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Ag-Cu-Ti钎焊蓝宝石/中间层/TC4合金接头剪切性能

刘全明, 肖俊峰, 唐文书, 高松, 孙华为, 龙伟民

刘全明, 肖俊峰, 唐文书, 高松, 孙华为, 龙伟民. Ag-Cu-Ti钎焊蓝宝石/中间层/TC4合金接头剪切性能[J]. 焊接学报, 2025, 46(2): 55-61. DOI: 10.12073/j.hjxb.20240826001
引用本文: 刘全明, 肖俊峰, 唐文书, 高松, 孙华为, 龙伟民. Ag-Cu-Ti钎焊蓝宝石/中间层/TC4合金接头剪切性能[J]. 焊接学报, 2025, 46(2): 55-61. DOI: 10.12073/j.hjxb.20240826001
LIU Quanming, XIAO Junfeng, TANG Wenshu, GAO Song, SUN Huawei, LONG Weimin. Shear properties of the sapphire/ interlayer / TC4 alloy brazed joints using Ag-Cu-Ti filler metals[J]. TRANSACTIONS OF THE CHINA WELDING INSTITUTION, 2025, 46(2): 55-61. DOI: 10.12073/j.hjxb.20240826001
Citation: LIU Quanming, XIAO Junfeng, TANG Wenshu, GAO Song, SUN Huawei, LONG Weimin. Shear properties of the sapphire/ interlayer / TC4 alloy brazed joints using Ag-Cu-Ti filler metals[J]. TRANSACTIONS OF THE CHINA WELDING INSTITUTION, 2025, 46(2): 55-61. DOI: 10.12073/j.hjxb.20240826001

Ag-Cu-Ti钎焊蓝宝石/中间层/TC4合金接头剪切性能

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(52304385);陕西省重点研发计划(2024GX-YBXM-214);陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-QN-0478);中国华能集团科技项目(HNKJ18-H11)
详细信息
    作者简介:

    刘全明,博士,高级工程师;主要从事燃气轮机高温部件焊接技术研发及应用研究;Email: liuquanming1988@126.com

    通讯作者:

    肖俊峰,硕士,正高级工程师;Email: xiaojunfeng@tpri.com.cn.

  • 中图分类号: TG 454

Shear properties of the sapphire/ interlayer / TC4 alloy brazed joints using Ag-Cu-Ti filler metals

  • 摘要:

    陶瓷/金属钎焊连接面临钎料对陶瓷表面润湿性差和钎焊接头残余应力难缓解等问题,文中分析了Ag-Cu-Ti系活性钎料和中间层特性对蓝宝石/TC4合金钎焊接头剪切性能的影响. 结果表明,随着Ti元素含量增加,Ag-Cu-Ti系钎料熔化温度升高,固液相线温度区间相同. Ag-Cu-3Ti钎料熔化物相主要包括银基、钛基和晶体相等,晶体相主要包括CuTi,Cu3Ti,CuO,TiO,Cu2O,Ti2O和TiAg等;蓝宝石与钎料之间形成致密冶金反应层,其组织主要由银基、铜基固溶体和多种稳定金属间化合物组成. 采用Ag-Cu-3Ti钎料在870 ℃/20 min钎焊工艺下,添加0.2 mm 4J29片、铜片、钼片、钛纤维多孔材料、2 mm 铜和钼片作中间层,钎焊蓝宝石/TC4合金接头剪切强度分别为26.74 MPa,15.20 MPa,15.78 MPa,3.11 MPa,23.73 MPa和30.49 MPa,蓝宝石/ 2 mm 钼片/ TC4合金钎焊接头剪切强度较理想.

    Abstract:

    Ceramic/metal brazing connection faces problems such as poor wetting of the ceramic surface by brazing metal and difficulty in alleviating the residual stress of joints. The effects of Ag-Cu-Ti active filler metal and the interlayer on the shear properties of the sapphire/TC4 alloy brazed joints were studied. The results show that with the increase of Ti elements content, the melting temperature of Ag-Cu-Ti filler metals increased slightly, the solid-liquid temperature range remained unchanged. The melted phases of Ag-Cu-3Ti brazing metal mainly included Ag base phase, Ti base phase, crystal phase, etc., the crystal phase included CuTi, Cu3Ti, CuO, TiO, Cu2O, Ti2O, TiAg, etc. A dense metallurgical reaction layer formed between the sapphire and filler metals, its structure was mainly composed of Ag based, Cu based solid solutions and various stable intermetallic compounds. The sapphire/TC4 alloy brazing was completed at 870 ℃/20 min using Ag-Cu-3Ti filler metal and adding 0.2 mm 4J29 sheet, Cu sheet, Mo sheet, titanium fiber porous material, and 2 mm Cu and Mo sheet as the interlayer. The shear strengths of brazed sapphire/TC4 alloy joints were 26.74 MPa, 15.20 MPa, 15.78 MPa, 3.11 MPa, 23.73 MPa, and 30.49 MPa, respectively. The shear strength of brazed sapphire/2 mm Mo sheet/TC4 alloy joints was ideal.

