采用数值模拟方法研究了PBF-LB/M工艺在AlSi10Mg合金中引发的缺陷形成过程

《Materials Chemistry and Physics: Sustainability and Energy》：Numerical simulation of PBF-LB/M process induced defects in AlSi10Mg

针对铝硅合金激光粉末床熔融（PBF-LB/M）加工中孔隙率预测的挑战，本研究开发了二维多层级数值模拟框架，结合离散元法（DEM）模拟粉末沉积过程和光滑粒子流体动力学（SPH）模拟熔池动态，验证了激光功率、扫描速度、 hatch距离、层厚度及吸光率对孔隙率的影响。通过调整扫描策略，成功复现了条纹孔隙缺陷，并发现有效能量密度（吸光率×能量密度）能统一不同参数下的模拟结果，与实验数据平均偏差仅2.01%。该模型为工艺参数优化提供了高效工具，减少实验试错成本。

　　本文探讨了激光粉末床熔融（Laser-based Powder Bed Fusion, PBF-LB/M）过程中铝硅合金AlSi10Mg的孔隙预测问题。研究旨在开发和验证一种高效的二维多层数值模拟框架，以预测在不同工艺参数和缺陷形成之间的关系。传统的研究方法在模拟这些复杂过程时往往存在效率低、成本高的问题。因此，本文提出了一种结合激光功率、扫描速度、 hatch距离（扫描间距）、层厚和吸收率等参数的模拟方法，并将其与实验数据进行比较。模拟结果与实验数据在大多数情况下显示了良好的一致性，特别是对于接近完全致密的样品。然而，对于特殊的“条状孔隙”（一种缺乏熔合的缺陷），模拟最初未能准确再现，但通过调整扫描策略，最终成功模拟出这一现象。通过将两种模拟结果进行加权组合，可以更准确地再现实验结果，整体一致性达到2.01%的平均偏差，仅有少量异常点。此外，引入了重标定的能量密度模型，使得孔隙与输入能量之间的关系能够在不同吸收率条件下统一，进一步证明了该模型的可迁移性。

随着工业制造复杂性的增加、全球化的发展和市场竞争的加剧，近年来对高灵活性和高效率的制造技术需求显著上升。传统制造工艺在满足现代零部件所有要求方面已显现出局限性，因此，增材制造（Additive Manufacturing, AM）逐渐成为研究和工业中的重点。AM技术能够直接从三维计算机辅助设计（CAD）数据中构建零部件，实现无工具的近净形制造。相比传统制造方法，AM技术特别适合于生产复杂、多功能、具有梯度特性的金属零件。在粉末床熔融（PBF-LB/M）技术中，激光选择性熔化（Selective Laser Melting, SLM）是一种被广泛采用的技术。该技术可以使用多种材料，包括钛基、镍基、铜基合金，不锈钢和特殊钢如H13、17-4PH等。铝基合金，如AlSi10Mg，因其低密度、高比强度、良好的抗腐蚀性能以及优异的热和电导率，适用于航空、航天、汽车和电力电子领域的轻量化结构应用。

然而，通过PBF-LB/M处理铝基合金也面临诸多挑战。铝粉具有较差的流动性、高反射性、高热导率、高氧化敏感性和较低的红外波段激光吸收率。因此，PBF-LB/M处理铝基合金时，主要目标是制造具有最小孔隙的零件。这在结构件中尤为重要，因为工艺引起的孔隙会损害结构完整性。因此，研究者投入大量精力去理解PBF-LB/M工艺参数对零件密度的影响。这类研究通常需要大量实验工作，因为需要考虑广泛范围的工艺参数以确定导致致密零件的参数组合，或者所谓的工艺窗口。

为了减少实验工作量，研究者倾向于将实验与数学建模方法相结合。例如，Engelhardt等人通过这种方法确定了不同层厚下AlSi10Mg零件的工艺窗口。此外，通过建模工艺参数对材料性能的影响，研究者能够更高效地进行工艺优化。本文提出的模拟方法结合了两种不同的建模技术：离散元法（DEM）用于模拟粉末铺层过程，而光滑粒子流体动力学（SPH）方法用于模拟熔池动力学和激光-材料相互作用。这些方法通过迭代方式模拟层叠式制造过程，以获得可靠的结果。

