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頂刊綜述:控制高性能金屬部件增材制造中的晶粒結構、相和缺陷!

來源:增材在線2023-07-07 我要評論(0 )   

據悉,南京理工大學機械工程學院韋輝亮教授聯合美國賓夕法尼亞州立大學、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、俄亥俄州立大學和威斯康星大學麥迪遜分校的研究人員在《Progress in...

據悉,南京理工大學機械工程學院韋輝亮教授聯合美國賓夕法尼亞州立大學、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、俄亥俄州立大學和威斯康星大學麥迪遜分校的研究人員在《Progress in Materials Science》上發(fā)表論文,回顧了控制晶粒結構、相和缺陷方面的最新進展。

3D打印金屬零件的性能和可用性取決于多種屬性,包括化學成分、相、形態(tài)、晶粒尺寸和形狀的空間分布、晶體結構和各種缺陷。由于需要優(yōu)化多種工藝變量和參數,因此控制這些參量是一個主要挑戰(zhàn)。工業(yè)相關的常見增材制造合金(如鋼、鎳、鈦、鋁和銅合金)以及功能梯度材料的所需性能千差萬別,需要針對特定合金的策略進行控制。近期的綜述文章闡述了加工-微觀結構-性能關系,但未關注它們的控制策略。

6月15日,南京理工大學機械工程學院韋輝亮教授聯合美國賓夕法尼亞州立大學、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、俄亥俄州立大學和威斯康星大學麥迪遜分校的研究人員在《Progress in Materials Science》期刊發(fā)表了最新綜述文章“Control of grain structure, phases, and defects in additive manufacturing of high-performance metallic componentsControl of grain structure, phases, and defects in additive manufacturing of high-performance metallic components”,回顧了控制晶粒結構、相和缺陷方面的最新進展。

該綜述強調了機械模型和數據驅動技術(機器學習、尺寸分析和統計方法等)等新興數字工具在控制零件性能方面的應用。最后,確定了在金屬打印領域進行高影響力研究的方向,并根據現有證據提出了未來展望。

研究亮點

(1)晶粒結構、相和缺陷的控制需要特定于合金的策略。

(2)評述了鋼、鎳、鈦、鋁、銅合金和梯度材料。

(3)討論了機械模型和數據驅動技術的使用。

(4)對雜亂的文獻進行梳理,以提供新的見解。

(5)確定了未來研究的機會并提出了展望。

論文圖片

圖1. 傳統和增材制造后生產的不同鋼材的典型微觀結構。根據加工條件,增材制造后可能會觀察到不同的微觀結構。ppt.:析出物,ret.:殘留,α:鐵素體,bcc,α':馬氏體 bcc/bct,γ:奧氏體,fcc。

圖2. Ti-6Al-4V的PBF-L在800mm/s、功率值120W、160W、360W時的(a)缺乏熔合空隙、(b)氣孔和(c)匙孔的形態(tài)。所有圖像的方向都是垂直的。

圖3. 使用閉環(huán)控制對微觀結構進行原位控制的示例。在這里,電荷耦合器件(CCD)相機和紅外(IR)相機用于監(jiān)控AM過程。傳感信號被發(fā)送到實時控制系統,該系統向機器提供控制信號以調整工藝參數以進行原位微觀結構控制。

未來方向

  • 克服強度-延展性權衡的微觀結構特征

  • 凝固形貌控制

  • 織構

  • 缺陷及其對性能的影響

  • 創(chuàng)建可打印性數據庫

  • 新興數字工具的應用

未來展望

工藝參數對微觀結構、晶粒結構和織構的影響

迄今為止,僅對5000多種合金中的少數進行了研究,以了解增材制造對性能產生有益影響的特殊特性。此外,正在開發(fā)專門用于增材制造工藝的新合金,以利用其獨特的特性(例如多次熱循環(huán))來獲得卓越的性能。打印含硅鋼以獲得用于電動機和變壓器的特定晶體結構,或用于需要低熱膨脹系數的應用的經濟實惠的含鎳和鈷鐵合金是新合金潛在有吸引力應用的例子具有獨特的微觀結構。利用豐富的鑄造和焊接知識庫,對現有合金的微觀結構進行微小的改變,可能會解決增材制造中一些長期存在的問題。例如,人們早就知道高強度鋁合金中的某些添加劑可以促進等軸晶粒的生長并防止凝固開裂。開發(fā)一個全面的知識庫來理解微觀結構特征以及它們如何與多種特性相關,這有助于建立可打印性數據庫,在該數據庫中可以檢查合金工藝組合是否適合打印合適組件。除了揭示工藝-材料組合的結果外,它們還將繼續(xù)豐富相變、元素偏析、亞穩(wěn)相形成、晶粒和亞晶粒結構以及中尺度缺陷到小至晶體缺陷的基本原理在AM期間產生獨特的特性。

更好地理解屬性的獨特組合

零件的適用性取決于多個屬性的組合。優(yōu)化工藝組合以實現所需的性能組合無疑會產生前所未有的獨特性能組合。克服強度-延展性權衡就是一個很好的例子。在大多數情況下,合金強度的增加伴隨著延展性的降低。然而,在某些不銹鋼和其他合金中,這種常見的范例已被克服,并且已經實現了其中一個或兩個性能的同時改進。當我們研究底層機制時,新知識無疑會帶來更好的零件性能和適用性。

