Haciendo componentes más resistentes a través del control de la anisotropía en fabricación aditiva LPBF

En este artículo, se explica cómo la estrategia de escaneado y el historial térmico inducen orientaciones preferentes medibles mediante EBSD/ODF, y por qué estas controlan la respuesta resistente según la dirección de carga. A partir de métricas de intensidad y dispersión de textura, se plantea la construcción de mapas de propiedades que conectan microestructura y comportamiento mecánico. Este enfoque permite definir criterios técnicos de orientación de pieza para maximizar resistencia y reducir costosas iteraciones de pruebas–error.

Cuando hablamos de Laser Powder Bed Fusion (LPBF) solemos pensar en una ventaja evidente: fabricar geometrías imposibles con procesos convencionales. Pero esto tiene una contrapartida: el material impreso no se comporta igual en todas direcciones [1]. A eso lo llamamos anisotropía, y en LPBF es una consecuencia natural de cómo se solidifica el metal capa a capa.

En LPBF, el baño de fusión y la solidificación ocurren con gradientes térmicos muy altos y enfriamientos rapidísimos. Ese escenario favorece que los granos crezcan de manera columnar y epitaxial, es decir, heredando la orientación de capas previas y tendiendo a alinearse con la dirección de construcción. El resultado es una textura cristalográfica: el conjunto de granos no está orientado al azar, sino que muestra direcciones preferentes. Esto es importante, porque las texturas que se forman no son totalmente aleatorias: las estrategias de escaneado típicas (por ejemplo, rotaciones de hatch R0, R90, R67) conducen a patrones cristalinos repetibles, que pueden describirse con orientaciones típicas y comprobarse por análisis de microestructura (EBSD/ODF). El proceso deja una especie de huella interna; si la huella se repite, se puede anticipar [2].

Debido a este patrón de textura, aspectos como rigidez y resistencia dependen de cómo orientemos la carga respecto a la arquitectura cristalina. Podemos poner un ejemplo sencillo con el Inconel 718 aportado [3], para el cual se definen grupos de orientación con comportamiento diferenciado como el〈001〉con zona de menor rigidez/resistencia, el〈011〉intermedio y el〈111〉(el de mayor ratio). Los resultados experimentales nos dicen que probetas orientadas hacia〈111〉alcanzan aproximadamente un 15% más rigidez que el Inconel 718 isotrópico de referencia y que las diferencias de resistencia entre〈111〉y〈001〉pueden superar hasta el 90%. Esto no significa que siempre vayamos a tener 90% de diferencia en cualquier caso real, pero sí deja un mensaje interesante: la orientación puede ser tan determinante como el propio material o el tratamiento.

En términos industriales, hay que prestar atención a ciertos aspectos. Uno de ellos es el sobredimensionamiento. Si no sabemos cuánta anisotropía vamos a tener, solemos tender a diseñar con un cierto margen de seguridad. Ese margen se traduce en más espesor, más masa, pero también peor aprovechamiento de la libertad geométrica del proceso aditivo. Integrar fabricación y microestructura en la fase temprana de diseño es clave para alinear campos de tensiones con orientaciones favorables y evitar el bucle impresión–ensayo–corrección. Otro riesgo es la dispersión o variabilidad de los resultados [4]. Y es que, las propiedades pueden variar bastante incluso a densidad de energía volumétrica constante debido a que entran en juego múltiples variables (estrategia, dinámica del baño fundido, índice de textura, misorientaciones, etc.) muchas de ellas de carácter estocástico. En entornos regulados (aeroespacial, automoción crítica, biomédico), un cambio de orientación de fabricación o estrategia de escaneado puede mover la pieza hacia zonas más fuertes o más débiles del mapa de propiedades. No obstante, existen ya modelizaciones que permiten generan mapas mecánicos capaces de identificar orientaciones de máximo y mínimo comportamiento bajo diferentes estrategias y condiciones.

En LPBF, el metal no se enfría como en una colada convencional: solidifica a toda velocidad y bajo gradientes térmicos muy intensos. Esa combinación (gradiente alto + solidificación rápida) actúa como una especie de guía interna para los cristales: en lugar de crecer de forma aleatoria, tienden a crecer alineados y a formar granos columnares que atraviesan capas sucesivas. Es un fenómeno muy típico del proceso: los granos crecen epitaxialmente (heredando la orientación de lo ya solidificado) y, al repetirse capa a capa, termina apareciendo una textura cristalográfica marcada. Esa textura es, en la práctica, la base microestructural de la anisotropía en PBF-LB.

