《Materials Today Communications》：Influence of volumetric energy density on mechanical properties and process parameter optimization of SS321 LPBF components using a hybrid predictive optimization methodology
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激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）是一种常规金属增材制造技术，试样致密度是质量评价的重要因素。研究人员采用L16 Taguchi设计探究体积能量密度（Volumetric Energy Density, VED）及工艺
激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）是一种常规金属增材制造技术，试样致密度是质量评价的重要因素。研究人员采用L16 Taguchi设计探究体积能量密度（Volumetric Energy Density, VED）及工艺参数变化对321不锈钢（SS321）的影响，测试16组VED（35.51–90.91 J/mm3）。在90.91 J/mm3下获得最优相对密度99.81%与表面粗糙度13.98 μm；低VED 35.51 J/mm3导致未熔合（Lack-of-Fusion, LOF）及高粗糙度28.2 μm。激光功率400 W、扫描速度1000–1600 mm/s、VED 56.82–90.91 J/mm3的试样密度良好，硬度232.4–241.7 HV，显微组织细化。鉴于LPBF参数交互复杂，研究人员引入机器学习构建神经网络模型，协同NSGA-II与MOPSO算法进行多目标优化，预测与验证误差小于3.2%。研究指出VED单因素不能决定零件质量，不同激光功率与扫描速度组合使力学性能显著变化。SS321最佳工况为激光功率400 W、扫描速度1600 mm/s、扫描间距0.11 mm、层厚0.04 mm。
研究背景方面，奥氏体不锈钢321（SS321）因含钛（Ti）而在427–816 °C区间具备抗晶间腐蚀与相稳定性，广泛用于炉体、化工反应器及航空排气歧管等高温场景。传统电弧焊因钛导热差易失效，而线弧增材制造（WAAM）表面粗糙且尺寸精度低。激光粉末床熔融（LPBF）可实现近全致密与复杂几何，但LPBF快冷（10?–10? K/s）会动力学抑制TiC析出，使高温敏化抗力下降；同时LPBF受激光功率（LP）、扫描速度（SS）、扫描间距（HS）、层厚（LT）等多参数耦合影响，缺陷敏感。针对SS321的LPBF系统研究此前稀缺，故研究人员开展此项工作以明确VED与参数组合对密度、硬度、粗糙度及残余应力的规律，并建立混合预测优化框架。
关键技术方法上，研究人员选用气雾化球形SS321粉末（15–53 μm），在Intech STLR180设备（Yb光纤激光，波长1070 nm，最大400 W）上以L16 Taguchi矩阵调控LP、SS、HS（固定0.11 mm）、LT（固定0.04 mm），覆盖VED 35.51–90.91 J/mm3；采用阿基米德法测相对密度，维氏硬度计测显微硬度，轮廓仪测表面粗糙度，X射线衍射与金相观察残余应力与显微组织；进而以四输入（LP、SS、HS、LT）四输出（相对密度、表面粗糙度、残余应力、微硬度）建立人工神经网络（ANN）代理模型，耦合NSGA-II与MOPSO两类多目标元启发算法互验，求取Pareto前沿并做实验复测。
研究结果部分，引言指出SS321高温优势及LPBF快冷对TiC抑制的冶金矛盾，引出参数优化必要性。材料与方法中，2.1节明确粉末化学成分（Fe 63.95、Cr 19、Ni 12、Ti 0.7 wt%）与粒度分布（D50=36 μm）；2.2节给出VED公式 VED = LP / (SS × HS × LT) J/mm3，扫描策略为分层双区、邻层转角67°，试样尺寸10×10×15 mm3，仓内氧浓度<0.1%并以氮保护。后续实验数据显示：随VED由35.51升至90.91 J/mm3，相对密度由低值增至99.81%，粗糙度由28.2 μm降至13.98 μm；VED 56.82–90.91 J/mm3且LP=400 W、SS=1000–1600 mm/s时硬度232.4–241.7 HV，组织细密；低VED出现未熔合孔隙。ANN-NSGA-II/MOPSO混合框架对四响应预测与验证偏差均<3.2%，Pareto解指向LP=400 W、SS=1600 mm/s、HS=0.11 mm、LT=0.04 mm为综合最优。讨论部分强调VED并非单值决定质量，同VED下LP与SS组合不同可致密度与硬度分化，证实参数交互效应显著；ANN代理模型能捕捉非线性耦合，混合元启发算法提供可复现的多目标折衷解，弥补单因素试验不足。结论翻译为：体积能量密度（VED）作为单一因子不能决定SS321 LPBF零件质量，激光功率与扫描速度的不同组合会引起力学性能显著变化；SS321最佳操作条件为激光功率400 W、扫描速度1600 mm/s、扫描间距0.11 mm、层厚0.04 mm，对应VED 90.91 J/mm3，实现相对密度99.81%、粗糙度13.98 μm、硬度232.4–241.7 HV；基于ANN耦合NSGA-II与MOPSO的混合多目标优化框架预测误差小于3.2%，可作为SS321 LPBF工艺窗口选取的可靠依据。该文发表于《Materials Today Communications》。
