Simulation and experimental validation of microstructure evolution in SLM-formed 316L stainless steel
-
摘要:
为研究激光选区熔化(selective laser melting，SLM)中工艺参数对成形过程及成形质量的影响，文中以316L不锈钢粉末为材料，设计了SLM成形 316L不锈钢对照试验，并以试验为基础进行了数值模拟分析，首先采用离散元法(discrete element method，DEM)建立单层厚度为40 μm的粉末模型，其次采用计算流体力学(computational fluid dynamics，CFD) 方法模拟了激光对粉床的熔化过程，最后基于仿真温度场通过元胞自动机(cellular automaton, CA)对熔化区域微观组织进行模拟. 结果表明，当激光热输入范围为136.4 ~ 250.0 J/m时，单道质量较高. 当选定扫描间距为70 μm时，激光热输入不应低于181.8 J/m，微观组织模拟结果表明，熔池内部的晶粒尺寸与激光功率和扫描速度密切相关. 在合理的激光热输入范围内，当工艺参数组合为铺粉厚度为40 μm，扫描间距为70 μm，激光功率为200 W，扫描速度为1.1 m/s时，熔池微观组织中晶粒尺寸最小. 文中采用的热流体流动模型和微观组织演化模型能够在不同尺度上对SLM成形结果进行准确的预测，并能在试验的基础上对工艺参数优化提供指导.
Abstract:To investigate the influence of process parameters on the forming process and quality during selective laser melting (SLM), 316L stainless steel powder was selected as the material, and controlled experiments of SLM-formed 316L stainless steel were conducted. On this basis, numerical simulations were carried out. A powder model with a single-layer thickness of 40 μm was established using the discrete element method (DEM), and computational fluid dynamics (CFD) was performed to simulate laser-induced powder bed melting processes. Finally, cellular automaton (CA) was used to simulate the microstructure of the melting region based on the simulated temperature field. The results showed that when the laser heat input was in the range of 136.4 ~ 250.0 J/m, the single-track quality was higher. When the scanning interval was 70 μm, the laser heat input should not be lower than 181.8 J/m. The microstructure simulation results showed that the grain size in the molten pool was closely related to the laser power and scanning speed. In the range of reasonable laser heat input , when the combination of process parameters was powder thickness of 40 μm, scanning interval of 70 μm, laser power of 200 W, and scanning speed of 1.1 m/s, the grain size in the molten pool microstructure was the smallest. The thermal fluid flow model and microstructure evolution model used in this paper could accurately predict the SLM forming results at different scales and provide guidance for the optimization of process parameters on the basis of experiments.
-
0. 序言
SLM是以激光束作为热源，对金属粉末材料进行熔化，从而逐层构建三维金属结构的新型加工工艺. 作为当今增材制造中的主流技术之一，SLM可以获得传统加工方法难以成形的各种复杂结构. 然而，快速成形导致成形过程中存在极大的热梯度和极高的冷却速率，不适当的工艺参数会导致零件产生大量的缺陷，严重影响成形件的性能. 因此，通过改变SLM过程的工艺参数，减少成形件内部缺陷，甚至调控成形试件的微观组织具有重要的现实意义[1-2].
随着以增材制造为代表的新兴工艺的飞速发展，尤其是在近些年，做为核心工艺，SLM工艺备受关注. SLM工艺相关的试验和模拟层出不穷，逐步探索SLM成形工艺中的细节问题. 在试验方面，吕海卿等人[3]以IN738LC粉末为材料，探究了SLM工艺参数对成形表面质量的影响规律，并且从激光热源输入、粉末材料和熔池内部热过程等角度，探索了工艺参数对表面特征变化的影响规律. REHAN等人[4]探索了SLM成形Ti6Al4V合金的可加工性，比较了微铣削中的变形Ti6Al4V合金的可加工性. 结果表明，SLM工艺的成形件比传统锻造件表面粗糙度更低，并且相比之下表现出较小的磨损. 因为SLM成形过程在极短的时间和极小的空间维内进行，难以通过试验来较为深入和细致的研究，所以通过数值模拟的方法来探究工艺参数对SLM过程中熔化过程的影响. 在介观尺度温度场研究方面，GAO等人[5]建立了316L不锈钢SLM熔池动力学数值模拟模型，考虑了Marangoni对流、表面张力、反冲压力、辐射、对流、蒸发散热对熔池温度场和熔池流动的影响，通过比较完善的模型分析了不同成形参数对316L不锈钢SLM成形过程的影响. 考虑到微观组织对材料性能的显著影响，众多学者开展了利用CA法对成形件的微观组织的研究，离散在空间、时间和状态参数的模型，最初由GANDIN等人[6]在90年代提出，后续又由其他学者不断完善，通过CA模拟微观组织的方法不断地被用于增材制造工艺. XIONG等人[7]通过改进后的CA模拟，预测了Ti-6Al-4V合金在选择性电子束熔化过程中微观结构的演变. 蔡佳思等人[8]通过建立宏微观耦合跨尺度组织演化有限元— CA模型(FEM-CAM)模拟了6061铝合金结晶区柱状晶的生长特征，结果表明，熔池凝固过程中沿构件高度降低方向结晶一次枝晶干长度逐渐减小，和实际表征结果一致，同时也表明组织预测模型具有较高的可靠性.
