采用激光定向能量沉积技术对H13基材/Inconel718涂层进行表面改性：工艺参数优化与机械性能评估

《Materials Science and Engineering: A》：Surface Modification of H13 Substrate/Inconel718 Coating by Laser Directed Energy Deposition: Process Parameters Optimization and Mechanical Properties Evaluation

　　高彦冲|马哲伦|孙正宇|孟凡伟|于天宝|王国发
东北大学机械工程与自动化学院，沈阳，110819，中国

**摘要**
激光定向能量沉积（LDED）作为一种增材制造（AM）技术，在高性能表面工程应用中崭露头角。然而，由于参数之间的复杂相互作用以及缺乏评估机械性能的充分理论框架，深入研究LDED的工艺-结构-性能（PSP）关系面临重大挑战。本文以H13基材/Inconel718涂层的表面改性为例，采用PSP框架系统地解释了工艺参数如何影响涂层形态、微观结构演变和机械性能。首先，建立了将工艺参数与长宽比和稀释率相关联的响应模型，以表征控制涂层形态的定量关系。随后，开发了一种混合NSGA-II-SA多目标优化算法，以实现涂层形态的协调优化。最后，系统研究了在最佳参数下的微观结构、显微硬度、拉伸性能和疲劳性能。同时，通过SEM分析了断裂形态。结果表明，该模型能够很好地预测和优化涂层形态尺寸。XRD、EDS和EBSD的微观结构分析显示，涂层稳定性的提高促进了晶粒细化，并使得相分布更加均匀。结合区的平均显微硬度分别是基材和涂层的2.7倍和2.2倍。拉伸测试考虑了不同涂层区域对试样性能的影响，以及拉伸方向和沉积方向的作用。疲劳测试表明，扫描策略显著影响了组件的使用寿命，多层正交往复法使结合区的疲劳寿命比传统往复法提高了47.47%。本研究为LDED的优化分析提供了理论指导，并加深了对工艺-结构-性能关系的理解。

**引言**
AISI H13钢是一种高性能合金，以其出色的强度、硬度和韧性而闻名。它广泛应用于工业模具和关键部件的制造，如锻造、挤压模具和TBM中的盘式切割器[[1], [2], [3]]。然而，在高温应用（如盘式切割器）中，H13钢会经历极端的接触应力、冲击载荷和热循环，导致材料退化或失效，包括磨损、高温氧化和其他相关损伤现象[[4], [5], [6]]。许多表面改性技术被用来在极端条件下提高使用寿命和整体性能[[7], [8], [9], [10]]。
Inconel718合金是最广泛使用的超合金，在-250°C至700°C的温度范围内表现出优异的性能，常用于航空航天、核反应堆和其他高温行业[[11], [12], [13]]。超合金具有出色的高温强度和耐腐蚀性，但其低热导率和高加工硬化率的独特组合在机械加工和成形过程中带来了挑战[[14], [15]]。许多研究人员专注于基于激光的材料加工技术，以克服这一挑战并降低加工成本，目前正致力于Inconel718的制造和性能提升[[16], [17], [18], [19]]。
随着高功率激光技术的进步，激光定向能量沉积（LDED）近年来受到了广泛关注[[20], [21]]。由于其高能量密度以及在基材表面形成低稀释率和高强度的冶金结合的能力，LDED已成为表面工程中产品修复或改性的重要工艺技术[[22], [23]]。LDED是一个高度复杂的非线性过程，涉及多个物理场在多个工艺参数影响下的相互作用[[24], [25]]。工艺参数对涂层形态质量的多种影响，在定性和定量表征工艺参数与涂层形态之间的相关性方面提出了重大挑战。因此，建立将工艺参数与基材和涂层几何特性相关联的预测模型至关重要，以实现更高的质量。从根本上说，LDED组件的质量和性能受材料科学中的工艺-结构-性能（PSP）范式的支配[[26], [27], [28], [29], [30]]。沉积过程中的工艺参数调节熔池的热循环，进而影响固化行为，最终决定了沉积材料的微观结构特征，包括晶粒形态和尺寸、晶体取向、次生相演变以及孔隙率、未熔合和微裂纹等缺陷。所得微观结构是决定组件最终性能的主要因素。过去几十年中，LDED的工艺优化引起了大量研究兴趣[[31], [32], [33]]。沉积涂层的重要参数（如长宽比和稀释率）评估了单道涂层的形态。当前研究表明，一些学者主要关注优化涂层形态和材料的机械性能。郭等人[[34]]使用预测和分类方法对单道涂层和搭接涂层进行建模，理解涂层层的形态并处理参数关系。张等人[[35]]证明，在激光熔覆的Inconel 718涂层中添加TiC有助于晶粒细化并抑制Laves相的形成。他们的发现表明，添加5 wt.%的TiC可以在提高硬度和耐磨性之间达到最佳平衡。彭等人[[36]]提出了一种多目标参数优化方法，利用混合TS-GEP算法结合NSGA-II来提高激光熔覆过程中的能量和材料效率。Hashemi等人[[37]]研究了工艺参数对几何特性的影响，使用Box-Behnken方法开发了二次模型，优化了最佳参数，并通过实验测试验证了结果。LDED工艺参数优化的关键和首要任务是收集和分析单道材料沉积数据。单道沉积数据为理解多层和多道涂层的形成机制提供了必要的理论支持。因此，优化单道涂层的截面形态可以提高涂层质量和性能。同时，通过LDED制造的组件应在从静态到复杂多轴动态载荷的各种载荷条件下表现出良好的性能，以满足应用要求[[38], [39], [40], [41]]。许多研究人员广泛研究了LDED材料的微观结构和机械性能[[42], [43], [44]]。然而，工艺引起的缺陷被发现会通过在应力集中区域引发裂纹萌生而严重影响疲劳性能，这一点通过微观结构分析得到了证实[[45]]。显然，LDED工艺引入了随机缺陷或孔隙，不同因素（如扫描策略）的影响导致材料性能的各向异性，从而导致拉伸强度不稳定和疲劳寿命的某种程度分散。因此，探索LDED材料的机械性能具有重要意义。

