激光加工技术因其加工过程中具有局部性、高能量、高柔性、绿色环保等特性被广泛的应用于工业领域中。然而,受到激光光斑尺寸的限制,在实际激光加工过程中,尝尝采用逐道次、逐层搭接加工的方式来完成大型平面及三维尺度上的加工。受到这种加工方式的限制,材料整体性能往往由加工过程中出现的性能最差的区域所决定,因此,在激光加工过程中,需确保每一加工道次中均无宏观缺陷或性能下降的区域出现。在这种加工要求下,实时监控系统的研究与应用是十分必要的。目前,通过使用不同种类的监控信号,可有效的检测出激光加工过程中的宏观缺陷位置、同时避免逐层加工过程中产生的误差累积,进而保证激光加工后,材料无宏观缺陷且具有精确的宏观尺寸。然而对于激光加工后材料的力学性能与组织成分等,目前仍采用传统的机械测试法结合材料表征技术进行研究,即在已完成加工的样品上随机破坏取样,制备成可供分析检测的标准样品。为了确保数据的准确性,传统的检测方法往往需要耗费较长的检测时间,且破坏取样后,原始样品将彻底失效无法继续使用,因此,监控激光加工过程中材料成分性能变化的监控手段急需研发与应用。为了满足实时监控材料成分与性能变化的需要,本研究中改进了实时加工过程中的光谱采集系统,并自主编写原始光谱处理程序。在激光表面改性处理AISI4140钢的过程中实时采集激光诱导光谱,并对采集后的光谱数据与表面改性区组织、性能、成分的相关性展开研究,其主要研究内容可概括为以下四个部分（1）利用高能激光束在不同的激光参数下对AISI4140钢表面进行重熔处理,使用显微硬度计测量重熔区硬度分布变化规律,使用光学显微镜与Image-Pro Plus软件对熔化区横截面积进行统计,利用扫描电子显微镜（SEM）对熔化区组织进行观测,与此同时,选取光谱数据中的有效信息,计算出原子激发峰的强度值,激发光谱的电子浓度以及电子温度,通过分析熔化区硬度与光谱信息随激光工艺参数的演变规律,建立起光谱数据与熔化区硬度间的相关性。（2）通过热处理手段,改变基体材料硬度,并使用电阻测试仪、差热分析仪以及SEM对热处理后的材料的电阻率、相变能以及基体微观组织形貌进行测试,随后利用高能激光束在不同激光参数下对热处理后的样品表面进行表面重熔处理,并采集重熔过程中产生的激光诱导激发光谱,研究基体性能对激发光谱信息的影响,建立激光光谱数据与基体硬度之间的关系。（3）利用有限元法,结合实测的热处理后AISI4140的热物性参数法,模拟激光加热过程中AISI4140钢表面温度变化情况,并计算出不同硬度条件下,激发气团中Fe原子的含量与温度。（4）利用激光熔覆技术,在AISI4140钢表面制备出四种镍基合金熔覆层,使用EDS设备检测不同合金熔覆层中各元素之间的质量百分比,同时采集并分析实时熔覆过程中的激光诱导激发光谱,使用内标法,建立熔池成分的标定曲线。通过对实验结果的分析可得:（1）随着激光功率的提升或扫描速率的降低,激发谱线的强度值的波动幅度呈增大的趋势,激发谱线平均强度与熔化区硬度间呈复杂的非线性变化趋势,当功率低于1200W时,光谱线平均强度随扫描速度的升高而降低,而随着激光功率高于1400W,谱线的平均强度随扫描速度的提升出现了先升高后降低的变化趋势。对熔化区硬度、光谱强度、熔化区热物性参数、激光加工参数进行无量纲化处理,同时推导出无量纲功率密度,在无量纲体系中,无量纲硬度与无量纲功率密度间存在线性相关,而无量纲光谱强度随无量纲功率密度先呈线性上升而后趋于常量。经非线性回归计算,熔化区硬度可通过以扫描速度与光谱强度为变量的分段函数进行定量表示,在实际激光加工过程中,经光谱强度预测出的熔化区硬度与实测硬度的最大平均误差率为3.09%（加工参数 1700W,10mm/s）。（2）随着基体材料的硬度从197 HV提升至687 HV,激光诱导激发光谱的电子温度出现升高现象,其最大升高幅度为421K（加工参数1800W,20mm/s）,而光谱平均强度、电子浓度与基体硬度间的相关程度较低,造成这种现象的主要原因可归结为两点,其一数据的采集与计算过程中误差率较高,即光谱线强度波动程度受激光加工参数影响严重;其二是数据内部之间本身的联系较弱,即激光加工过程中,气团电离程度较低,低的电子浓度无法反应出材料硬度的变化规律。对于激发光谱中的两激发光谱线而言,若其上能级差值为正值,则其强度比值随基体材料硬度的提升呈指数型下降,且其相对下降率随上能级差的增大而升高,最高可达21.3%。（3）激光加工过程中造成光谱电子温度升高的直接原因是激发气团内部的金属粒子的温度与含量的提升,而激发气团中金属原含量与温度则与基体表面的升温过程密切相关,经实际测试与计算可以得出,热处理后基体材料的热导率下降最大幅度约50%,因此,实际加工过程中热导率较低的基体材料升温迅速,且在熔点相似的条件下,热导率较低材料表面所形成的熔池温度更高,经有限元模拟可以得出,在1600W,10mm/s的工艺参数下,熔池表面达到气化状态,激发气体内Fe原子的浓度随基体硬度的升高呈指数型升高（y=a-be-cx,其中a、b、c均为正数）,而Fe原子的温度随基体硬度的升高呈线性升高,与退火态基体相比,淬火态基板表面重熔加热过程中蒸发Fe粒子流密度增长16.7%,且气态铁原子温度同比增长14.9%,结合实验结果以及模拟结果可以看出,基体材料的热力学性能的改变是引起光谱实时监控信号改变的根本原因。（4）由于构成合金粉末的各金属元素的饱和蒸汽压存在差异,在实际的熔覆加工过程中,低熔点合金元素的相对烧蚀量明显高于高熔点元素,故随着激光功率密度的提升（W/cm2·s）的提升,熔覆层内低熔点合金元素与高熔点合金元素间含量比值下降,而金属蒸汽中各元素含量比则呈相反趋势。针对金属蒸汽与熔覆层内各元素含量的差别,利用加工参数、各元素饱和蒸汽压、熔池实际成分含量间的关系,推导出激发谱线强度的修正参数,修正后的光谱线强度间的比值与熔覆层内对应元素含量比值呈线性相关。利用内标法,建立光谱与熔覆层成分间的基准曲线,经测试可得,在平稳的激光熔覆过程中,对于质量分数高于3%的合金元素而言,光谱数据预测出的成分含量与EDS实测成分含量的平均误差低于8%,而当熔覆过程中出现熔化不完全的状态时,其预测相对误差在10%以上。综上,激光诱导光谱中,光谱数据与熔化区硬度、基体硬度以及熔覆层元素含量间均存在显著的相关性,即熔化区主元素的诱导激发光谱的平均强度值与熔化区硬度间存在非线性相关,基体元素的激发光谱线强度比值与基体硬度间存在指数相关,熔覆层内元素激发光谱线强度比值与熔覆层内元素含量比值间存在线性相关。通过分析实时激光加工过程中的诱导激发光谱可有效的对熔化区硬度、基体硬度以及熔覆层中各元素含量进行预测,因此激光诱导激发光谱具有成为激光加工材料成分性能的实时监控信号的潜力。