Para entenderlo de forma intuitiva, debemos imaginar cada cordón solidificado como una pista base donde el crecimiento cristalino encuentra un camino preferente. Dependiendo de la estrategia de escaneado, se forman patrones jerárquicos en el baño de fusión: zonas centrales y laterales del melt pool pueden favorecer orientaciones distintas, y aparecen morfologías dendríticas con crecimiento epitaxial.

Además, la estrategia de escaneado (rotaciones R0, R90, R67) cambiará la manera en la que se solapan cordones y capas, y, por ende, el patrón de solidificación [5]. Por ejemplo, para R90 se observa una textura predominante (la 001) con pequeña desviación angular, consistente con un crecimiento epitaxial más vertical en el centro y ramificaciones laterales asociadas al patrón térmico. Para R67, el asunto es muy interesante: al no alinearse las pistas de una capa con las de la siguiente, aparece una textura tipo anillo (fiber/ring textura), donde los granos siguen teniendo una dirección preferente global, pero con rotaciones alrededor del eje de construcción, generando un conjunto de orientaciones relacionadas entre sí.

Sin embargo, la clave (y el valor industrial) es que estos patrones no son caprichosos: son predecibles y repetibles para un tipo de estrategia y condiciones, lo que abre la puerta a usar la textura como variable de diseño y no como mera consecuencia.

Así, en un policristal texturizado, existen muchas orientaciones, pero normalmente hay una o unas pocas que concentran gran parte del volumen y dominan la respuesta mecánica. Podemos hablar de la TCO (Typical Crystalline Orientation), que responde a orientaciones típicas esperables para una estrategia y la MCO (Main Crystalline Orientation), la cual refleja la orientación real predominante medida en la muestra (la de mayor fracción volumétrica en la ODF). De hecho, es posible cuantificar la desviación angular (λ) entre TCO y MCO como un indicador de robustez/repetitividad del patrón. Esta desviación está típicamente entre 3 y 8,5°, lo que sugiere que, para diseño preliminar, la orientación típica puede ser una aproximación razonable sin tener que medir siempre la ODF completa.

La textura no es un parámetro de todo o nada. Normalmente, se usan dos parámetros para medirla. Por un lado, está el índice de textura (J), el cual mide el grado de alineamiento cristalino. A mayor J, más orden (o menos policristalinidad). Por otro, se tiene la misorientación alrededor de la orientación principal (ψ). Este parámetro cuantifica cuánto se dispersan las orientaciones alrededor de la MCO. Se ha comprobado que al aumentar ψ, tiende a bajar J, y aparecen cambios asociados en parámetros como la densidad de fronteras de grano. Cuando la textura es muy intensa (J alto), el material se parece más a un cristal grande en términos direccionales: se pueden tener picos y valles más marcados en rigidez/resistencia según la orientación. Cuando aumenta la dispersión, esos picos se aplanan y el material se vuelve menos anisótropo, aunque no necesariamente mejor (dependerá de si se estaba aprovechando una orientación favorable o no).

En LPBF, la textura cristalográfica tiende a organizarse en patrones que se repiten cuando se mantienen condiciones y estrategias similares. Es decir: la máquina no solo dibuja cordones de fusión sino también una arquitectura interna (direcciones preferentes de crecimiento) que deja una huella reconocible en la microestructura.

Una vez fijada una estrategia, el patrón resultante tiende a ser reproducible dentro de una ventana de parámetros, lo que permite hablar de patrones característicos para cada estrategia. [5]. Pero, ¿qué parámetros gobiernan este patrón? Pues bien, a la pregunta de hacia dónde apunta el crecimiento durante la solidificación, hay que decir que esa dirección viene gobernada por tres aspectos fundamentales.

El primero es la trayectoria, es decir, cómo recorre el láser la capa. La trayectoria definirá la geometría del baño de fusión, los solapes entre cordones y el modo en que se orientan los gradientes térmicos locales. Cambiar entre una trayectoria lineal, de islas, o de contornos + relleno, etc., no solo cambia tensiones residuales o rugosidad; cambia el paisaje térmico que sirve de base para el crecimiento epitaxial. Así, dos trayectorias distintas producirán en general texturas distintas, aunque el material sea el mismo.

Un segundo aspecto clave es el de las rotaciones entre capas (o ángulo de escaneo), el cual introduce una especie de reorientación periódica del campo térmico: los cordones de la capa n ya no están alineados con los de la capa n+1, y eso puede generar texturas tipo fibra (con dirección preferente clara) o distribuciones más complejas (por ejemplo, variaciones alrededor del eje de construcción) [6].

