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LPBF 공정으로 제조된 Ti-6Al-4V 합금의 밀도와 표면 거칠기 제어를 위한 매개변수 연구

LPBF 공정으로 제조된 Ti-6Al-4V 합금의 밀도와 표면 거칠기 제어를 위한 매개변수 연구

Parametric Study of Selective Laser Melting Using Ti-6Al-4V Powder Bed for Concurrent Control of Volumetric Density and Surface Roughness

Article information

J Powder Mater. 2021;28(5):410-416
a University of Central Florida, Department of Materials Science and Engineering
b 인하대학교 항공우주공학과
c 인하대학교 신소재공학과
우 정민a,b, 김 지윤a,b, 손 용호a, 이 기안c,
a Department of Materials Science and Engineering, University of Central Florida, Orlando 32816, USA
b Department of Aerospace Engineering, Inha University, Incheon 22212, Republic of Korea
c Department of Materials Science and Engineering, Inha University, Incheon 22212, Republic of Korea

- 우정민: 박사, 김지윤: 학생, 손용호·이기안: 교수

*Corresponding Author: Kee-Ahn Lee, TEL: +82-32-860-7532, FAX: +82-32-862-5546, E-mail: keeahn@inha.ac.kr
Received 2021 September 15; Revised 2021 October 12; Accepted 2021 October 12.

Abstract

Ti-6Al-4V alloy has a wide range of applications, ranging from turbine blades that require smooth surfaces for aerodynamic purposes to biomedical implants, where a certain surface roughness promotes biomedical compatibility. Therefore, it would be advantageous if the high volumetric density is maintained while controlling the surface roughness during the LPBF of Ti-6Al-4V. In this study, the volumetric energy density is varied by independently changing the laser power and scan speed to document the changes in the relative sample density and surface roughness. The results where the energy density is similar but the process parameters are different are compared. For comparable energy density but higher laser power and scan speed, the relative density remained similar at approximately 99%. However, the surface roughness varies, and the maximum increase rate is approximately 172%. To investigate the cause of the increased surface roughness, a nonlinear finite element heat transfer analysis is performed to compare the maximum temperature, cooling rate, and lifetime of the melt pool with different process parameters.

1. 서 론

적층 제조(Additive Manufacturing, AM)는 1980년대에 쾌속 조형(Rapid prototyping)을 위해 자외선을 이용하여 폴리머 소재를한 층씩 경화해 나가는 것으로부터 시작되 었다[1]. 재료를 깎아서 최종 형태를 만드는 기존의 절삭 가공과는 달리 재료를 한층씩 쌓아서 최종 형상을 구현하 는 새로운 제조 방법이다[2]. 기존 제조 방법과 비교하여 낭비되는 재료의 양이 적고, 맞춤형 소량 생산이 가능하며, 기존 방식으로는 가공이 불가능했던 형상도 제작 가능하 다는 장점이 있다. 3D printing이라는 용어가 적층 제조와 혼용되기도 하나, ASTM에서는 적층 제조를 포괄적인 용 어로 정의하고 있으며, 3D printing은 가격 또는 전반적인 능력이 낮은 기계와 관련된 용어로 그 의미를 제한하고 있다[2]. Laser Powder Bed Fusion(LPBF)이라고도 불리는 선택적 레이저 용융(Selective Laser Melting, SLM) 방식 은 열원으로 레이저를 사용하는 금속 적층 제조의 한 방 법이다. 레이저의 열 에너지를 이용하여 금속 분말 베드를 선택적으로 용융하는 방식으로 적층이 이루어진다[3].

최근까지 기존의 제조 공정으로 Ti-6Al-4V(wt.%) 합금 을 가공하는 것에는 어려움이 있었다. Ti-6Al-4V 합금을 적층 제조하는 경우, 인쇄적성(Printability)이 뛰어나고, As-built 상태와 후처리 시 우수한 기계적 특성을 보이며, 생체 적합성 또한 높기 때문에 생체 의료용 임플란트에서 엔지니어링 부품에 이르기까지 다양한 분야에서 널리 활 용할 수 있을 것으로 예상된다[4-9]. 한편 이 합금의 경우 응용 분야가 다양한 만큼, 요구되는 특성의 범위도 넓다. 생체 의료용 임플란트의 경우에는 살아있는 조직과의 결 합률을 높이기 위해서 거친 표면이 요구된다[10, 11]. 그러 나 영률은 인체 조직과 비슷한 수준으로 낮아야 하기 때 문에 의도적으로 다공성의 구조를 채택하기도 한다. 반면, 높은 피로 수명과 내구성, 또는 낮은 표면 마찰 항력을 필 요로 하는 엔지니어링 부품의 경우에는 표면 거칠기와 공 극률이 낮은 것이 유리하다[12-14]. 따라서 Ti-6Al-4V 합 금의 표면 거칠기와 밀도를 적층 제조 과정에서 제어할 수 있다면 다양한 활용이 가능하다.

