粉末床激光熔融过程飞溅行为研究

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:morningwind2009
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粉末床激光熔融成型(Laser Powder bed fusion,L-PBF)凭借快速原型制造的基本成型原理突破了传统机械加工技术的工艺约束,在成型能力和成本等方面具有突出优势,但L-PBF成型质量始终是研究者与用户最为关注的基础问题。作为一种高能束流加工技术,加工过程中存在剧烈且无法避免的飞溅行为。飞溅行为不仅是激光与金属粉末作用的直接产物,而且常常直接或间接地影响着L-PBF成型过程与成型质量。因此L-PBF飞溅行为的研究对深入了解激光与粉末的作用机制和L-PBF成型质量控制机制具有深远意义。本文围绕L-PBF成型过程中的飞溅行为开展以下相关研究:1、基于高速成像技术获得粉末飞溅与液滴飞溅两类飞溅行为过程信息,分别对两种飞溅行为所诱导的L-PBF成型缺陷类型与形成、演变机制进行定性的讨论与分析;特别的,对熔融态液滴飞溅与粉末床碰撞作用过程开展讨论,提出并讨论了氧化膜在碰撞过程中保持颗粒完整性的重要作用。2、在前期工艺研究基础上,结合单熔道成型实验和高速成像技术,获得三种典型加工状态下的液滴飞溅行为图像数据并基于数字图像处理技术获取各组别下液滴飞溅行为图像中的特征信息,包括液滴像素尺寸、液滴颗粒溅射角度、液滴数量、液滴图像形态信息;并基于上述行为特征信息,利用统计分析技术实现对三种典型加工下微熔池系统状态的分析,不仅实现了以一种低成本的检测方式实现对激光与粉末作用过程的分析,同时通过深入分析激光能量密度影响下的液滴飞溅形成与演变机制,提出并讨论了稳态加工状态下的液滴飞溅的非稳态行为;3、结合不同线能量密度下得到的单熔道形貌与液滴飞溅行为实现了L-PBF三种典型加工状态的区分与映射,利用传统机器学习Adaboost(CART)分类模型与基于Alex Net的迁移学习分别对液滴飞溅行为与L-PBF加工状态映射模型的合理性与准确性进行验证,并分别得到72.2%的分类准确率和97.78%的分类准确率,不仅验证了液滴飞溅行为与加工状态间的相关性和映射模型的可靠性,同时揭示了未来进一步开展液滴飞溅行为特征的研究价值。4、针对飞溅物等激光加工副产物的滤除过程,利用流体仿真技术开展Dimetal-100E成型腔内的保护气流场分布与流动性能研究。根据气体流动特征实现对腔内保护气流场分布区域的划分,并对各区域之间的相互作用过程进行测量与讨论分析。为实现腔内流场分布的优化,尝试通过改变成型腔尺寸参数来控制个流场分布区域的调控,最终在增高腔体高度的设定下实现了有效保护气氛围区域高度与其流动性的改善,为未来的飞溅物等污染物的滤除效率研究提供了明确的优化目标。
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