En tercer lugar, hay que tener en cuenta el historial térmico. El patrón final no depende solo de lo que ocurre en una pista aislada, sino del historial térmico acumulado que viene dado por el tiempo entre pasadas entre capas, el precalentamiento local por capas previas, la refusión parcial de bordes/solapes o la disipación de calor condicionada por la geometría y la posición en la bandeja. Este historial determina si el crecimiento columnar se mantiene estable, si aparecen transiciones, o si la textura se afila y concentra (más intensa) o se difumina (más dispersa).

Por eso, en la práctica, hablamos de estrategia como un paquete compuesto por la trayectoria, la rotación entre capas y el historial térmico acumulado. La figura 1 resume, para R0, R90 y R67, las orientaciones cristalográficas típicas (TCO) y sus distribuciones ODF asociadas, mostrando de forma visual que cada estrategia deja una huella de textura distinta y repetible.

Esta sección recorre el camino desde la observación microestructural hasta la creación de un mapa espacial de rigidez y resistencia que pueda decirnos, antes de ensayar, qué zonas y qué direcciones van a ser a priori más fuertes o más débiles.

El punto de partida debe ser la EBSD una técnica de microscopía que mide la orientación cristalográfica en cada punto de una malla muy densa sobre la superficie. Con miles o millones de medidas, se puede construir un histograma 3D de orientaciones llamado ODF (Orientation Distribution Function), que básicamente responde a: ¿qué orientaciones aparecen y con qué frecuencia? Esa ODF es la manera estándar de cuantificar la textura del material (si las orientaciones están al azar o si hay direcciones preferentes). A partir de ella se calculan indicadores simples y muy útiles: la intensidad de textura (cuánto se aleja de un material aleatorio) y su dispersión (si la textura está muy concentrada alrededor de una orientación dominante o más repartida). Una vez definidas las orientaciones típicas (TCO) para cada estrategia, es posible construir mapas orientación-dependientes de propiedades. La figura 2 muestra, en el sistema azimutal, los mapas del módulo de Young y de los factores de Taylor a tracción y a cortante para las tres estrategias, construidos a partir de ecuaciones TCO.

Con la textura cuantificada, viene el paso clave que es convertir orientación en propiedades. Conceptualmente hay dos niveles:

1. Rigidez: la cual depende de cómo se orienta el cristal respecto a la dirección de carga. Con las constantes elásticas del material (a nivel cristal) se puede calcular un módulo elástico aparente para cada orientación. Si además se dispone de un mapa EBSD, se puede obtener un campo local de gradientes de rigidez y estimar un valor efectivo y direccional para el conjunto.
2. Resistencia (plasticidad, límite elástico, etc.): aquí intervienen mecanismos de deslizamiento cristalino y endurecimiento. Una vía de análisis robusto es usar la plasticidad cristalina (crystal plasticity), que permite cuantificar cómo cambian tracción y fatiga con la orientación en materiales LPBF.

Para que esto sea creíble en entorno industrial, hay que cerrar el ciclo con ensayos. En primer lugar, se fabrican placas y probetas siguiendo una ventana de proceso y una geometría controladas, de modo que el conjunto sea representativo y repetible (figura 3). A continuación, se ensayan probetas en distintas orientaciones (p. ej., 0°, 45° y 90° respecto a la dirección de construcción), se mide la textura mediante EBSD/ODF y se comparan las propiedades predichas con los resultados experimentales. La Figura 4 muestra precisamente cómo se asignan las probetas fabricadas a su grupo cristalino y cómo esa asignación se relaciona con la ODF y con el mapa del módulo de Young para cada estrategia. Dado que el comportamiento a tracción puede ser anisótropo, se hace imprescindible esta validación multiorientación si se quiere usar el modelo para diseño o cualificación [7].

En la industria, la orientación suele decidirse por soportes, deformaciones, rugosidad o tiempo de fabricación. La idea que se propone aquí es añadir un criterio extra: alinear el eje principal de carga con orientaciones cristalográficas favorables (o evitar las desfavorables). La anisotropía inherente a las piezas aditivas puede controlarse (y debe aprovecharse) mediante estrategia/condiciones. Esto en la práctica se puede implementar en 3 pasos:

1. Identificar el caso de carga dominante (dirección de tracción/flexión, ejes principales de tensiones, zonas críticas).
2. Generar las orientaciones candidatas (no solo una). Existen métodos automáticos para producir orientaciones alternativas [7] en LPBF basados en geometría y clustering de facetas.
3. Filtrar con criterio de riesgo anisotrópico. Es decir, descartar orientaciones que pongan la dirección principal de carga en direcciones previsiblemente débiles y priorizar las que se alineen con direcciones más favorables (con los mapas de propiedades anteriormente explicados).