본 연구에서는 Laser Powder Bed Fusion (LPBF)의 레 이저 출력과 스캔 속도를 변화시켜 비슷한 체적 에너지 밀도(Volumetric Energy Density, VED)를 갖는 시료를 생 산하고, 상대 밀도와 표면 거칠기의 변화를 조사하였다. Ti-6Al-4V 합금의 경우 선택적 레이저 용융 방식으로 적 층 제조한 시료의 단면에서 2차 수지상 간격(Secondary dendrite arm spacing)이나 용융 풀 형상을 관찰하는 데는 어려움이 있기 때문에 이를 통해 냉각 속도를 유추할 수 없다. 따라서 추가적으로 유한 요소 해석을 통해 LPBF 공 정 조건 따라 변화하는 열공정을 확인하였다.

2. 실험 방법

2.1. 시료 제작

금속 LPBF 장비인 SLM125(SLM Solutions Group AG, Lubeck, Germany)를 이용하여 시료를 제작하였다. SLM 125HL에는 하나의 400W IPG ytterbium 연속 파 파이버 레이저가 장착되어 있으며, 이 레이저의 파장은 1070 nm 이고, 레이저 빔의 D4σ 직경은 약 70 μm이다. D4σ 직경 은 레이저 빔의 직경을 레이저 에너지 분포 표준편차의 4 배로 정의한다. ISO 국제 표준에서 레이저 빔의 직경을 측정하는데 이 정의의 사용을 권장한다. 시료 제작에 사용 한 Ti-6Al-4V grade 23 금속 분말의 사진 및 입자 크기 분 포를 그림 1에 도시하였다. 여기에서 금속 분말의 평균 직 경은 약 43 μm로 측정되었다. 빌드 플레이트는 Ti-6Al-4V 합금으로 만들어진 것을 사용하였으며, 시료 제작 시 100°C로 예열하였다. Ti-6Al-4V 합금은 반응성이 매우 높 기 때문에, 금속 분말과 산소의 반응을 최소화하기 위하여 모든 시료를 산소 농도가 0.1% 미만인 아르곤 분위기에서 제작하였다. 시편은 가로, 세로, 높이가 각각 10 mm 인 큐 브 형태로 제조되었다.

Fig. 1

Ti-6Al-4V grade 23 powder characteristics; (a) scanning electron micrograph (SEM) image and (b) particle size distribution.

2.2. 밀도 측정

시편의 밀도는 두 가지 방법으로 측정하였다. 먼저 공정 조건에 따른 밀도의 변화 파악을 위해ASTM B962 규정에 따른 아르키메데스 방법을 적용하였다. 그 다음에는 이론 적으로 정확한 밀도 값을 얻기 위해서 광학 현미경 이미 지 분석을 실시하였다. 이 때 Reichart Jung MeF3 광학 현 미경을 사용하여 시료의 단면에서 5개의 이미지를 촬영하 였다. 얻어진 이미지들을 ImageJ 소프트웨어로 처리하여 총 면적에 대한 기공의 비율을 측정하고 상대 밀도를 계 산하였다.