**本文采用数据驱动的回归模型作为实验框架，以捕捉工艺-结构-性能趋势并优化LDED工艺。主要工作分为两个阶段进行。第一阶段通过改变激光功率、扫描速度和粉末进料速率等参数，系统研究单道沉积，建立工艺参数与沉积形态之间的定量关系。第二阶段利用优化后的参数制造功能性试样，并评估其对综合机械性能（包括微观结构、显微硬度、拉伸强度和疲劳寿命）的影响。多目标遗传算法通过Pareto前沿分析同时优化涂层形态的长宽比和稀释率，增强了传统的正交实验设计。本文研究了工艺参数对涂层形态的影响，并系统分析了在最佳参数下的微观结构和机械性能。本研究为LDED的优化分析提供了理论指导，并加深了对工艺-结构-性能关系的理解。**

**材料**
使用的雾化Inconel718球形合金粉末粒径为53-150 μm（KOTILON公司，成都，中国）。在LDED工艺之前，粉末在125°C的受控环境中干燥2小时以去除水分。基材尺寸为100 mm×100 mm×10 mm，经过粗磨以去除表面氧化物和杂质，然后使用180目砂纸抛光以平滑不规则表面并降低反射率。

**正交实验设计**
表2显示了实验使用的参数设置，表3显示了实验结果。图2展示了在OLS4100 3D下观察到的涂层层截面。截面呈现弧形轮廓，表明涂层与基材之间有良好的结合。为了系统研究工艺参数对涂层特性的影响，采用了正交实验设计。这种方法使得每个参数水平都能被独立评估。

**结论**
本文根据优化涂层形态的要求优化了LDED技术的参数，并在最佳参数下表征了涂层的机械性能。本研究采用数据驱动的回归模型作为补充方法，以捕捉工艺-结构-性能趋势，并为工艺优化和机械性能提供预测指导。主要结果总结如下：

**作者贡献声明**
王国发：监督。
于天宝：监督、资源管理、项目管理和资金获取。
孟凡伟：概念构思。
孙正宇：验证。
马哲伦：监督、方法论、资金获取、概念构思。
高彦冲：撰写-审稿与编辑、撰写-初稿、方法论、研究。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

**数据可用性**
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**利益冲突声明**
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**致谢**
作者衷心感谢广东省基础与应用基础研究基金-海上风电联合基金（2024A1515240023）、国家自然科学基金（编号52305452）、辽宁省自然科学基金联合基金（博士研究启动项目）（编号2023-BSBA-134）、中国博士后科学基金（2024M750369）以及中央高校基本科研业务费提供的财政支持。