  • 在重大装备制造中,多层多道焊(MLMPW)技术一直是重点和难点[1].MLMPW一般需要进行离线规划[1-3],但是在焊接过程中不可避免的产生偏差,如机器人姿态、焊丝偏差造成的焊道填充不均匀,以及一些常见的焊接缺陷[4-5](未熔合,未熔透,夹渣,气孔等)形成的瓶颈难题严重影响焊接质量,因此需要在焊接过程中进行实时调整.在一般情况下,实时调整的依据是通过熔深对焊缝成形进行控制,然而,从视觉传感器中能直接获取的只有正面熔池的特征几何信息,只能从正面熔池信息预测熔深.中厚板对接中的MLMPW熔池两边侧壁因为受到坡口以及已焊焊道的约束,熔池的特征信息将会有较大差异[6],不同类型的熔池对应不同的熔深进而对应不同类型的成形,从而可以对焊接过程进行较为精确的动态控制.文中主要的研究内容是通过基于视觉注意(SENet[7])模型的VGGNet[8]架构对多层多道焊接熔池进行精确分类.

    文中涉及的多层多道MAG焊熔池图像数据是通过视觉传感系统采集的,如图1所示.试验系统包括Fanuc M-10iA型机器人(包括控制器和示教器),工控机,Xiris XVC-1000型高动态范围(HDR)相机(图2),Fronius TPS 400i焊接电源和保护气(80%氩气和20%二氧化碳)组成.试验母材为厚度30mm坡口为30°的Q235普通碳钢,使用直径为1.2mm的焊丝完成多层多道对接填充试验.

    图  1  MLMPW熔池视觉传感系统
    Figure  1.  MLMPW Molten Pool Vision Sensing System
    图  2  HDR相机位置关系
    Figure  2.  Positional relationship of HDR camera

    图3所示,遵循先两边后中间的MLMPW顺序,通过试验探索出焊接顺序和对应的焊接参数.MLMPW的焊接方式和工艺参数如表1所示.

    图  3  MLMPW排序
    Figure  3.  MLMPW sequence
    表  1  MLMPW参数
    Table  1.  MLMPW parameters
    焊接类型 焊接速度v/(mm·min−1) 打底焊电流I1/ A 填充焊电流 I2/(A) 焊枪倾斜角θ/ (°) 气流量 q/(L·min−1) 母材尺寸L × W × H/ mm
    CMT 240 170 ~ 185 210 ~ 280 −15 ~ 15 20 400 × 150 × 30
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    图4所示,机器人MLMPW理论模型分为三种:三角形成形、梯形成形和平行四边形成形.焊道1为三角形成形只对应于打底焊,焊道2,4,7,11,16为梯形成形,焊道3,5,6,8,9,10,12,13,14,15为平行四边形成形.细分的情况为打底焊为类型 1(T1);类型2(T2,焊道2),类型3(T3,焊道4),类型4(T4,焊道7,11,16)为梯形成形中两侧为坡口、一侧为焊道一侧为坡口和两侧为焊道的情况;类型5(T5,焊道3,5,6,8,9)、类型6(T6,焊道10,14,15)和类型7(T7,焊道12,13)为平行四边型中一侧为坡口、一侧为已经填充焊道和盖面焊的情况.

    图  4  MLMPW 7种类型熔池
    Figure  4.  MLMPW 7 types of molten pool. (a) T1: P1; (b) T2: P2; (c) T3: P4; (d) T4: P-7,11,16; (e) T5: P-3, 5, 6, 8, 9; (f) T6: P-10, 14, 15; (g) T7: P-12, 13

    MLMPW熔池公开的数据集极少,为了能训练熔池分类模型,必须自建数据集.为了应对自建数据集规模较小的问题,必须丰富数据集的多样性和数量,进而对其进行数据增广,包括旋转、翻转、随机平移和缩放的组合操作.如图5所示,随机选取第四层第三道(第七道)对应的熔池作为样例,对数据增广进行展示.

    图  5  熔池数据增广. 第1幅为原图,第2-6幅为翻转和顺时针旋转三次90°的图像,第7-9幅图像为随机旋转、缩放和平移组合的图像.
    Figure  5.  Melt pool data augmentation. The first image is the original image, the second to sixth images are flipped and rotated three times 90° clockwise, and the seventh to ninth images are images with random rotation, scaling, and translation.