2.3. 표면 거칠기 측정

표면 거칠기는 Reichart Jung MeF3 광학 현미경으로 촬 영한 표면의 이미지와 MATLAB 코드를 이용하여 측정하 였다. 그림 2는 표면 거칠기 측정 과정을 개략적으로 보여 준다. 광학 현미경 이미지를 그림 2 (a)와 같이 이진 흑백 이미지로 변환할 경우, 흰색 픽셀은 인쇄된 Ti-6Al-4V 합 금을 나타내고 검은색 픽셀은 시료 내부의 기공 또는 외 부의 빈 공간을 나타낸다. 위치에 따라 각 픽셀의 색상을 숫자 1(흰색 픽셀) 또는 0(검은색 픽셀)으로 변환할 수 있 다. 이를 이용하면 시료의 표면의 형상을 데이터로 바꿀 수 있다. 그림 2 (b)에서 빨간색 실선은 시료의 표면 형상 을 나타내는 데이터이며, 검정색 점선은 이 데이터의 평균 값이다. 원본 이미지에서 시료 표면의 형상과 빨간색 실선 이 잘 일치함을 확인할 수 있다. 또한 이 과정을 통해 이 미지의 가로 픽셀 수만큼의 데이터를 얻을 수 있다. 본 연 구에서는 총 1618개의 데이터와 식 (1-3 )을 사용하여 표면 거칠기를 계산하였다. 이 때 샘플링 길이는 약 3mm였다.

Fig. 2

Surface roughness measurement results of (a) original binary black and white image, (b) converted outermost surface data.

이미지로부터 측정한 시료 표면의 i번째 좌표를 zi라고 할 때, 이 좌표들의 평균값 zmean을 식 (1)과 같이 계산할 수 있으며 이 값이 표면 거칠기 계산의 기준이 된다. 시료 표면 좌표의 평균값 zmean으로부터 시료 표면까지의 거리 인 di는 식 (2)과 같이 표현 가능하다. 이 di를 이용하여 제 곱근 평균 거칠기 Rq를 식 ( 3 )와 같이 계산할 수 있다.

(1) zmean=1Ni=1Nzi

(2) di=zizmean

(3) Rq=1Ni=1Ndi2

2.4. 유한 요소 해석

서론에서 언급한 것과 같이, Ti-6Al-4V 합금을 선택적 레이저 용융으로 제작하는 경우에는 시료 단면에서 용융 풀의 형상이나 2차 수지상 간격(Secondary dendrite arm spacing)을 직접적으로 관찰하기는 어려움이 있다. 따라서 공정 조건에 따른 용융 풀의 형상 및 크기, 최고 온도 및 냉각률의 변화를 확인하기 위하여 상용 유한 요소 해석 프 로그램인 Abaqus를 이용하여 열전달 해석을 수행하였다.

그림 3은 유한 요소 해석 모델을 개략적으로 보여준다. 해석은 2개의 스텝으로 나누어 진행하였다. 첫번째 스텝 에서는 빌드 플레이트를 나타내는 요소만을 활성화하였으 며, 이때 플레이트의 예열 온도인 100ºC까지 상승시켰다. 두번째 스텝에서는 파우더를 나타내는 요소가 활성화되고 레이저 스캔이 이루어진다. 이 과정에서 빌드 플레이트의 바닥면이 예열 온도인 100ºC로 유지되도록 온도 경계 조 건을 설정하였다. 그리고 계산 시간을 줄이기 위하여 XZ 평면에 대칭 경계조건을 부여하였다.

Fig. 3

Schematic of the SLM finite element simulation.

재료의 상태 및 온도에 따라 달라지는 Ti-6Al-4V 합금 의 열물리적 물성치는 참고문헌 [15]에 제시된 값을 사용 하였다. 그리고 이를 구현하기 위해 사용자 정의 물성치인 UMATHT를 프로그래밍하였다. 레이저는 XY 평면에서는 가우스 분포를 가지고, Z방향으로는 비어-람베르트 법칙 에 따라 에너지량이 감쇠하는 열원으로 구현하였다. 이때 레이저의 에너지 분포 q를 식으로 표현하면 식 (4)와 같다.

(4) q(X,Y,Z)=2ηQπω2exp(2(X2+Y2)2ω2)1texp(|z|t)

위 식에서 X, Y, Z 는 요소의 위치, η는 흡수율, Q는 레 이저 출력, ω는 레이저 빔의 D4σ 반경, t는 광학적 투과 깊이를 의미한다. 이 열원의 단위 부피당 에너지량과 이동 을 구현하기 위하여 사용자 정의 열원인 DFLUX를 프로 그래밍 하였다.