新合金

鐵基、鋁基、鎳基和鈦基合金的晶體結構由它們所含溶質修飾的溶劑原子的晶胞決定。添加溶質的性質和數量是控制合金凝固行為、晶粒形態(tài)、相組成和機械性能的基礎。然而,眾所周知,金屬材料的微觀結構對冷卻速率和應力等外部脈沖非常敏感。增材制造中使用的現有鐵基、鋁基、鎳基和鈦基合金并不是專門為增材制造設計的。增材制造的大多數變體都涉及多個熱循環(huán),這些循環(huán)會影響金屬部件的微觀結構和性能。可以預測熱循環(huán)的過程模型正在出現。然而,預計將過程變量與零件的微觀結構和性能相關聯是一個緩慢的過程,因為過程變量數量多、范圍廣,以及微觀結構和性能的合金特定性質。高級建??梢詭椭刂茻嵫h(huán),這有助于深入了解微觀結構的演變。此外,新合金和功能分級材料的開發(fā)將繼續(xù)進行,當暴露于AM條件時,可以產生滿足零件性能需求的微觀結構和性能。

更少的缺陷

未熔合缺陷、開裂、殘余應力和變形、各種類型的孔隙率、表面粗糙度、波紋度、球化、化學成分變化和位錯等晶體缺陷是增材制造零件的重要微觀結構特征。中尺度和更小的多個缺陷,一直到原子尺度,都會深刻影響零件的性能和適用性。熱處理和熱等靜壓等后處理將繼續(xù)用于減輕孔隙率、未熔合和殘余應力等缺陷,但這些步驟會損害零件的成本競爭力。所有尺度的缺陷也以復雜的方式影響機械性能。盡管最近在定量理解缺陷的起源和各種過程變量的層次影響方面取得了重大進展,但目前還缺乏用于理解過程變量與缺陷和零件機械性能之間相關性的定量框架。機械建模和機器學習應用的持續(xù)進步有可能縮小工藝參數窗口以控制缺陷并提高零件的可維護性。

改進數字工具的集成

有許多示例可以說明如何使用可驗證的機械模型計算影響產品質量的重要參數,例如溫度和速度場、冷卻速率、凝固形態(tài)和微觀結構的規(guī)模。這些參數很難通過實驗測量,因為聚變區(qū)的尺寸很小,而且溫度場具有很強的空間可變性和瞬態(tài)性。當力學模型與實驗數據相結合時,可以揭示理解微觀結構和性能演變的科學基礎。隨著使用機械模型的好處得到更廣泛的認可,聲音部件打印參數的選擇將以科學原則為指導,從而避免耗時且昂貴的試錯。

機器學習起源于數字技術,因此非常適合增材制造。從產品設計到流程規(guī)劃,再到生產監(jiān)控,再到將流程變量連接到產品屬性,機器學習將發(fā)揮比其當前用途更重要的作用。視覺系統的集成數據收集系統可以在每一層的打印過程中收集數據,機器學習可以使用溫度場和材料狀態(tài)來減少生產錯誤。微觀結構和性能的控制可能是受機器學習影響的最重要的特征,因為目前還沒有可靠的方法從現象學的理解來預測金屬材料的復雜性能。由于相、晶粒和亞晶粒結構、偏析元素、亞穩(wěn)相、非常細的氧化物和其他沉淀物以及晶界附近的高濃度位錯的多樣性,增材制造金屬材料的微觀結構非常復雜。微觀結構的這些不同特征使得微觀結構和性能之間的相關性變得復雜。當數據的質量和體積要求得到滿足并且對預測誤差采取適當的預防措施時,機器學習提供了一種潛在的替代方法,可以將微觀結構與多種特性相關聯,并根據科學原理提高零件的適用性。

作者介紹

韋輝亮,南京理工大學機械工程學院教授、博士后導師,入選江蘇省“雙創(chuàng)計劃”雙創(chuàng)人才,江蘇省“六大人才高峰”高層次人才計劃。目前,任《Additive Manufacturing》期刊副主編,《Science and Technology of Welding and Joining》期刊編委,國家自然科學基金同行評議專家、中國機械工程學會高級會員、南京理工大學科協委員。主持國家自然科學基金面上及青年項目、軍委科技委基礎加強計劃、江蘇省自然科學基金等項目,參研軍委科技委基礎加強重點項目、教育部國家外國專家局創(chuàng)新引智基地、軍委科技委創(chuàng)新特區(qū)及江蘇省前沿引領技術基礎研究專項等重大項目,發(fā)表論文50余篇,引用5000余次。

論文下載

Control of grain structure, phases, and defects in additive manufacturing of high-performance metallic components.pdf

論文引用

Mukherjee T, Elmer J W, Wei H L, et al. Control of grain structure, phases, and defects in additive manufacturing of high-performance metallic components[J]. Progress in Materials Science, 2023: 101153.

https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2023.101153


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