综述：激光束摆动改善金属熔合的研究综述：目的、方法、成果与未来挑战

《JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY》：A review of laser beam oscillation for improved metal coalescence: The purpose, methods, outcomes, and future challenges

　　

综述了通过光束摆动实现激光熔合过程的最新改进。激光束摆动改善了基于激光的焊接和熔覆中的热控制。激光路径优化减少了过度热输入并增强了熔合。直接与逆问题在经验方法之外改进了参数优化。未来工作将集成先进设备、数据驱动优化和闭环传感。

2. 激光束摆动（laser beam oscillation）——基本机制与科学/实践意义

2.1. 激光束摆动的生成机制与振镜控制
激光束摆动依赖高速、高频的光学操控系统，通过振镜（galvanometer）扫描头调制摆动路径，实现高振幅的激光束移动。振镜利用移动磁铁和光学位置检测器实现高精度、高响应速度的控制。然而，高速运动控制中的旋转驱动受限于加速度和减速度，可能导致预计算能量分布与实际分布之间的偏差。空间光调制器（SLM）虽可实现精确光束控制，但受限于低损伤阈值和高速响应能力不足，因此振镜机制是目前最实用的方案。

2.2. 摆动参数对激光熔合过程的影响
摆动参数通过影响能量分布、熔池流动、凝固特性和缺陷形成，决定过程质量与稳定性。

2.2.1. 摆动形状（Oscillation shape）
常见摆动形状包括线形、圆形、8字形和无限形，它们产生不同的能量密度分布。圆形摆动（circular beam oscillation）通过涡流促进晶粒细化和气泡释放，消除气孔；线形摆动在钢/碳纤维增强聚合物（CFRP）激光焊接中改善接头性能，而8字形摆动在铝锂合金中得到更优抗拉强度。形状选择取决于目标材料和加工目标，但缺乏基于能量分布或熔池流动的统一准则，限制了系统优化。

2.2.2. 频率（Frequency）
频率决定摆动形状的重叠比，影响热积累。高频率（如100 Hz）使能量分布更均匀（ΔE从23.94 W/mm²降至18.34 W/mm²），稳定小孔（keyhole），减少表面隆起。频率低于50 Hz时进入深熔焊模式，高于100 Hz时转为热传导模式。但频率的效果受振幅、功率等参数耦合影响，单独增加频率未必消除气孔，需综合评估。

2.2.3. 振幅（Amplitude）
振幅决定摆动空间范围，增大振幅使熔池更宽、温度梯度降低，改善表面形貌，抑制过度熔深。但振幅增加导致穿透深度下降，尤其在厚板（如20 mm 5083铝）中可能引起未熔合缺陷。此外，过大幅值会因非线性运动动力学在边缘集中能量，增加热裂纹风险。

2.2.4. 组合摆动参数
频率和振幅的组合影响能量通量分布，增大振幅和频率可减小晶粒尺寸、提高硬度，抑制表面粗糙度波动。线性摆动在最高振幅和频率下最有效抑制小孔波动。参数之间相互作用复杂，需权衡稳定性与搅拌强度、熔宽与熔深等。

3. 激光束摆动在激光熔合过程中的应用

3.1. 激光焊接（Laser welding）

3.1.1. 软金属焊接——铝（Aluminium）
铝因高反射率和热导率易产生热裂纹。圆形摆动通过展宽焊道、控制热应力分布，降低热裂纹敏感性，抑制飞溅，改善拉伸性能。在铝-铜异种焊接中，摆动通过提高雷诺数（Reynolds number）产生涡流，促进元素混合，抑制脆性金属间化合物（IMCs）形成，减少气孔，提高接头强度。但参数不当时仍可能引起内部裂纹和飞溅，需基于模拟优化。

3.1.2. 硬金属焊接——钛（Titanium）
钛合金（Ti6Al4V）焊接中，圆形摆动降低温度梯度，抑制针状马氏体相，窄化热影响区，但高频下晶界连续性降低导致力学性能下降。环形光束模式（ring-beam mode）与圆形摆动结合可减少飞溅（Δ%=88.6%）。在钛-不锈钢异种焊接中，圆形摆动抑制钛侧扩散，提高界面强度（从313 MPa升至392 MPa）。在钛-铝焊接中，圆形摆动使雷诺数增加，促进湍流，抑制Al₂Ti形成，使断裂发生在铝侧。