3. 결과 및 고찰

상대 밀도와 표면 거칠기의 변화를 살펴보기 위하여 레 이저 출력과 스캔 속도를 달리하며 네 그룹의 시편들을 제작하였다. 표 1에 사용된 공정 조건을 정리하였다. 이 때 모든 경우들에 대하여 스캔 간격은 0.12 mm, 레이어 두 께는 0.03 mm, 레이저 회전 간격은 15°로 동일하게 유지 하였다. 단위가 W인 레이저 출력을 P, 단위가 mm/s인 레 이저 속도를 v, 단위가 mm인 스캔 간격과 레이어 두께를 각각 h, t라고 할 때 체적 에너지 밀도 EV는 식 (5)와 같 이 정의되며 단위는 J/mm3이 된다.

LPBF process parameters used in this study

(5) EV=Pνht

시료의 체적 에너지 밀도에 따른 상대 밀도 및 표면 거 칠기의 변화는 그림 4와 같다. 그림 4 (a)의 이미지 분석 결과에서 상대 밀도는 99% 정도의 높은 값을 보이며 거 의 완전 치밀화 시료가 생산되었음을 확인할 수 있었다. 상대 밀도는 체적 에너지 밀도가 높아질수록 소폭 감소하 는 경향을 나타냈다. 이는 과도한 에너지가 유입되는 경우 에 키홀 현상이 발생하여 더 많은 기공이 형성되기 때문 으로 설명될 수 있다. 그러나 그 정도가 심하지 않았으며, 표준 편차를 감안할 때, 공정 조건에 따른 차이도 크지 않 았다. 이로부터 완전 치밀화 시료를 제작하기 위해서 기존 의 연구 결과를 활용하여 적정 체적 에너지 밀도를 선정 하는 것이 타당하다고 판단된다.

Fig. 4

Relationships between volumetric energy density versus (a) relative density and (b) root-mean square roughness.

그러나 표면 거칠기의 경우 체적 에너지 밀도가 동일하 더라도 공정 조건이 다른 경우 큰 차이를 보였다. 그림 5 는 시료의 XZ평면에서 촬영한 단면 형상을 보여준다. 그 림 5 (a, b)는 약 44 J/mm3, 그림 5 (c, d)는 약 48 J/mm3, 그림 5 (e, f)는 약 69 J/mm3, 그림 5 (g, h)는 약 95 J/mm3 로 체적 에너지 밀도가 유사하지만, 레이저 출력과 스캔 속도 값이 다르다. 두 번째 열에 놓여있는 시료들의 경우 는 더 높은 레이저 출력과 스캔 속도를 이용하여 만들어 진 것들이다. 측정한 표면 거칠기 값은 그림 4 (b)에서 확 인할 수 있다. 체적 에너지 밀도가 비슷한 두 가지 경우 중에서 레이저 출력과 스캔 속도가 높은 경우의 표면 거 칠기가 그렇지 않은 경우에 비해 컸다. 표면 거칠기의 변 화율을 그림 4 (b)에 제시하였으며 여기에서 최소 2.9%, 최대 171.9%의 증가율을 보였다.

Fig. 5

Cross-sectional profiles of SLM Ti-6Al-4V samples.

표면 거칠기가 달라지는 원인을 분석하기 위하여 유한 요소 해석 결과로부터 용융 풀의 최고 온도, 냉각 속도, 수 명을 예상, 도출하였다. 레이저의 에너지량이 식 (4)와 같 이 가우스 분포를 따르기 때문에 용융 풀의 온도는 용융 풀의 중앙에서 가장 높았다. 따라서, 용융 풀 중앙에 위치 한 절점의 데이터를 분석에 이용하였다. 용융 풀의 냉각 속도는 그림 6에 도시한 것과 같이, 최고 온도로부터 용융 점까지의 온도 차 ΔT와, 시간 차 Δt의 비율을 이용하여 계 산하였다. 용융 풀 수명은 액상의 지속 시간을 의미하며, 절점의 온도가 용융점 이상으로 유지되는 시간을 계산하 여 비교하였다.

Fig. 6

Schematic diagram of cooling rate and melt pool lifetime calculation.

