A simulação numérica com FLOW 3D permite modelar processos de fabricação aditiva, como a deposição laser coaxial, considerando efeitos físicos como gravidade, tensão superficial e convecção de Marangoni. Essa abordagem ajuda a investigar a influência de parâmetros como potência do laser, taxa de escaneamento e vazão de pó na dinâmica da piscina de fusão, com modelos para camada única ou múltiplas camadas.

Em operações de deposição laser coaxial, a ocorrência de poros irregulares na camada revestida pode ser analisada por meio de simulações que mapeiam campos de temperatura e fluxo em tempo real. Utilizando o FLOW 3D, é possível obter insights detalhados sobre o comportamento da piscina de fusão, facilitando a otimização dos parâmetros do processo.

Abaixo, um exemplo básico de configuração da simulação:

config_sim = ConfigurarSimulacao()
config_sim.definir_gravidade(9.81)  # Aceleração da gravidade
config_sim.definir_coeficiente_tensao_superficial(1.2)  # Coeficiente de tensão superficial
config_sim.ativar_marangoni = True  # Ativar efeito Marangoni

# Configuração da alimentação de pó
alimentador_po = AlimentadorCoaxial(
    angulos=[15, 30, 45],  # Ângulos de alimentação coaxial múltipla
    taxas=[2.5, 2.5, 2.5]  # Vazão em g/min
)

Este trecho destaca pontos chave: o efeito Marangoni influencia o fluxo superficial da piscina de fusão, enquanto os ângulos de alimentação controlam a distribuição espacial do pó. Simulações anteriores indicaram que ângulos acima de 40 graus reduzem a eficiência de uso do pó em até 15%, alinhado com dados experimentais.

O ajuste de parâmetros do laser é crucial, conforme demonstrado neste script de varredura de potência:

para potencia_laser de 2000 ate 3000 passo 100:
    configurar_laser(formato='Gaussiano', potencia=potencia_laser, velocidade=10.0)
    executar_simulacao(passo_tempo=0.001, tempo_total=0.5)
    extrair_campo_temperatura()

Essa estrutura permite avaliar múltiplas condições de potência. Um achado interessante: ao aumentar a potência para 2800W, a temperatura máxima da piscina de fusão diminui, devido à absorção de energia pelo fluxo de pó, fenômeno acentuado em modelos de múltiplas camadas.

Para simular múltiplas camadas, utiliza-se um código com malha adaptativa:

para camada de 1 ate 5:
    ajustar_malha(resolucao=0.1 + camada*0.02)  # Malha progressivamente mais fina
    depositar_material()
    se camada % 2 == 0:
        rotacionar_direcao_escaneamento()  # Alternar direção de escaneamento
    calcular_historico_termico()  # Manter histórico térmico entre camadas

A estratégia de refino de malha em incrementos de 0.02 mm por camada equilibra precisão e custo computacional. A alternância na direção de escaneamento mitiga deformações por empenamento, mas requer atenção ao acumulo de histórico térmico para evitar anomalias como fusão excessiva no substrato.

A validação do modelo pode incluir o uso de ferramentas como OpenCV para processar imagens de alta velocidade e comparar os contornos da piscina de fusão com resultados simulados, atingindo coeficientes de correlação superiores a 0.9.

Focar nas estruturas de vórtice na cauda da piscina de fusão é essancial, pois são frequentemente responsáveis por defeitos como porosidade e falta de fusão. Ajustes no coeficiente de tensão superficial, por exemplo de 1.2 para 0.8, podem revelar mudanças no padrão de fluxo, correlacionadas com registros de defeitos em processso industriais.