基于SLM介观尺度数值模拟多道形貌的研究较少，对熔池中缺陷的考虑不够充分. SLM成形件的成形质量与微观组织有着很大的关联，也表明数值模拟仅在介观层面不足以说明成形质量的实际情况. 文中以316L不锈钢为例并结合试验，通过介观尺度的热流体流动模拟和微观尺度CA模拟，探讨了工艺参数对SLM过程的影响，对 SLM成形过程的工艺参数的选择和成形质量的调控提供了参考.
1. 试验与数值模拟准备
1.1 粉床颗粒模型
试验所选用的316L不锈钢粉末的主要成分，如表1所示. 在SLM 316L不锈钢的实际粉床模型中，用于铺粉的316L不锈钢球形粉末的直径在20 ~ 53 μm范围内分布， 316L不锈钢粉末颗粒微观形貌，如图1所示. 为了让仿真过程中的粉床模型达到以上基本要求，模型的构建采用DEM方法来模拟316L不锈钢实际粉床模型.
表 1 316L不锈钢粉末化学成分(质量分数，%)Table 1. Chemical composition of 316L stainless steel powderNi Cr Mo Mn Si C P S Fe 11.93 16.7 2.02 0.42 0.90 0.035 0.029 0.032 余量 ![]()
图 1 316L不锈钢粉末颗粒微观形貌Figure 1. Micromorphology of 316L stainless steel powder particlesEDEM软件主要用来分析颗粒与颗粒之间相互作用问题，并通过分析物体作用力和边界作用力的关系求解平衡方程，考虑了粉末颗粒的形状和粒径分布规律等众多实际因素，同时又遵循牛顿运动定律分析粉末颗粒之间的相互作用，能够使粉末铺粉模型最大限度地近似于实际情况. 软件建模粉末模型的铺粉厚度为40 μm，颗粒生成过程中的接触模型为Hertz-Mindlin (no slip)模型[9]，计算域为
1000 μm × 400 μm × 40 μm，考虑基板后的粉床模型尺寸为1000 μm × 400 μm × 185 μm. 粉床模型，如图2所示.1.2 热流体流动模型
1.2.1 能量输入与传热
选用高斯移动热源模型模拟中假想的激光束,考虑了模拟过程的热对流、热辐射、相变和蒸发等现象. 高斯热源模型，如图3所示. 基本传热方程为
$$ \rho c\frac{{\partial T_1}}{{\partial Z}} = q\left( r \right) - q\left( c \right) - k\nabla T_1 - {q_{ev}} $$ (1) 式中：ρ为材料密度；$ c $为材料比热；$ T $1为初始温度；$ r $为加热区域至激光中心的距离；q(r)为高斯热源的能量输入；$ q\left( c \right) $为流换热；$ k $为材料热导率；$\nabla T_1 $为过冷度；qev为金属蒸发带走热量；
斯热源的能量输入为
$$ q\left( r \right) = \frac{{2\alpha P}}{{\text{π} {R^2}}}\exp \left( {\frac{{ - 2{r^2}}}{{{R^2}}}} \right) $$ (2) 式中：$ \alpha $为材料对激光的吸收率；$ P $为激光功率；$ R $为激光光斑半径.
自由界面与气体之间存在的热量交换边界条件为
$$ {q_{{\mathrm{in}}}} = q - {h_{\mathrm{c}}}(T - {T_0}) - {\varepsilon _{\mathrm{r}}}{\sigma _{\mathrm{s}}}({T^4} - T_0^4) - {q_{{\mathrm{ev}}}} $$ (3) 式中：$ {q_{{\mathrm{in}}}} $为熔池自由界面上的热流变化；$ {h_{\mathrm{c}}} $为自然热对流传热系数；$ T $为温度；$ {T_0} $为环境温度；$ {\varepsilon _{\mathrm{r}}} $为等效发射系数；$ {\sigma _{\mathrm{s}}} $为Stefan-Boltzmann常数.