그림 7은 공정 조건에 따라 달라지는 용융 풀의 최고 온 도, 냉각 속도, 수명의 변화를 보여준다. 모든 결과는 가장 높은 값을 이용하여 정규화하였다. 그림 7 (a-c)는 레이저 출력에 따른 열적 거동의 변화를 보여준다. 레이저 출력이 높아지는 것은 용융 풀의 최고 온도가 상승하는 효과를 가져왔다(그림 7 (b)). 그러나 레이저 출력의 변화와 용융 풀의 냉각 속도 또는 수명 사이의 관계성을 찾기는 어려 웠다(그림 7 (a, c)). 그림 7 (d-f)는 스캔 속도에 따른 열적 거동의 변화를 보여준다. 여기에서도 용융 풀의 최고 온도 와 스캔 속도 사이에 명확한 관계를 찾기는 어려웠다(그 림 7 (e)). 냉각 속도의 경우 스캔 속도가 빨라지면 증가하 는 추세를 보였으며(그림 7 (d)), 용융 풀의 수명은 스캔 속도 증가에 다라 감소하는 추세를 나타냈다(그림 7 (f)). 그러나 용융풀 수명 데이터는 냉각 속도 데이터에 비해 산발적인 분포를 보였다.

Fig. 7

Effect of process parameters on thermal behaviors; (a) laser power and cooling rate, (b) laser power and maximum temperature, (c) laser power and melt pool lifetime, (d) scan speed and cooling rate, (e) scan speed and maximum temperature, and (f) scan speed and melt pool lifetime.

그림 8의 세로축은 표면 거칠기의 변화율, 가로축은 열 적 거동의 변화율을 보여준다. 체적 에너지 밀도가 비슷한 두 가지 시료의 데이터를 비교하여 이 값들을 계산하고 도시하였다. 다른 체적 에너지 밀도의 경우에는 레이저 출 력과 스캔 속도가 높을 때 냉각 속도는 증가하고 용융 풀 의 수명은 감소하였다. 그러나 체적 에너지 밀도가 약 48 J/mm3로 비슷한 경우에는 냉각 속도가 약 12% 증가할 때 용융 풀의 수명 역시 약 4% 증가하였다. 냉각 속도는 그림 6에 도시한 것과 같이 최고 온도로부터 용융점까지 의 온도 차 ΔT와, 시간 차 Δt의 비율을 이용하여 계산하 였다. 따라서 시간에 따른 온도 그래프에서 최고 온도로부 터 용융점까지 도달하는데 걸리는 시간 Δt가 비슷하다면 최고 온도가 높은 경우의 냉각 속도가 더 높다. 또한 그림 8 (a, c)를 통해 확인할 수 있듯이, 냉각 속도와 용융 풀 수 명의 변화율은 표면 거칠기 변화율과 명확한 관계성을 보 이지만 추세가 동일하지는 않았다. 냉각 속도 변화율이 크 면 표면 거칠기의 증가율 역시 높아지고, 두 값 사이의 관 계는 비선형성을 보였다(그림 8 (a)). 반면 냉각 속도 변화 율이 증가하면 표면 거칠기의 증가율은 낮아졌으며 두 값 은 선형적인 관계를 보였다(그림 8 (c)). 따라서 냉각 속도 의 증가를 용융 풀의 수명 감소와 직접적으로 연결시키는 데는 한계가 있었다.

Fig. 8

Effect of process change rate of thermal behaviors on root-mean square surface roughness increase rate; (a) cooling rate, (b) maximum temperature, and (c) melt pool lifetime.

체적 에너지 밀도가 유사하지만 레이저 출력과 스캔 속 도가 모두 높은 경우에는 최고 온도와 냉각 속도가 상승 하고 용융 풀의 수명은 짧아진다. 온도가 상승하면 용융 풀의 점성과 표면 장력이 작아진다[16]. 용융 풀의 중앙은 가장자리보다 상대적으로 온도가 높기 때문에 표면 장력 의 크기에 편차가 생길 수 있다. 따라서 표면 장력이 낮은 용융 풀 중앙부의 물질이 표면장력이 높은 용융 풀 가장 자리 쪽으로 이동하는 마랑고니 대류가 발생하게 되고 이 때 용융 풀의 불안정성이 높아진다[17, 18]. 이 상태에서 용융 풀의 냉각 속도가 빨라져 수명이 짧아지면 용융 풀 이 안정화되기 전에 응고되기 때문에 표면 거칠기가 증가 하는 것으로 이해된다. 또한 용융 풀의 최고 온도가 상승 하여 표면장력이 작아지면 용융된 금속 액적의 부피와 압 력이 높아져 분열 확률을 높인다. 액적이 분열하는 경우, 시료 표면에 움푹 파이는 부분이 생기거나 용융된 금속이 흩뿌려져 표면 거칠기가 증가한다[13].

