激光沉積增材制造（LDM）過程中的幾何缺陷嚴重影響制件成形精度和可重復性，制約了該技術(shù)在關(guān)鍵領(lǐng)域的應用。國內(nèi)外學者對常見幾何缺陷的形成機制、激光沉積制造過程監(jiān)測及缺陷調(diào)控進行了深入研究，常見幾何缺陷可分為表面不平整、熔化塌陷、翹曲變形、分層開裂四類。

LDM中的幾何缺陷研究路線圖

研究難點或瓶頸

目前，幾何缺陷的形成機制研究包括熔池失穩(wěn)、復雜的熱歷史、殘余應力、材料/能量波動等，可分為系統(tǒng)性因素和隨機性因素。幾何缺陷的緩解及補償大多為工藝參數(shù)調(diào)控、預熱緩冷、基于仿真或形貌監(jiān)測的預變形及補償，結(jié)合形成機制—過程監(jiān)測—缺陷調(diào)控的閉環(huán)控制系統(tǒng)仍未形成完整體系。

LDM中的典型幾何缺陷

LDM中的幾何缺陷形成因素

未來展望

由于諸多隨機因素和工藝參數(shù)之間復雜的相互作用，工藝參數(shù)對幾何缺陷的影響尚未完全量化，需要進行進一步的研究并制定新的過程監(jiān)測和緩解戰(zhàn)略。

首先，進一步擴大全尺寸制件的過程監(jiān)測和變形預測，適應LDM技術(shù)向大尺寸構(gòu)件轉(zhuǎn)變的發(fā)展趨勢。

第二，采用多傳感器和多信號數(shù)據(jù)融合技術(shù)，建立多維特征數(shù)據(jù)庫來預測幾何缺陷并形成主動反饋控制，有效提高成形精度和加工效率。

第三，過程監(jiān)測與人工智能和數(shù)值模擬相結(jié)合，通過機器學習等人工智能技術(shù)準確地區(qū)分幾何缺陷相關(guān)的信號信息并建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫，采用多物理場和多尺度數(shù)值模擬技術(shù)預測成形質(zhì)量和潛在風險。

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Ps:隨著工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展和變革，傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)已經(jīng)嚴重限制工業(yè)的發(fā)展，激光技術(shù)應運而生。在增材制造上，激光作為一種通用工具，已經(jīng)被應用于各行各業(yè)，我國非常重視激光增材制造技術(shù)的發(fā)展，其未來的發(fā)展方向是同快速模具制造等方面的結(jié)合，廣泛應用于醫(yī)療健康、汽車制造、機電設備等領(lǐng)域。激光器在運行中提供高速、精確的精度，為確保其穩(wěn)定高質(zhì)量地工作，必須為其配備合適的冷卻系統(tǒng)——激光冷水機精準控溫降溫。