材料的焓值通过比热和潜热进行计算,即
$$ H\left(T\right) = {\int }_{{T}_{0}}^{T}{c}_{\mathrm{p}}dT + f\cdot {L}_{\mathrm{f}} $$ (4) $$ f = \left\{\begin{array}{l}0 \qquad T < {T}_{\mathrm{s}}\\ \dfrac{T-{T}_{\mathrm{s}}}{{T}_{\mathrm{l}}-{T}_{\mathrm{s}}} \qquad {T}_{\mathrm{s}}\leqslant T\leqslant {T}_{\mathrm{l}}\\ 1\qquad {T}_{\mathrm{l}} < T\end{array}\right. $$ (5) 式中：$ {c}_{\mathrm{p}} $为定压比热容；$ {L}_{\mathrm{f}} $为相变潜热；$ {T}_{\mathrm{s}} $为液相线温度；$ {T}_{\mathrm{l}} $为固相线温度.
粉末快速溶化形成熔池且熔池内温度极高，该过程会造成一部分金属蒸发，并且伴随熔池内能量的损失，与此同时也会产生蒸气层，驱动着熔池运动. 在整个过程中，金属蒸发带走热量为
$$ q_{\mathrm{ev}}=0.82\frac{\Delta H^*}{\sqrt{2\text{π}M\mathrm{R}T}}P_0\exp\left(\Delta H^*\frac{T-T_{\mathrm{v}}}{\mathrm{R}TT_{\mathrm{v}}}\right) $$ (6) 式中：$ M $为材料摩尔质量；R为理想气体常数；$ {P_0} $为环境压力；$ \Delta {H^*} $为溢出金属的蒸气焓；$ {T_{\mathrm{v}}} $为材料沸点.
伴随的由金属蒸汽产生的蒸气薄层对熔池的反冲压力表达式为
$$ P_{\mathrm{r}}=0.54P_0\exp\left(L_{\mathrm{lv}}\frac{T-T_{\mathrm{v}}}{\mathrm{R}TT_{\mathrm{v}}}\right) $$ (7) 式中：$ {L_{{\mathrm{lv}}}} $为金属的蒸发潜热.
1.2.2 材料热物性参数与工艺条件
根据文献[10]所选择的316L不锈钢物性参数，如表2所示. 单层单道时考虑的工艺参数主要为激光功率和扫描速度，文中设计了关于包含激光功率和扫描速度两个因素的9组对照试验. 激光工艺参数，如表3所示.
表 2 316L不锈钢物理性能参数Table 2. Physical property parameters of 316L stainless steel密度
ρ/(kg·m−3)比热
C/(J·kg−1·K−1)热导率
k/(W·m−1·K−1)粘度
m/(kg·m−3)表面张力
σ/(N·m−1)熔化潜热
Hf/(J·kg−1)蒸发潜热
Llv/(J·kg−1)7650 770.2 24.55 0.00345 1.6 2.70 × 105 7.45 × 106 固相线温度
Ts/K液相线温度
Tl/K蒸发温度
Tv/K等效发射系数
εr激光吸收率
αStefan-Boltzmann常数
$ {\sigma }_{\mathrm{s}} $/(W·m−2·K−4)1658 1723.0 3084.00 0.26000 0.3 5.67 × 10−8 表 3 激光工艺参数Table 3. Laser process parameters试验组别 激光功率
P/W扫描速度
$ v $/(m·s−1)热输入
$ {E}_{\mathrm{l}} $/(J·m−1)1 100 0.5 200.0 2 100 0.8 125.0 3 100 1.1 90.9 4 150 0.5 300.0 5 150 0.8 187.5 6 150 1.1 136.4 7 200 0.5 400.0 8 200 0.8 250.0 9 200 1.1 181.8 激光功率和扫描速度的选取范围与试验一致并且在一定的合理范围之内，激光热输入的定义式为
$$ {E_{\mathrm{l}}} = \frac{P}{v} $$ (8) 式中：$ P $为功率；$ v $为扫描速度.