체적 에너지 밀도가 비슷하지만 공정조건이 다른 경우, 상대 밀도의 변화는 크지 않았다. 그러나 레이저 출력과 스캔 속도가 높은 경우에 표면 거칠기가 높아졌다. 이는 레이저 출력 상승으로 인한 용융 풀의 최고 온도의 증가, 스캔 속도 상승으로 인한 용융 풀의 냉각 속도는 증가 및 용융 풀의 수명의 감소로 인한 결과이다. 따라서 특정 체 적 에너지 밀도 값에서 상대 밀도를 유지하면서 표면 거 칠기를 낮추기 위해서는 레이저 출력과 스캔 속도를 낮추 어야 한다. 반대로, 특정 체적 에너지 밀도 값에서 상대 밀 도를 유지하면서 표면 거칠기를 높이기 위해서는 레이저 출력과 스캔 속도를 높여야 한다.

4. 결 론

Ti-6Al-4V 합금을 이용하여 선택적 레이저 용융 방식으 로 시편을 제작하고 이 때 체적 에너지 밀도가 유사하지 만 레이저 출력과 스캔 속도를 다르게 하여 시편들의 상 대 밀도와 표면 거칠기를 조사하였다. 또한 공정 조건에 따른 용융 풀의 열적 거동 변화를 확인하기 위하여 유한 요소 해석을 수행하였다. 이를 바탕으로 다음과 같은 결론 을 얻을 수 있었다.

  • 1. 체적 에너지 밀도가 비슷할 경우 시료의 상대 밀도에 는 큰 차이를 나타내지 않았다. 완전치밀화 시료를 제작하 기 위해 기존 연구 결과를 바탕으로 적정 체적 에너지 밀 도를 선정하고 구현할 수 있었다. 그러나 체적 에너지 밀 도가 유사하더라도 레이저 출력과 스캔 속도가 높으면 표 면 거칠기가 상승하였으며 그 증가율은 최대 172%에 이 르렀다.

  • 2. 유한 요소 해석 결과, 레이저 출력이 높아지면 용융 풀의 최고 온도가 증가하였다. 한편 용융 풀의 냉각 속도, 수명과 레이저 출력 사이에는 명확한 관계를 찾기 어려웠 다. 한편 레이저 스캔 속도가 높아지면 용융 풀의 냉각 속 도가 빨라지고 수명은 더 짧아졌다.

  • 3. 용융 풀의 냉각 속도 증가율이 클수록, 수명 감소율 이 클수록 표면 거칠기의 변화율이 높았다. 높은 상대 밀 도를 얻기 위해 선택한 체적 에너지 밀도에서, 표면 거칠 기를 낮추기 위해서는 레이저 출력과 속도를 줄여야 함을 알 수 있었다.

감사의 글

본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술진흥원의 혁 신성장 글로벌 인재 양성 사업(P0008750)의 지원으로 수 행되었으며 이에 감사드립니다.

References

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Article information Continued

Fig. 1

Ti-6Al-4V grade 23 powder characteristics; (a) scanning electron micrograph (SEM) image and (b) particle size distribution.

Fig. 2

Surface roughness measurement results of (a) original binary black and white image, (b) converted outermost surface data.

Fig. 3

Schematic of the SLM finite element simulation.

Table 1

LPBF process parameters used in this study

Fig. 4

Relationships between volumetric energy density versus (a) relative density and (b) root-mean square roughness.

Fig. 5

Cross-sectional profiles of SLM Ti-6Al-4V samples.

Fig. 6

Schematic diagram of cooling rate and melt pool lifetime calculation.

Fig. 7

Effect of process parameters on thermal behaviors; (a) laser power and cooling rate, (b) laser power and maximum temperature, (c) laser power and melt pool lifetime, (d) scan speed and cooling rate, (e) scan speed and maximum temperature, and (f) scan speed and melt pool lifetime.

Fig. 8

Effect of process change rate of thermal behaviors on root-mean square surface roughness increase rate; (a) cooling rate, (b) maximum temperature, and (c) melt pool lifetime.