3.2. 激光熔覆（Laser cladding）
激光熔覆涉及粉末或丝材送料，摆动分散能量，扩展熔池，形成更宽、更光滑的薄壁结构。8字形摆动通过增强横向热传导抑制热积累，提高宽高比，减少多层熔覆中的结构坍塌。摆动使稀释率降低，促进等轴枝晶区域扩展。在粉末送料中，摆动增加能量分布宽度，改善粉末捕获效率；在丝材送料中，无需增加总热量即可实现稳定丝材熔化。但摆动参数多基于单道优化，多层熔覆中的热积累和前道形貌效应未被充分评估。力学性能方面，摆动可细化晶粒提高抗拉强度，但晶界密度增加导致腐蚀抗力下降，需权衡。

4. 推导最优激光束摆动策略的方法

4.1. 实验优化方法（Experimental optimisation approach）
传统实验方法包括单因素试验（Single-Factor experiment）和回归分析（Regression Analysis），通过大规模迭代试验确定参数，但受限于离散设计空间，且无法揭示底层物理机制。

4.2. 作为最优摆动参数前提的计算建模

4.2.1. 数值模拟方法（Numerical simulation approaches）
多物理场模拟（如Flow-3D/Flow-weld、ANSYS Fluent、Abaqus、COMSOL Multi-physics、MATLAB）按尺度分为微尺度、颗粒尺度、介观尺度和宏观尺度。模拟涉及热-冶金模型、热-流体模型和热-力学模型，其中热-流体模型广泛用于研究熔池几何、小孔行为和凝固特性。

4.2.2. 模型有效性评估方法
验证方法包括：通过热模拟的熔深与实验几何对比（如铝-不锈钢搭接焊）；通过能量色散X射线光谱（EDS）评估元素扩散分布；通过高速相机和X射线成像实时观察熔池动态（如小孔行为、气泡释放）；通过热-弹-塑性模型验证残余应力分布。目前验证仍集中于有限物理量，综合多物理场验证框架尚不完善。

4.3. 材料与工艺参数优化的直接与逆问题计算方法

4.3.1. 直接问题（DirP）用于激光束摆动
直接问题通过预定义参数（如激光功率、扫描路径、频率、振幅）进行多物理场模拟，预测温度分布、熔池形貌、缺陷等，再通过实验验证。例如，线性摆动优化铝-不锈钢焊接参数，抑制IMC并提高断裂载荷。热-流体模拟用于优化Inconel 625熔覆参数，抑制气孔和Laves相。机器学习（ML）如人工神经网络（ANN）、深度学习（DL）和核岭回归（KRR）被集成到模拟数据中，提高优化效率。但DirP仍需迭代试错。

4.3.2. 逆问题（InvP）用于激光束摆动
逆问题预设目标（如温度分布），通过数学优化（如格林函数（Green's function）热模型、代价函数最小化）直接推导最优参数，无需迭代试验。已在激光辅助加工（LAM）和激光喷丸成形中实现均匀温度分布和复杂几何形状。ML与逆问题结合（如遗传算法）可提高多目标优化效率。但当前格林函数方法假设均匀材料，无法处理温度依赖性和相变等非线性效应，限制了在异种材料和多层熔覆中的应用。

5. 参数优化的未来工作

5.1. 先进硬件（Advanced hardware）
为处理复杂几何和多材料，需开发更紧凑的振镜头，以适应机器人有效载荷，并实现振镜扫描与机器人传输的同步。双光束激光系统需进一步小型化。未来应注重硬件与控制策略的协同设计。

5.2. 更高效的计算方法（More efficient computational approach）
集成ML可提高优化效率，但高质量数据获取和重优化仍需时间。逆问题有望成为更高效的方法，但需改进数学模型以处理非线性效应。物理信息神经网络（PINN）可结合偏微分方程（PDE）直接求解逆问题，提高对噪声数据的鲁棒性。

5.3. 传感系统实现闭环控制（Sensing systems to enable closed-loop control）
非接触温度传感（如热成像、CCD相机）需集成到机器人手臂中，多相机配置可捕获多源信息，但带来校准和同步挑战。闭环控制需将硬件、传感和建模统一，通过数据驱动模型预测控制（Data-driven model predictive control）处理系统延迟，实现自主规划与自适应摆动轨迹。

6. 结论（Conclusion）
激光束摆动通过频率、振幅和形状控制热输入和熔池，减少焊接缺陷，但参数增多使优化复杂。多物理场模拟结合ML提高了效率，逆问题方法可实现更高效的参数推导。未来需集成先进硬件、实时传感和计算建模，实现闭环控制，推动自主激光加工系统的发展。