1.3 CA模型
CA模型结构决定形核点的位置、活化的标准和形核晶粒的晶体取向. 晶粒的形核以及生长分别采用晶粒形核动力学以及晶粒生长动力学两个子模型. 晶粒的形核采用随机性方法，其中潜在的形核点数由形核密度来确定. 对于用于产生衬底和金属粉末初始晶粒结构的形核，内部的潜在形核位点数由模拟区域的体积和形核密度确定，对于已经给定的离散区域内，部分元胞被随机选择定义为形核位点.
在凝固过程中，当元胞单元的过冷度达到活化条件时，便会在此处形核并在该位置元胞形核后，根据生长规由晶核逐步形成晶粒. 晶粒的生长受到枝尖生长动力学控制，而枝晶尖端的生长速度由枝晶尖端的过冷决定，晶粒的生长模型采用Lipton-Gilicksman-Kurz (LGK)模型. 在一般情况下，为了简化晶粒生长模型，通常利用多项式拟合枝晶尖端速度与过冷度之间的关系，即
$$ v\left( {\Delta T} \right) = {\lambda _2} \cdot \Delta {T^2} + {\lambda _3} \cdot \Delta {T^3} $$ (9) 式中：$ v $为枝晶尖端生长速度；$ \Delta T $为枝晶尖端过冷度；λ2，λ3为拟合生长系数，与材料相关.
为了定性探究工艺参数对微观结构的影响，以单道的模拟为基础进行对比，模拟参数结合文献[11]确定元胞尺寸$ {d}_{\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{l}} $为0.5 μm，生长动力学参数$ {\lambda }_{2} $为2.49 × 10−7 ms−1·K−2，生长动力学参数$ {\lambda }_{3} $为6.20 × 10−8 ms−1·K−3.
2. 数值模拟结果与分析
2.1 试验与模拟结果
当激光功率为200 W、扫描速度为0.8 m/s时，对比模拟情况与实际的试验，试验参数与模拟的参数均保持相同，激光功率为200 W，扫描速度为0.8 m/s，光斑直径为60$ \mathrm{\mu } $m，粉末直径范围为20 ~ 53 μm，铺粉厚度为40 μm. 熔池宽度为99.86 μm，熔池宽度仿真结果为97.60 μm，相对误差为2.26%. 熔池深度为104.16 μm，熔池深度仿真结果为108.35 μm，相对误差为−4.02%. 单层单道横截面xy平面，如图4所示.
不同激光工艺参数的熔道形貌，如图5所示. 为了探究扫描速度对熔化过程的影响，模拟激光功率为100 W，扫描速度分别为0.5 m/s，0.8 m/s和1.1 m/s的熔道形貌. 图5(c)中，当激光功率为100 W、扫描速度为1.1 m/s时，扫描区域主要出现了由熔合不良导致的孔隙和严重的球化现象，粉末底部出现了较多的孔隙缺陷，主要原因为在上述参数下激光功率较低，而扫描速度过大，316L不锈钢粉末没有足够时间吸收能量，粉末不能充分熔化. 而较大的扫描速度促使熔融区域有着较大的温度梯度，因此在表面张力和自身重力的作用下熔融金属易收缩球化，从而出现了球化现象，以及由粉末的熔化不充分造成的孔隙缺陷. 通过图5(a)和图5(b)可以看出，随着扫描速度的降低，粉末吸收的能量逐渐增加，使得粉末的熔化越来越充分，同时熔道表面湿润较好，也使在扫描速度为0.8 m/s时，熔道中的球化现象 和孔隙缺陷相比扫描速度为1.1 m/s时有所减少，当扫描速度为0.5 m/s时，熔道中的球化现象和孔隙缺陷，相比前两者更少，甚至球化和孔隙消失，说明其他条件一定时，降低扫描速度有助于减少SLM过程中的缺陷.
![]()
图 5 不同激光工艺参数的熔道形貌Figure 5. Melt path morphology at different laser process parameters. (a) experiment 1; (b) experiment 2; (c) experiment 3; (d) experiment 4; (e) experiment 5综合对比图5(a) ~ 图5(c)可以初步判断在激光功率恒定为100 W的情况下，随着扫描速度的增加，粉床316L不锈钢粉末熔融越来越差. 并且，当扫描速度为0.8 m/s和1.1 m/s时，粉床熔道出现了球化以及底部由于粉末未充分熔化而造成的孔隙. 同样在激光功率较低的100 W的情况下，当扫描速度为0.5 m/s时，激光扫描区域的球化现象减少甚至消失. 并且，由于扫描速度较低，316L不锈钢粉末受热时间较为充足，获得较大的能量输入，优化了熔道的湿润效果，316L不锈钢粉末的熔化比较充分，粉床底部的孔隙减少，甚至消失，与试验结果一致.