Como resultado, la orientación deja de ser una decisión de fabricación aislada y pasa a ser una decisión producto–proceso (performance-driven build orientation).

Además, la caracterización clásica a base de probetas se vuelve muy costosa cuando la respuesta depende de orientación/estrategia. Algunas ideas importantes para reducir ensayos son:

• Caracterizar por familias de estrategia + orientación, y no por material genérico. Está ampliamente documentado que la estrategia de escaneado afecta a microestructura y propiedades [8].
• Definir un núcleo mínimo de probetas: 2–3 orientaciones representativas (por ejemplo: alineada con dirección de construcción 0°, transversal 90° y una intermedia 45°) para calibrar modelos de propiedades y luego extrapolar con los mapas.
• Asegurar una cierta repetibilidad usando una ventana de proceso controlada. En LPBF, la microestructura y la orientación interna de los granos no dependen solo del material, sino también de cómo se imprime (velocidad del láser, potencia, espesor de capa, hatch spacing, etc.) Si esos parámetros cambian, aunque sólo sea un poco, se puede alterar la textura y por tanto la rigidez, resistencia, etc., aumentando la variabilidad entre piezas.

Esta lógica ayuda a reducir sorpresas en operaciones posteriores ya que, por ejemplo, en piezas LPBF near-net-shape, la anisotropía puede influir en fuerzas de corte durante el mecanizado. Conocer bien la historia de la pieza reduce el riesgo de retrabajos o problemas de estabilidad/calidad en el acabado [9]. Estas ideas se desarrollan en [10] y [11].

El mercado todavía no demanda el control de las estructuras metalúrgicas, tendiendo a intentar reproducir las estructuras cristalinas isotrópicas propias de los procesos de fundición, cera perdida o sinterizados por procesos térmicos.

Pero si se contrala la estructura, el material pasa a ser parte del diseño, y su aplicación es adaptar la estructura a la forma de trabajar a carga el componente.

Esta es la idea principal, y una aplicación es la idea de ‘Single-crystal-like’ (literal: ‘como un monocristal’) que no suele ser una categoría cristalográfica estricta, sino una etiqueta práctica. No es un monocristal perfecto (un único grano en toda la pieza), pero su microestructura y/o su respuesta macroscópica se parecen mucho a las de un monocristal.

En metales (p. ej., superaleaciones Ni para álabes de turbina), single-crystal-like suele describir una pieza que:

• tiene textura muy fuerte y granos columnares alineados (crecimiento epitaxial capa a capa o durante solidificación direccional),
• presenta muy pocas fronteras de grano de alto ángulo (las ‘malas’ para creep a alta T),
• puede tener subgranos / límites de bajo ángulo o defectos locales (p. ej., stray grains), por lo que no cumple la definición estricta de ‘single crystal’.

En fabricación aditiva esto aparece mucho: se intenta inducir crecimiento epitaxial y evitar la transición columnares→equiaxiales y la formación de stray grains para obtener microestructuras ‘SX-like’.

El trabajo se ha realizado dentro del proyecto NEOPHYM, A new method for obtaining functional components by hybrid and machining processes Proyecto de I+D+i financiado por MCIN y por el programa ‘Unión Europea NextGenerationEU/PRTR’ dentro de la convocatoria 2022 – Generación de Conocimiento, con el número de referencia PID2022- 137380OBI00

Los límites de lo que se puede imprimir

Un aspecto que se ha explorado son los límites de cuan delgado o mínimo puede ser lo impreso en metal por LPBF. La industria energética y aeroespacial exige piezas muy ligeras sin perder resistencia. Reducir masa en componentes rotativos disminuye las cargas centrífugas y el consumo. Para ello se propone un diseño ‘replicativo’, donde una misma celda se repite a varias escalas.

La celda base es un octaedro de barras y, en la escala mínima, se prescinde de las barras horizontales. El escalado sigue tres niveles: celda (1ª) → retícula (2ª) → macro-octaedro (3ª). El material seleccionado es la superaleación de níquel Inconel 718, adecuada para altas temperaturas.

