利用RSM-NSGA-II混合方法对CoCrW涂层激光熔覆工艺参数进行多目标优化

《Surfaces and Interfaces》：Multi-objective optimization of laser cladding parameters for CoCrW coatings using RSM-NSGA-II hybrid methodology

　　

贾晓超|卢晨曦|陈如森|黄润斌|张伟|周俊|张梦晴|尹燕莉|余鹤龙

佛山大学机电工程与自动化学院，中国佛山 528225

摘要

本研究采用响应面方法结合遗传算法优化，系统地优化了CoCrW涂层的激光熔覆参数。通过Box-Behnken设计实验设计进行响应面方法优化，随后利用非支配排序遗传算法II确定帕累托最优参数。综合优化策略得到了最佳激光熔覆参数：激光功率1253 W、扫描速度15.4 mm/s和粉末送进速率1.8 r/min，制备出具有优异性能的涂层，其稀释率为3.79%、显微硬度为368 HV_0.2、长宽比为4.1。微观结构分析显示，涂层主要由面心立方（FCC）基体（87.6%）和M₂₃C₆碳化物增强。与基材相比，优化后的涂层弹性模量提高了19.8%至260 GPa，硬度提高了63.6%至4.94 GPa。在往复摩擦测试（5-20N）中，优化涂层的摩擦系数降低了4.17-54.8%，磨损轨迹宽度减少了7.47%，磨损体积减少了49.66%。这种混合方法为激光熔覆参数的优化提供了一种有效途径，可应用于需要高性能表面涂层的工业领域。

引言

激光熔覆是一种先进的表面工程技术，利用高能激光束将金属材料沉积在基材上，广泛应用于采矿、化工、汽车、航空航天和再制造等领域[[1], [2], [3]]。CoCrW合金属于Stellite合金系列，具有优异的硬度、耐磨性、耐腐蚀性和抗氧化性，是激光熔覆表面保护的理想材料，这些性能对于需要在恶劣环境中运行的部件（如飞机发动机零件、涡轮叶片和柴油喷嘴）至关重要[[4], [5], [6], [7]]。然而，CoCrW合金的激光熔覆面临诸多挑战，快速的热循环会导致高残余应力，从而可能产生裂纹。因此，研究重点在于优化工艺参数以解决这些问题。

激光熔覆过程的质量受多种因素影响，每个因素都对最终熔覆层的性能起着关键作用[[8], [9], [10]]。关键工艺参数包括激光功率（决定了熔化效率和温度分布）、扫描速度（影响相互作用时间和热影响区大小）以及粉末送进速率（影响沉积材料量和层均匀性[[11]]。熔覆层的几何形状还受光斑直径和离焦量的影响，而重叠率则保证了层的均匀性和致密性[[12,13]]。保护气体流量对于防止过程中的氧化和污染至关重要[[14]]。材料特性（如热膨胀率和导电率）以及环境条件（如湿度和温度）也会影响熔覆过程。针对不同应用，会采用同轴粉末送进和线材送进等先进技术，通常还需要进行后处理步骤以达到所需的熔覆层性能。优化这些参数对于提高激光熔覆过程的质量和性能至关重要。研究人员采用了实验设计、数值模拟和机器学习等多种方法实现多目标优化[[15], [16], [17], [18]]。

响应面方法（RSM）和非支配排序遗传算法II（NSGA-II）构成了一个协同优化框架，该方法在激光熔覆过程优化中表现出方法互补性和效率提升[[20], [21], [22], [23]]。RSM建立了关键工艺参数（如激光功率、扫描速度和粉末送进速率）与涂层性能指标（如表面粗糙度、热影响区深度和显微硬度）之间的定量数学模型[[24], [25], [26], [27]]，为多目标优化提供了可靠的响应面。NSGA-II利用其在非支配排序和拥挤距离计算方面的优势，高效地在RSM构建的参数空间内探索帕累托最优解集，实现了多个涂层质量目标的协调优化。RSM通过构建高精度预测模型显著降低了实验成本，而NSGA-II算法具备出色的全局搜索能力，保持了解的多样性和分布，并在防止过早收敛方面表现出更强的稳健性[[18]]。这种整合的RSM-NSGA-II优化策略不仅准确量化了工艺参数与性能特性之间的复杂非线性关系，还有效处理了多个相互竞争的优化目标，为激光熔覆的智能工艺优化提供了全面解决方案，显著提高了优化效率和可靠性，同时为高性能熔覆层的可控制造提供了重要指导[[28,29]]。