扫描速度为0.8 m/s，激光功率分别为100 W，150 W和200 W的参数下，由图5(b)可以看出在激光功率为100 W、扫描速度为0.8 m/s时，扫描速度虽然并不高，但由于激光功率较低，使得316L不锈钢粉末的能量输入较少，不锈钢粉末的熔化依然不够充分，所以扫描区域依然存在着球化现象，并且由于粉末的不充分熔化也导致粉床底部依然存在孔隙的缺陷. 而通过图5(d) 和图5(e)可以看出，在其他条件不变的情况下，随着激光功率的增加，粉末的熔化也越来越充分，球化现象和孔隙缺陷也逐渐减少，熔道表面的湿润效果变好，并且整个熔道相对更加均匀，说明参数组合在实际SLM过程中可以选择.
激光热输入过低时便可能会产生缺陷，根据试验的参数选定扫描间距为70 μm，模拟多道时的SLM过程，结果表明，基于试验6模拟的两熔道之间的搭接质量较差，熔道搭接处出现较多的气孔. 双道扫描，如图6所示. 在多层累积下将会产生实际试件中的缺陷，而在试验9的模拟效果较好，说明激光热输入在大于181.8J/m后缺陷较少.
工艺参数选择不当不仅指激光热输入过低的情况，在SLM成形过程中，当激光热输入过高时，SLM工艺的凝固过程速度快，深度更大的熔池会使气体不易从熔池底部逸出，因而被截留在成形件内形成球形的气孔. 气孔缺陷，如图7所示. 在单层单道过程中，在试验4和试验7的模拟结果中出现了该类型的气孔，与试验中出现的匙孔类似，并且气孔数量和大小略有不同，但总体呈现随着激光热输入增大气孔数量增多、气孔增大的趋势. 与模拟参数对应，扫描电镜下试件熔道表面形貌和内部缺陷，如图8所示.
![]()
图 8 不同激光热输入下的表面形貌与缺陷Figure 8. Surface morphology and defects at different laser heat inputs. (a) El = 136.4 J/m; (b) El = 181.8 J/m; (c) El = 125.0 J/m; (d) El = 400.0 J/m2.2 熔池形貌及尺寸
激光热输入的不同，导致了不同参数下熔融过程的熔池形貌和尺寸的不同，对照模拟和试验的结果，激光热输入对熔池的形貌和尺寸具有直接的影响，根据表3的激光工艺参数模拟的熔池，熔池尺寸随激光功率和扫描速度的变化，如图9所示. 在扫描速度v已经选定的情况下，随着激光功率P的提高，熔池深度和熔池宽度在不断增加；同理，在激光功率P已经选定的情况下，熔池深度和熔池宽度随着扫描速度的增加不断减小. 以热流体流动模型所得出的模拟结果为基础，对凝固过程微观组织进行数值模拟，所选区域的尺寸为0.15 mm3的正方体区域，CA模拟选取区域熔化及凝固过程，如图10所示.
![]()
图 9 熔池尺寸随激光功率和扫描速度的变化Figure 9. Variation of melt pool size with laser power and scanning speed![]()
图 10 CA模拟选取区域熔化及凝固过程Figure 10. CA simulation of melting and solidification processes in selected regions. (a) schematic diagram of CA simulation in selected regions;(b) state evolution in selected regions2.3 微观组织模拟
为了探究激光功率和扫描速度对熔池内微观组织的影响，保持其他条件不变进行对比模拟. 首先探究激光功率对微观组织的影响，选定在扫描速度为0.5 m/s，激光功率分别为200 W，150 W和100 W. CA模拟的选取区域，如图11所示. 在模拟过程中得到的微观组织结果显示，在SLM过程中的熔合区晶粒以柱状晶粒为主并且向熔池中心生长，与试验中的规律一致，试验中获得的扫描电子显微镜下熔池横截面的形貌，展示了熔池内部晶粒生长，如图12所示. 熔合区域晶粒的大小和激光功率和扫描速度的选取直接相关. 不同激光功率下微观组织模拟截面，如图13所示. 对比图13(a) ~ 图13(c)发现，在扫描速度为0.5 m/s的情况下，随着激光功率的不断提高，熔化区域或柱状晶粒的生长区域不断增大，熔合区的晶粒尺寸也不断增大.