    本研究使用基于视觉注意深度学习模型对多层多道熔池进行分类.根据焊接不同的层道特性分为七种熔池模型[6].如图6所示的研究框架,通过MLMPW试验获得熔池图像并进行标记;对数据集进行增广并设定训练集和测试集.为了提高训练效率和精度,分类模型加载预训练权值到分类网络中.试验涉及四个分类模型:(1)从零开始训练VGG16网络(M1),(2)训练Pre-trained VGG16网络(M2),(3)从零开始训练SENet-VGG16网络(M3),(4)训练Pre-trained SENet-VGG16网络(M4).

    图  6  MLMPW熔池分类总体工作流
    Figure  6.  Overall workflow of MLMPW melton pool classification

    图7所示,VGG16是由一系列连续的3*3卷积层、2*2的池化层、三个完全连接层(FC)和Softmax输出层组成.

    图  7  VGG16分类架构
    Figure  7.  VGG16 classification architecture

    图8所示,作为通道注意力机制代表的是squeeze-and-excitation network (SENet)[7],基本原理包括“挤压”(squeeze)和“激励”(excitation)两个操作,分别对特征图进行全局信息的嵌入和自适应重标定,设定不同的通道权值表达视觉注意力影响力.

    图  8  SENet模型
    Figure  8.  SENet Model

    为了应对自建数据集中数据相对较少的问题,必须引入迁移学习到MLMPW熔池分类网络中.训练数据集规模较小会引起网络欠拟合,并且从零开始训练网络时间过长,这些因素会引起网络鲁棒性较差.引入预训练模型权值到熔池分类网络中可以应对这些潜在不利因素,提升网络分类性能.

    学习算法中的超参数的合理设定是分类网络准确与否的关键因素.如表2所示,根据试验经验设置超参数.经过训练,M1、M2、M3和M4的分类准确率为93.41%、97.73%、96.78%和98.39%,所设计的分类网络达到最优分割性能.

    表  2  超参数设置
    Table  2.  hyperparameter configuration
    优化算法 Momentum 学习率 损失函数 最大epochs ε Batch size
    SGD 0.9 0.001 cross entropy 50(eps) 8(幅图)
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    熔池分类网络的综合评价标准为精确率(Pr)、召回率(Re)、F1分数(F1).可表示为

    $$ Pr = \frac{{{{TP}}}}{{{{TP}} + {{FP}}}} $$ (1)
    $$ {Re} = \frac{{{{TP}}}}{{{{TP}} + {{FN}}}} $$ (2)
    $$ F 1 = \frac{2 { Pr } \times { Re }}{ { Pr } + { Re }} $$ (3)

    式(1) ~ 式(3)中的物理量如表3所示. TP表示预测值为1,实际值也为1;FP表示预测值为0,实际值为1;FN表示预测值为0,实际值为0;TN表示预测值为1,实际值为0.

    表  3  混淆矩阵
    Table  3.  Confusion Matrix
    Confusion matrix Actual value
    Predicted
    value
    TP FP
    FN TN
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    学习曲线可以可视化分类器的学习性能.网络的训练集和测试集评估模型的准确率和损失的曲线如图9所示,从Loss曲线的波动性情况来分析,所有模型的训练曲线未有波动的情况,这说明训练过程没有陷入局部极小值的情况.引入预训练权值模型的初始精度较高,高于0.85,同时初始的Loss值较低,低于0.4.

    图  9  训练和测试曲线
    Figure  9.  Training and testing curves. (a) accuracy curve; (b) loss curve

    图10所示,为进一步研究分类性能,引入混淆矩阵可视化分类性能.可以看出,多层多道熔池分类整体准确率最高的是M4,达到最高的98.39%,验证了引入SENet可提高整体分类准确率.

    图  10  混淆矩阵
    Figure  10.  Confusion Matrix. (a) M1; (b) M2; (c) M3; (d) M4

    综合性能指标如表4所示,可以更全面的判断分类器的性能. 可以看出,除了M1之外,其他模型的精确率都在96%以上.在整体分类精度上,M4是优于其他三个模型的,特别是Type3,M4比M2高1.03%,提升较大;然而,在除了Type3和Type6外的其他类别分类性能出现了小幅度的局部退化,分类性能需再平衡优化.

