capas. Los datos recogidos serán analizados y corregidos con el fin de evitar los errores en las medidas. El modelo consistirá en una regresión Gaussiana construida en Matlab y será capaz de predecir las propiedades mecánicas de capas sucesivas en piezas de aluminio. Finalmente, la influencia de los parámetros del proceso en las propiedades mecánicas será estudiada usando el modelo.

[EN] The increasing necessity to reduce material waste in lightweight structures has led the scientific community and the industry to explore new manufacturing technologies, giving a special importance to additive manufacturing (AM) of metal components. Friction Stir Additive Manufacturing (FSAM) presents a good alternative to avoid problems related to the melting of the material in alluminum parts, but the relation between the resulting mechanical properties of the manufactured part and the process parameters is still unknown. Therefore, in this master¿s thesis, a data-based model will be built to predict the resulting hardness based on the process parameters, pin¿s temperature and the thermal history of the layers. The collected data will be previously analysed and corrected to avoid measurment errors. The model will consist in a Gaussian Regression built in Matlab and will be able to predict the mechanical properties of consecutive layers of aluminum parts. Finally, the influence of the process parameters on the mechanical properties in the component will be simulated by a parameter study using the model.