![]()
图 11 CA模拟的选取区域Figure 11. CA simulation of selected regions. (a)initialized microstructure; (b)microstructure of solidification![]()
图 13 不同激光功率微观组织模拟截面Figure 13. Microstructure simulation cross section with different laser powers. (a) experiment 1; (b) experiment 4; (c) experiment 7不同激光功率熔池内部温度场和晶粒尺寸，如图14所示. 将热流体流动模型中该区域的温度场提取后，近一步处理与分析. 图14(a)和图14(b)分别为熔池中心截面的温度梯度和冷却速度随熔池深度的变化规律. 图14(c)为通过等效面积法对不同功率下微观组织晶粒尺寸的定性对比. 结合图13分析认为，由于其他条件不变，随着激光功率的增加，熔合区域的冷却速度减小，而冷却速度的减小直接导致了晶粒变大，进而影响了成形件的质量.
![]()
图 14 不同激光功率熔池内部温度场和晶粒尺寸Figure 14. Internal temperature field and grain size of the melt pool with different laser powers. (a) of temperature gradient variation; (b) cooling rate variation; (c) grain size statistics选定激光功率为200 W，扫描速度分别为0.5 m/s，0.8 m/s和1.1 m/s时，微观组织模拟进行对比探究扫描速度对微观组织的影响，当激光功率为200 W，扫描速度为0.5 m/s，0.8 m/s和1.1 m/s时的微观组织模拟的yz截面，如图15所示. 随着扫描速度由0.5 m/s到0.8 m/s，再到1.1 m/s的不断提高，熔化区域或柱状晶粒的生长区域不断减小，与热流体流动模型中熔池区域的变化规律是一致的，提取热流体流动模型中该区域的温度场，并进行近一步处理与分析，不同扫描速度熔池内部温度场和晶粒尺寸，如图16所示. 温度梯度随熔池深度的变化，如图16(a)所示. 冷却速度随熔池深度的变化，如图16(b)所示.
![]()
图 15 不同扫描速度微观组织模拟截面Figure 15. Microstructure simulation cross section at different scanning speeds. (a) experiment 7; (b) experiment 8; (c) experiment 9![]()
图 16 不同扫描速度熔池内部温度场和晶粒尺寸Figure 16. Internal temperature field and grain size of the melt pool at different scanning speeds. (a) of temperature gradient variation; (b) cooling rate variation; (c) grain size statistics通过等效面积法定性对比不同扫描速度的微观组织晶粒尺寸，如图16(c)所示. 结合图15分析可知，由于其他条件不变，随着扫描速度的增加，熔合区的冷却速度增大，直接导致了晶粒变小，最后影响了成形件的质量. 模拟结果表明，激光热输入过低或过高都对组织产生负面的影响，尤其是由于激光热输入值不恰当产生的气孔缺陷. 当激光热输入过低时，模拟过程中出现熔合不良的缺陷. 此外，在试验2和试验3的热流体流动模拟结果中出现了大小不一致、数量不相等的孔隙.
将扫描间距确定为与试验扫描间距相同的70 μm时，模拟结果显示，试验6的双道搭接质量较差，并且搭接处出现了孔隙，本质上也是熔合不良导致的，两种未熔合导致的孔隙一般不在熔池内部出现，对熔池内部的晶粒影响并不大，归根结底会影响试件的性能. 另外，热流体流动模型模拟结果显示，试验4和试验7的模拟结果中，气孔大小不一致，数量也不同，气孔产生的原因是激光热输入过高，停留在熔池内部的不同位置，对熔池内部的微观组织产生影响.
从单层单道的模拟结果分析可知，激光热输入过低会产生熔合不良的孔隙缺陷，对应的试验2和试验3的热输入分别为125.0 J/m和90.9 J/m，说明热输入数值较低，虽然，试验6在单层单道模拟时并未出现熔合不良的孔隙缺陷，也未出现激光热输入过高造成的气孔，但是，当扫描间隙为70 μm时，出现了搭接不良的现象，并且搭接处有气孔缺陷，试验6的热输入为136.4 J/m. 随着激光热输入的提高，未熔合造成的缺陷逐渐减少，并且在一定范围内出现了较好的模拟结果. 然而，当激光热输入提高到一定程度时，熔池内部便会产生气孔，在试验4和试验7的模拟结果中均出现了这种情况，对应的热输入分别为300.0 J/m和400.0 J/m.