    表  4  熔池分类评价值(%)
    Table  4.  Molten pool classification evaluation value
    模型 Type1 Type2 Type3 Type4 Type5 Type6 Type7
    Pt_se_vgg16 Pr 100.00 98.69 97.58 97.02 98.14 97.07 96.46
    Re 99.78 99.04 98.54 96.51 97.19 95.76 98.54
    F1 99.89 98.87 98.05 96.76 97.66 96.41 97.49
    se_vgg16 Pr 99.87 97.88 98.44 96.31 97.94 95.01 96.65
    Re 99.74 98.54 97.35 95.92 96.31 96.19 98.12
    F1 99.81 98.21 97.90 96.12 97.12 95.60 97.38
    Pt_vgg16 Pr 99.96 97.86 97.90 96.93 97.97 96.53 97.29
    Re 99.96 99.04 97.51 96.66 97.46 95.85 98.18
    F1 99.96 98.45 97.70 96.80 97.71 96.19 97.73
    vgg16 Pr 99.87 95.23 95.18 90.87 93.92 91.90 91.00
    Re 99.57 97.09 93.56 91.66 93.84 87.15 94.89
    F1 99.72 96.15 94.36 91.26 93.88 89.46 92.90
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    在所有模型中,多层多道焊Type1为打底焊,达到了近似于1的分类精度,这是因为打底焊熔池与其他层道的熔池特征差距较大。其中Type6的分类精度最低,原因是同属于平行四边形成形对应的熔池,有其相似性,区别在于Type6的熔池前端更加平滑。此时如果有弧光遮挡熔池的前端,将加剧分类的误判。验证了引入 SENet 可提高整体分类准确率.

    (1) 为了控制MLMPW质量,开发了熔池可视化监测系统.

    (2) 通过试验比较,带有视觉注意力机制的VGG16网络,训练过程通过加载预训练权值获得了整体最优的分类性能.

    (3) 精确的对熔池进行分类可以避免在MLMPW过程中出现难以修复的焊道填充缺陷.

  • 图  1   Ag-Cu-Ti系钎料DTA曲线

    Figure  1.   DTA curves of Ag-Cu-Ti filler metals

    图  2   Ag-Cu-3Ti钎料熔化后SEM + EDS测试结果

    Figure  2.   SEM + EDS test results of Ag-Cu-3Ti brazing metal after melting

    图  3   Ag-Cu-3Ti钎料熔化后XRD衍射曲线

    Figure  3.   XRD diffraction curves of Ag-Cu-3Ti brazing metal after melting

    图  4   Ag-Cu-3Ti钎料表面润湿性

    Figure  4.   Wettability of Ag-Cu-3Ti brazing metal. (a) TC4 alloy; (b) sapphire

    图  5   蓝宝石/Ag-Cu-3Ti钎焊接头界面组织SEM + EDS测试

    Figure  5.   SEM + EDS test results of interface structure of the sapphire/Ag-Cu-3Ti brazed joint. (a) SEM; (b) EDS

    图  6   中间层材料与钎焊接头剪切强度关系

    Figure  6.   Relationship between the material of the middle layer and the shear strength of the brazed joint

    图  7   中间层厚度与钎焊接头剪切强度关系

    Figure  7.   Relationship between the thickness of the middle layer and the shear strength of the brazed joint

    表  1   蓝宝石主要物理性质

    Table  1   Main physical properties of the sapphire

    密度
    ρ/(g·cm−3)
    熔点
    Tm.p /℃
    导热系数
    K/(cm·s·℃)
    杨氏模量
    E/GPa
    比热
    c/(g·s·℃)
    热膨胀系数
    α/10−6K
    3.9 2050 0.07 350 ~ 420 0.1 7.6
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    表  2   Ag-Cu-Ti系钎料固液相线温度测试结果

    Table  2   Solid-liquidus temperature test results of Ag-Cu-Ti brazing metals

    编号 钎料组成
    w (%)
    固相线温度
    Ts/℃
    液相线温度
    Tl/℃
    温度差
    ΔT/℃
    1 72Ag-28Cu-3TiH2 776.37 784.76 8.39
    2 72Ag-28Cu-5TiH2 776.64 785.10 8.46
    3 72Ag-28Cu-7TiH2 776.85 785.35 8.50
    4 72Ag-28Cu-10Sn-2TiH2
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    表  3   图2中点和面的化学成分

    Table  3   Chemical composition of points and surfaces in Fig. 2

    位置原子分数 a(%)质量分数 w(%)
    AgCuTiOAgCuTiO
    点190.209.8093.986.02
    点21.7345.0135.4517.823.7156.8833.745.67
    点369.7719.2810.9580.1516.683.17
    面436.6935.949.7617.6156.6132.676.684.03
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    表  4   图5中点和面的化学成分(原子分数,%)

    Table  4   Chemical composition of points and surfaces in Fig. 5

    位置 O Ag Al Cu Ti C
    点 1 70.18 29.82
    点2 40.95 1.01 1.69 28.03 28.32
    点 3 2.58 97.42
    点 4 26.85 47.63 25.52
    点 5 18.29 1.95 44.85 34.91
    点6 78.94 11.29 9.77
    面 7 64.71 11.53 13.73 6.73 1.40 1.91
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图(7)  /  表(4)
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-08-25
  • 网络出版日期:  2024-12-01
  • 刊出日期:  2025-02-24

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