基于单道沉积宽高比的激光金属沉积(LMD)工艺最优重叠率与单层高度的通用预测模型研究

针对激光金属沉积(LMD)工艺中单层岛状沉积表面平整度优化难题，研究人员通过建立以单道沉积宽高比λ为输入参数的通用预测模型，实现了最优重叠率R0opt 和单层高度Hh 的高精度预测（误差<10%），突破了传统实验法和简化递归模型的局限性，显著缩短了LMD工艺参数开发周期。

　　

激光金属沉积(LMD)作为金属增材制造(MAM)的核心技术之一，在复杂构件快速成型、零件修复和涂层制备领域展现出巨大潜力。然而，传统LMD工艺开发需经历单道沉积、单层岛状沉积和多层构件沉积三阶段，其中单层岛状沉积的最优重叠率R₀
确定尤为关键——不当的重叠率会导致沟槽或材料堆积，直接影响后续构件性能。现有方法中，简化递归模型（如圆形/抛物线近似）忽略熔池动力学效应，而实验法则耗时耗力。更棘手的是，不同粉末-基材组合需重复全流程开发，严重制约了LMD技术的工业化应用。

针对这一瓶颈问题，中国研究人员开展了一项突破性研究。团队发现单道沉积的宽高比λ是决定最优重叠率的核心参数，由此构建了仅需λ输入的通用预测模型体系。该成果发表于《Optics》，首次实现了跳过单层沉积阶段、直接通过单道特征指导多层构件成型的技术路线。

研究采用多参数耦合实验设计：通过调整激光功率P、扫描速度v和送粉率f获得不同宽高比λ的单道沉积；结合正交实验分析λ与重叠率R₀
对单层形貌的影响规律；基于大量验证数据集（含多材料组合）建立数学模型。关键技术包括：单道形貌特征量化（接触角θ、宽度w、高度h）、三维形貌重建、响应曲面分析和误差传播模型验证。

【Development procedure of prediction models】
研究团队首先系统分析了P=1800W、v=250mm/min条件下，六组送粉率f产生的单道特征（表1）。数据显示当λ从0.32增至0.52时，单层平整度呈现先改善后恶化趋势，揭示存在最优λ区间。

【Influence of λ and R₀
】
关键发现包括：

1. 当λ<0.4时，低R₀
   导致沟槽缺陷，而高R₀
   引发驼峰堆积；
2. 最优λ区间（0.42-0.48）内，R_0opt
   与λ呈线性关系：R_0opt
   =1.25λ+0.15；
3. 单层高度模型H_h
   =h(1.08-0.7R₀
   )经多批次验证误差<10%。

【Conclusion】
该研究建立了LMD领域首个基于单道特征的通用预测体系：

1. 创新性提出"宽高比λ-重叠率R₀
   "直接映射关系，摆脱对具体工艺参数的依赖；
2. 单层高度预测模型可跨材料适用，验证样本涵盖铝合金、钛合金等典型材料；
3. 使LMD工艺开发周期缩短40%以上，单层实验阶段完全省略。

这项研究为LMD技术工业化提供了普适性方法论，特别适用于新型合金体系（如ZrB₂
增强复合材料）的快速工艺开发。未来可通过集成机器学习进一步优化模型在极端参数区间的预测精度。