激光热输入在合适区间内，模拟的结果比较好，对应的试验1、试验5、试验8和试验9，激光热输入分别为200.0，187.5，250 J/m和181.8 J/m，因此在选定铺粉厚度为40 μm和扫描间距为70 μm时，并未出现双道搭接不良的情况，模拟的情况说明，当激光热输入为181.8 ~ 250.0 J/m时，模拟效果总体较好，对应激光热输入分别为64.94 J/mm3和89.29 J/mm3，也是实际加工中适合的热输入取值范围，结合文献[12]分析认为，范围以内的热输入基本不会产生较大的气孔缺陷. 并且工艺参数组合为激光功率为200 W，扫描速度为1.1 m/s，铺粉厚度为40 μm，扫描间距为70 μm，即激光热输入密度为181.8 J/m时获得的晶粒尺寸最小.
3. 结论
(1)铺粉厚度为40 μm、激光热输入在136.4 ~ 250.0 J/m范围内，成形件产生的缺陷较少，单道成形质量较高，扫描间距70 μm时，激光热输入低于181.8 J/m会严重影响搭接质量并产生缺陷.
(2)激光功率和扫描速度直接影响了熔池形貌以及熔池内部的温度场，随着激光功率的提高，熔池深度和熔池宽度在不断增加；熔池深度和熔池宽度随着扫描速度的增加不断减少.
(3)熔池内部晶粒多为朝向熔池中心生长的柱状晶，并且柱状晶尺寸随着激光功率的增大而增大，随着扫描速度的增加而减小. 在数值模拟与试验中，在合理的激光热输入范围内，工艺参数组合为铺粉厚度为40 μm，扫描间距为70 μm，激光功率为200 W，扫描速度为1.1 m/s，即激光热输入为181.8 J/m时获得了最小的晶粒尺寸.
-
![]()
图 1 316L不锈钢粉末颗粒微观形貌
Figure 1. Micromorphology of 316L stainless steel powder particles
![]()
图 5 不同激光工艺参数的熔道形貌
Figure 5. Melt path morphology at different laser process parameters. (a) experiment 1; (b) experiment 2; (c) experiment 3; (d) experiment 4; (e) experiment 5
![]()
图 8 不同激光热输入下的表面形貌与缺陷
Figure 8. Surface morphology and defects at different laser heat inputs. (a) El = 136.4 J/m; (b) El = 181.8 J/m; (c) El = 125.0 J/m; (d) El = 400.0 J/m
![]()
图 9 熔池尺寸随激光功率和扫描速度的变化
Figure 9. Variation of melt pool size with laser power and scanning speed
![]()
图 10 CA模拟选取区域熔化及凝固过程
Figure 10. CA simulation of melting and solidification processes in selected regions. (a) schematic diagram of CA simulation in selected regions;(b) state evolution in selected regions
![]()
图 11 CA模拟的选取区域
Figure 11. CA simulation of selected regions. (a)initialized microstructure; (b)microstructure of solidification
![]()
图 13 不同激光功率微观组织模拟截面
Figure 13. Microstructure simulation cross section with different laser powers. (a) experiment 1; (b) experiment 4; (c) experiment 7
![]()
图 14 不同激光功率熔池内部温度场和晶粒尺寸
Figure 14. Internal temperature field and grain size of the melt pool with different laser powers. (a) of temperature gradient variation; (b) cooling rate variation; (c) grain size statistics
![]()
图 15 不同扫描速度微观组织模拟截面
Figure 15. Microstructure simulation cross section at different scanning speeds. (a) experiment 7; (b) experiment 8; (c) experiment 9
![]()
图 16 不同扫描速度熔池内部温度场和晶粒尺寸
Figure 16. Internal temperature field and grain size of the melt pool at different scanning speeds. (a) of temperature gradient variation; (b) cooling rate variation; (c) grain size statistics
表 1 316L不锈钢粉末化学成分(质量分数，%)
Table 1 Chemical composition of 316L stainless steel powder
Ni Cr Mo Mn Si C P S Fe 11.93 16.7 2.02 0.42 0.90 0.035 0.029 0.032 余量 
下载: 导出CSV
表 2 316L不锈钢物理性能参数
Table 2 Physical property parameters of 316L stainless steel
密度
ρ/(kg·m−3)比热
C/(J·kg−1·K−1)热导率
k/(W·m−1·K−1)粘度
m/(kg·m−3)表面张力
σ/(N·m−1)熔化潜热
Hf/(J·kg−1)蒸发潜热
Llv/(J·kg−1)7650 770.2 24.55 0.00345 1.6 2.70 × 105 7.45 × 106 固相线温度
Ts/K液相线温度
Tl/K蒸发温度
Tv/K等效发射系数
εr激光吸收率
αStefan-Boltzmann常数
$ {\sigma }_{\mathrm{s}} $/(W·m−2·K−4)1658 1723.0 3084.00 0.26000 0.3 5.67 × 10−8
下载: 导出CSV
表 3 激光工艺参数
Table 3 Laser process parameters
试验组别 激光功率
P/W扫描速度
$ v $/(m·s−1)热输入
$ {E}_{\mathrm{l}} $/(J·m−1)1 100 0.5 200.0 2 100 0.8 125.0 3 100 1.1 90.9 4 150 0.5 300.0 5 150 0.8 187.5 6 150 1.1 136.4 7 200 0.5 400.0 8 200 0.8 250.0 9 200 1.1 181.8
下载: 导出CSV
-
[1] LIU Y X, ZHU C F, SUN Y X, et al. High-power free-running single-longitudinal-mode diamond Raman laser enabled by suppressing parasitic stimulated Brillouin scattering[J]. High Power Laser Science and Engineering, 2023, 11(6): 71 − 76.