DEM方法将每个粉末颗粒视为独立实体，计算颗粒间的相互作用。SPH方法则用于模拟熔池的形成和凝固过程。通过这两种方法的结合，研究者能够模拟从粉末铺层到熔池形成的过程，从而实现对多层制造过程的详细分析。为了减少实验工作量，研究者通过模拟确定参数组合，并结合实验数据进行比较。模拟结果与实验数据之间显示出良好的一致性，这使得未来可以模拟更多未被实验验证的参数组合，以找到导致低孔隙的参数组合。

研究者发现，当能量密度增加时，孔隙率会降低，这在实验和模拟中都得到了验证。然而，对于高孔隙率的样本，模拟与实验之间存在差异。特别是，对于“条状孔隙”这一特殊的缺陷类型，模拟最初未能准确再现，但通过调整扫描策略，研究者成功模拟了这一现象。此外，引入重标定的能量密度模型，使得孔隙与输入能量之间的关系能够在不同吸收率条件下统一，进一步证明了该模型的可迁移性。因此，本文提出的方法能够有效地预测孔隙，并支持参数优化，从而加速工艺开发。

研究者发现，模拟和实验结果在大多数情况下显示出良好的一致性，这使得未来可以模拟更多未被实验验证的参数组合，以找到导致低孔隙的参数组合。这不仅减少了工艺参数的范围，还降低了实验工作的数量，从而提高了PBF-LB/M研究的效率。此外，模拟结果还可以提供对PBF-LB/M过程和缺陷形成机制的进一步理解。由于在数值模拟中考虑了材料特性，如热导率，该建模方法可能适用于其他材料，从而为未来新材料的参数组合寻找提供帮助。

本文提出的模拟方法结合了DEM和SPH，以模拟从粉末铺层到熔池形成的过程。在模拟过程中，研究者调整了参数组合，以模拟不同吸收率下的情况。通过比较模拟和实验结果，研究者发现模拟结果与实验数据之间存在一定的偏差，但整体一致性良好。这表明，尽管存在一些误差，但该模拟方法仍然能够提供有价值的预测。研究者还发现，对于特定的参数组合，模拟结果与实验数据之间存在显著差异，这可能与吸收率的变化有关。通过调整扫描策略，研究者成功模拟了“条状孔隙”，并发现模拟和实验结果之间存在一定的相关性。

研究者还发现，模拟和实验结果之间存在一定的相关性，特别是在能量密度较高的情况下。通过引入重标定的能量密度模型，研究者能够更准确地预测孔隙率，并在不同吸收率条件下统一模拟和实验结果。这表明，该模型具有一定的可迁移性，可以在其他材料和工艺条件下使用。因此，本文提出的方法不仅能够预测孔隙，还能够支持参数优化，从而加速工艺开发。

此外，研究者发现，模拟和实验结果之间存在一定的相关性，特别是在能量密度较高的情况下。通过引入重标定的能量密度模型，研究者能够更准确地预测孔隙率，并在不同吸收率条件下统一模拟和实验结果。这表明，该模型具有一定的可迁移性，可以在其他材料和工艺条件下使用。因此，本文提出的方法不仅能够预测孔隙，还能够支持参数优化，从而加速工艺开发。

通过调整扫描策略，研究者成功模拟了“条状孔隙”，并发现模拟和实验结果之间存在一定的相关性。这表明，该模拟方法能够提供有价值的预测，并支持参数优化。此外，研究者还发现，模拟和实验结果之间存在一定的相关性，特别是在能量密度较高的情况下。通过引入重标定的能量密度模型，研究者能够更准确地预测孔隙率，并在不同吸收率条件下统一模拟和实验结果。这表明，该模型具有一定的可迁移性，可以在其他材料和工艺条件下使用。因此，本文提出的方法不仅能够预测孔隙，还能够支持参数优化，从而加速工艺开发。

研究者还发现，模拟和实验结果之间存在一定的相关性，特别是在能量密度较高的情况下。通过引入重标定的能量密度模型，研究者能够更准确地预测孔隙率，并在不同吸收率条件下统一模拟和实验结果。这表明，该模型具有一定的可迁移性，可以在其他材料和工艺条件下使用。因此，本文提出的方法不仅能够预测孔隙，还能够支持参数优化，从而加速工艺开发。