激光诱导超声辅助的激光剥蚀光谱（LIBS）技术用于金属增材制造中非基体敏感性元素的定量分析

《Additive Manufacturing》：Laser-Induced Ultrasound-Assisted LIBS for Matrix-Insensitive Element Quantification in Metal Additive Manufacturing

　　强伟胡|连波郭|胜坤严|学成牛|伟郭|嘉园周|洪德刘|哈塞·萨塔尔
华中科技大学光电信息学院，武汉，湖北，430074，中国

摘要
金属增材制造（MAM）需要严格控制合金元素的组成，以避免缺陷并确保可预测的微观结构和部件性能。然而，微观尺度的分离和不断变化的熔池条件引入了强烈的基体效应，这些效应降低了传统的激光诱导击穿光谱（LIBS）的校准精度，限制了其在线过程控制中的应用。在这里，我们开发了一种基于物理机制的光谱-超声框架，将激光超声（LU）与LIBS相结合，实现了不受基体影响、跨合金的元素定量分析。LU场通过三个可重复的指标进行表征——峰值干涉幅度（A）、信号能量（E = ∫A(t)2dt）和时频包络宽度（Δt，来自连续小波变换）——这些指标被证明可以定量映射到关键的等离子体属性（温度T、粒子数密度n0和辐射路径长度l）上。这些基于物理的声学替代指标被嵌入到一个两阶段注意力网络（SU-MACNet）中，该网络执行受机制约束的光谱校正，抑制了不同合金和制造条件下的基体诱导的非线性。应用于铝、不锈钢和镍基超级合金系统（代表激光粉末床熔融工艺），该统一模型的R2值达到0.995–0.998。对于一个代表性谱线（Mn I 259.37 nm），共享的R2值从0.636（未经校正）提高到了0.998，RMSE/ARE/RSD相比直接LIBS减少了80–95%。不确定性分析显示残差接近零均值，且对脉冲能量和几何形状扰动的鲁棒性得到增强。这里展示的非空化LU剂量测量提供了一种通用的、可扩展的方法，用于在线、亚秒级的无损元素监测，并为先进MAM环境中的闭环成分控制奠定了基础。

引言
金属增材制造（MAM），通常称为金属3D打印，通过二维扫描策略逐层制造零件[1]。其高材料利用效率、生产复杂几何形状的能力以及设计灵活性[2]，推动了其在汽车、能源[3]、航空航天[4]、生物医学工程[5]和国防安全[6]等领域的快速采用。合金成分和浓度直接影响微观结构和机械性能：例如，在Ti-6Al-4V基体中添加1 wt%的共晶元素（Co、Cr或Ni）可以将屈服强度提高多达200 MPa而不牺牲延展性[7]；在WAAM制造的Al-Mg合金中，17.31%的Mg损失导致拉伸强度下降约15 MPa，伸长率增加4.7%，硬度下降约5.7%，而只有5.56%的Mg损失的样品则没有这些变化[8]。总体而言，这些发现强调了在MAM过程中实时、准确的元素定量分析的迫切需求，以确保零件质量和性能[9]。然而，传统的分析方法——X射线荧光光谱（XRF）[10]、能量色散光谱（EDS）[11]和电感耦合等离子体光发射光谱（ICP-OES）[12]——涉及复杂的样品制备、漫长的周转时间、潜在的样品破坏以及有限的同时多元素检测能力。

激光诱导击穿光谱（LIBS）适用于原位多元素分析，因为它快速、非接触且应用范围广[13]。这里，LIBS的目的不是取代已建立的离线表征工具如SEM/EDX或XRF，而是因为其快速的逐点采集能力、最小的样品制备要求、同时多元素检测能力以及在未来增材制造中在线或在线部署的更大潜力。在金属增材制造中，LIBS已被证明可用于制造过程中的原位多元素分析，从而直接在制造循环中跟踪成分[14]。LIBS还应用于与增材制造相关的金属粉末或颗粒流的在线分析，支持原料监控和过程控制[15]。此外，一些研究结合LIBS和数据驱动方法来识别打印零件中的缺陷或进行与缺陷相关的特征的半定量评估[16],[17]。这些先前的努力证明了LIBS在增材制造中的可行性和相关性。然而，跨不同合金的定量转移仍然具有挑战性，因为等离子体发射受到基体依赖的激光-材料耦合、表面条件和过程诱导变异性的强烈影响。这种非线性通常被称为“基体效应”[18],[19]。此外，自吸收和线干涉等现象在实际情况下面进一步扭曲了强度-浓度关系。为了缓解这些问题，包括实验性地调整样品制备以抑制基体变异性[20]，以及结合一点校准和无校准LIBS的算法方案来改进强度校正[21]。尽管取得了进展，但大多数策略依赖于单模态信息，在基体干扰强或变化时可能缺乏鲁棒性。LIBS的一个实际优势是它可以容易地与提供额外物理信息的补充诊断方法结合使用。来自激光诱导等离子体的联合化学-声学映射表明，辅助通道可以帮助区分材料相。将LIBS光谱与光学成像（如基于相机的熔池或羽流成像）相结合，已被报道可以提高增材制造中的过程监测性能。除了光学之外，超声还提供了一种非接触式的近表面热机械状态探测手段，具有丰富的时频内容。超声响应系统进一步展示了声场如何编码或触发材料响应。在金属粉末床熔融中，将微观结构控制与原位和离位处理相结合，强调了在加工过程中多物理场视角的重要性[22],[23],[24]。

受这些观察结果的启发，本研究引入了一种用于金属增材制造中定量LIBS的光谱-超声融合策略。从同一烧蚀事件记录的激光诱导超声被用作信息辅助通道，因为声学响应反映了激光-材料耦合以及与等离子体形成和基体依赖的信号失真相关的热机械行为。我们将基于物理的耦合定义为一种校正路径，该路径由超声波描述符A、E和Δt与等离子体相关变化之间的物理可解释关系指导，从而使声学通道提供一个先验约束，以减少基体诱导的偏差，而不是作为确定的等离子体诊断工具。基于这种耦合，我们开发了SU-MACNet作为两阶段注意力框架，首先执行 ultrasound 引导的光谱偏差校正，然后使用多尺度光谱特征进行浓度回归，从而超越了单阶段融合。这种设计在跨合金条件下提高了鲁棒性和泛化能力，并支持金属增材制造中的高精度、实时元素监测。

系统概述
为了在金属增材制造（MAM）过程中实现高精度的元素定量分析，开发了一个多模态光谱-超声融合分析系统，如图1所示。样品制备工作流程如图1a所示，而信号采集的实验配置如图1b所示。

LIBS激发和光发射
一个泵浦式Nd:YAG激光器（Quantel Q-smart 850）作为激发源，工作在1064 nm频率，脉冲持续时间为6 ns。

等离子体-声学耦合：实验验证
电子数密度可以通过斯塔克展宽来估计，使用谱线宽度作为间接测量[39]：
ne=g1(FWHM)。元素干涉EI可以直接通过干涉元素的光谱强度SI表示：
EI=g2(SI)。对于无法直接从光谱数据获得的其余三个参数——T、n?和l——激光超声信号提供了一种可行的推断方法。我们开发了一个耦合框架，定量地将超声特征与...