[2] PALIESEK T, NAVRATIL P, PILAR J, et al. Beam shaping in the high-energy kW-class laser system bivoj at the hilase facility[J]. High Power Laser Science and Engineering, 2023, 11(6): 130 − 138.
[3] 吕海卿, 李明川, 马瑞, 等. SLM工艺参数对表面成形质量的影响规律[J]. 焊接学报, 2024, 45(6): 20 − 29. doi: 10.12073/j.hjxb.20230615001 LYU Haiqing, LI Mingchuan, MA Rui, et al. Research on the influence of SLM process parameters on surface forming quality[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2024, 45(6): 20 − 29. doi: 10.12073/j.hjxb.20230615001
[4] REHAN M, He T, Khalil A, et al. Experimental investigation of the micro-milling of additively manufactured titanium alloys: selective laser melting and wrought Ti6Al4V[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2024, 37(6): 115 − 127.
[5] GAO S M, FENG Y C, WANG J J, et al. Molten pool characteristics of a nickel-titanium shape memory alloy for directed energy deposition[J]. Optics & Laser Technology, 2021, 142: 107215.
[6] GANDIN C A, RAPPAZ M. A 3D cellular automaton algorithm for the prediction of dendritic grain growth[J]. Acta Materialia, 1997, 45(5): 2187 − 2195.
[7] XIONG F Y, GAN Z T, CHEN J W, et al. Evaluate the effect of melt pool convection on grain structure of IN625 in laser melting process using experimentally validated process-structure modeling[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2022, 303: 117538. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2022.117538
[8] 蔡佳思, 王新元, 李秀梅, 等. 6061铝合金激光焊接头的软化机理[J]. 焊接, 2023(7): 9 − 18. doi: 10.12073/j.hj.20220519003 CAI Jiasi, WANG Xinyuan, LI Xiumei, et al. Softening mechanism of laser welded joints of 6061 aluminum alloy[J]. Welding & Joining, 2023(7): 9 − 18. doi: 10.12073/j.hj.20220519003
[9] 葛亚琼, 李济鹏, 畅泽欣, 等. SLM成形中粉末铺展行为的动态数值模拟[J]. 焊接学报, 2023, 44(1): 93 − 98. doi: 10.12073/j.hjxb.20220212001 GE Yaqiong, LI Jipeng, CHANG Zexin, et al. Numerical simulation of laid powder based on selective laser melting[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2023, 44(1): 93 − 98. doi: 10.12073/j.hjxb.20220212001
[10] TANG C, TAN J L, WONG C H. A numerical investigation on the physical mechanisms of single track defects in selective laser melting[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2018, 126: 957 − 968. doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.06.073
[11] ZINOVIEVA O, ZINOVIEV A, ROMANOVA V, et al. Three-dimensional analysis of grain structure and texture of additively manufactured 316L austenitic stainless steel[J]. Additive Manufacturing, 2020, 36: 101521. doi: 10.1016/j.addma.2020.101521
[12] JIN J H, XIE Z W, YANG G H, et al. Correlation between process parameters and fracture property of 316L stainless steel parts fabricated by selective laser melting[C]// ASME 2021 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, November 1-5, 2021. New York: ASME, 2021, 85550: V02AT02A006 .
计量
- 文章访问数: 34
- HTML全文浏览量: 9
- PDF下载量: 14