La fabricación se realizó por Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) en una Renishaw A400. Para barras finas se utiliza la estrategia “single point / blocked path”. Se ensaya una matriz de proceso variando potencia entre 150–400 W y tiempo de exposición entre 20–95 µs. El ajuste busca evitar falta de fusión, sobrecalentamiento y esferoidización. Los mejores resultados se obtienen con potencia baja y exposición media, y los parámetros optimizados son 150 W y 55 µs para micro-octaedros estables.

En microscopía se observó que uniones sobredimensionadas generaban “bolas” por sobrecalentamiento. Sin embargo, en la escala mínima las barras horizontales se eliminan por límites del propio L-PBF. Por otro lado, la adhesión de polvo en caliente engrosa las barras respecto al CAD, con un diámetro real de barra cercano a 0,1 mm (aprox. 5× lo programado). Con la geometría real se evalúa la respuesta mecánica en compresión.

Se plantearon simulaciones FEM en cuatro casos: celda, barra de 9 celdas, red de 6 celdas y macro-octaedro. En definitiva, se consiguió una estructura lattice, replicativa con una máxima resistencia y mínimo peso. ¿Qué quedaba?, pues explícaselo al mundo, en [12], uno de los resultados de más impacto en esta área.

Agradecimientos

Se agradece al Ministerio de Ciencia e Innovación la financiación recibida en el proyecto NEOFHYM (MCIU-O22/P24). En él, se ha planteado un enfoque para fabricar componentes funcionales combinando fabricación aditiva metálica (LPBF, HIP) y mecanizado avanzado siendo el objetivo principal el desarrollar modelos predictivos de fuerzas de corte y vibraciones adaptados a materiales anisótropos, especialmente relevantes en componentes aeronáuticos. El proyecto incluye validación experimental, demostradores industriales y transferencia a empresas del sector.

Referencias

[1] M. Ni et al., Anisotropic tensile behavior of in situ precipitation strengthened Inconel 718 fabricated by additive manufacturing, Materials Science and Engineering A 701 (2017) 344–351.

[2] K. Hagihara, T. Nakano, Control of anisotropic crystallographic texture in powder bed fusion additive manufacturing of metals and ceramics—a review, JOM 74 (2021) 1760–1773.

[3] O. Gokcekaya et al., Unique crystallographic texture formation in Inconel 718 by LPBF and its effect on mechanical anisotropy, Acta Materialia 212 (2021) 116876.

[4] S.Y. Liu et al., Effect of energy density on texture and mechanical anisotropy in SLM Inconel 718, Materials & Design 191 (2020) 108642.

[5] H.Y. Wan et al., Effect of scanning strategy on grain structure and crystallographic texture of Inconel 718 processed by SLM, Journal of Materials Science & Technology 34 (2018) 1799–1804.

[6] A. Leicht, C.H. Yu, V. Luzin, U. Klement, E. Hryha, Effect of scan rotation on the microstructure development and mechanical properties of 316L parts produced by laser powder bed fusion, Mater. Charact. 163 (2020) 110309, https://doi.org/ 10.1016/j.matchar.2020.110309.

[7] Y. Qin et al., Automatic generation of alternative build orientations for LPBF based on facet clustering, Virtual and Physical Prototyping 15 (2020) 307–324.

[8] L. Liu et al., Effect of scanning strategies on the microstructure and mechanical properties of Inconel 718 alloy fabricated by LPBF, Advanced Engineering Materials 25 (2023).

[9] J.D. Pérez-Ruiz et al., Relationship between cutting forces and anisotropy features in the milling of LPBF Inconel 718, International Journal of Machine Tools and Manufacture 170 (2021) 103801.

[10] J.D. Perez-Ruiz, W. Velilla-Díaz, M. Abasolo, G. Gómez-Escudero, L.N. López de Lacalle, Effect of Microstructure and Crystallographic Texture on the Fracture Toughness Anisotropy of LPBF IN718. Materials 18, 3737 (2025).

[11] J.D. Pérez-Ruiz, L.N. López de Lacalle, W. Velilla-Díaz, J.A. Mesa, G. Gómez, H. Maury, G. Urbikain, H. Gonzalez, Evaluating the feasibility of using crystalline patterns induced by PBF-LB to predict strength enhancing orientations, Materials & Design 254 (2025) 114006.

[12] A. Calleja-Ochoa, H. González-Barrio, L.N. López de Lacalle, S. Martínez, J. Albizuri, A.Lamikiz, A New Approach in the Design of Microstructured Ultralight Components to Achieve Maximum Functional Performance. Materials 14 (2021) 1588.