本研究利用激光熔覆技术在316SS合金表面沉积CoCrW涂层，旨在优化沉积参数，以实现无裂纹的致密CoCrW涂层。提出了一种多目标优化响应面方法，用于预测激光工艺参数（激光功率、扫描速度和粉末送进速率）对涂层质量和性能（稀释率、长宽比和显微硬度）的影响，从而实现了对CoCrW涂层形状和质量的精确控制。利用扫描电子显微镜（SEM）分析了CoCrW合金层的微观结构，并评估了优化后涂层的摩擦学性能。研究结果表明，这种方法可显著提高316L不锈钢的耐磨性。

章节摘录

材料与设备

CoCrW激光熔覆粉末购自VMP公司（中国）。如图1所示，粉末颗粒呈球形，粒径分布为15–50 μm，确保了沉积过程中的均匀熔化和流动动力学。粉末的名义组成为58.76 wt.% Co、27.52 wt.% Cr和10.93 wt.% W，其余为Fe及微量元素（<0.5 wt%）。熔覆前，粉末在80°C下干燥4小时以降低水分含量。

单轨迹表面形貌研究

图4展示了在不同工艺条件（激光功率：1400-1800 W，扫描速度：12-18 mm/s，粉末送进速率：1.4-1.8 r/min）下激光熔覆样本的全面表征结果，这些参数在17次实验中进行了总结。图4(a)显示了单轨迹熔覆层（实验1-17）的顶视图宏观图像，不同参数组合下表面形貌有所差异，表面更光滑的涂层对应于更优化的参数组合。

微观结构表征

图7展示了使用RSM-NSGA2优化参数（激光功率：1253 W，扫描速度：15.4 mm/s，粉末送进速率：1.8 r/min，重叠率为50%）制造的激光熔覆涂层的截面形貌。如图7(a)所示，CoCrW合金涂层与316不锈钢基材之间的冶金 bonding界面由红色虚线清晰分隔。熔覆区域内多条熔覆轨迹实现了冶金结合，而稀释区

结论

本研究系统研究了在316L不锈钢基材上激光熔覆CoCrW合金涂层的过程，采用RSM和多目标优化技术提升了涂层的质量、机械性能和摩擦学性能。主要研究结果如下：

通过ANOVA分析，包含三个关键参数（激光功率、扫描速度和粉末送进速率）的BBD（边界基函数）建立了显微硬度、稀释率和长宽比的统计显著二次模型。

作者声明

数据可应要求提供。贾晓超：概念构思、初稿撰写。卢晨曦：数据整理、初稿撰写。陈如森：方法研究、初稿撰写。黄润斌：数据可视化、实验分析。张伟：项目监督、审阅和编辑。周俊：数据整理、可视化。张梦晴：实验分析、数据可视化。尹燕莉：数据整理、审阅和编辑。余鹤龙：撰写、审阅和编辑。

CRediT作者贡献声明

贾晓超：初稿撰写、可视化、项目监督、资金争取。卢晨曦：方法研究、数据整理。陈如森：初稿撰写、可视化、验证、数据整理。黄润斌：方法研究、数据整理。张伟：项目监督、资金争取。周俊：资源协调、方法研究。张梦晴：数据可视化、实验分析。尹燕莉：数据可视化、验证。余鹤龙：审阅与编辑、项目监督、资金争取。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢中国国家重点研发计划（2024YFC3908100, 2024YFC3908103）、国家自然科学基金（52475179, 52075544）、广东省基础与应用基础研究基金（2022A1515110649, 2023A1515140051）、广东省高校科研平台资助（2022ZDJS038）、国家再制造重点实验室项目（61420052023KJW001）以及吉华实验室项目的财政支持。