粉末粒径对AlSi10Mg激光定向能量沉积中缺陷形成机制及工艺优化的影响

《Surface and Coatings Technology》：Influence of powder particle size on defect formation mechanisms and process optimization in laser directed energy deposition of AlSi10Mg

　　

# 激光定向能量沉积加工AlSi10Mg合金中粉体粒度对孔隙形成与工艺敏感性的影响

## 摘要

激光定向能量沉积（L-DED）在铝合金部件修复与再制造方面具有显著潜力，但孔隙问题仍然是实现高质量沉积体的主要挑战。本研究比较了细粉（15–53 μm）与粗粉（53–105 μm）AlSi10Mg粉末，以探究L-DED过程中孔隙形成机制与工艺敏感性方面的差异。研究采用田口正交试验设计，以孔隙率为响应指标。方差分析结果表明，对于细粉而言，氩气流量是影响孔隙率的主导因素，贡献率达42.40%；而对于粗粉，激光功率为主导因素，贡献率为44.51%。在优化条件下，单层多道沉积试样的孔隙率分别为：细粉0.66%，粗粉2.21%。粗粉沉积体中的孔隙尺寸更大且形状更不规则，这主要与其较高的空心颗粒含量以及完全熔化和气体逸出困难有关。多层多道验证试验进一步得出孔隙率分别为0.57%和2.09%，支持了优化参数在多层沉积条件下的适用性。微观组织表征表明，粗粉沉积体表现出相对粗大的胞状/枝晶结构。本研究阐明了粉体粒度和相关粉体特性对L-DED加工AlSi10Mg过程中孔隙形成及工艺敏感性的影响，并为粉体选择和工艺优化提供了指导。

## 引言

增材制造已成为制造具有复杂几何形状、高材料利用率及灵活工艺控制的铝合金部件的重要方法[1]，[2]。在各种金属增材制造技术中，激光定向能量沉积（L-DED）因其高沉积速率、灵活的修复能力以及适合大型部件制造而备受关注[3]，[4]。然而，利用L-DED生产高质量铝合金沉积体仍然充满挑战[5]。铝合金通常具有较低的激光吸收率、较高的热导率以及快速散热特性，这使得熔池对工艺不稳定性和热历史高度敏感。这些特性可能导致熔道形貌不规则、表面质量差、未熔合以及内部缺陷[6]，[7]，[8]。

孔隙是L-DED制备铝合金中最重要的缺陷之一，因为它直接影响致密化程度、拉伸性能和疲劳抗性[9]，[10]。孔隙的来源包括：熔池中的气体卷入[11]，[12]，凝固过程中的氢析出[13]，[14]，挥发性元素的蒸发[15]，空心粉体颗粒[10]，[16]，[17]，[18]，以及相邻熔道或层间熔合不充分[19]。因此，理解孔隙的形成与演变对于提高L-DED铝合金成形质量至关重要。大量研究尝试通过优化工艺参数（如激光功率、扫描速度、送粉速率、搭接间距和保护气流量）来降低孔隙率[20]，[21]，[22]，[23]，[24]，[25]。这些参数影响粉末熔化、熔池形貌、熔道间重熔、凝固行为以及孔隙形成[21]，[27]，[28]，[29]，[32]。

粉体特性越来越多地被认定为影响激光增材制造的重要因素。Boley等人[33]计算了金属粉末的激光吸收率，表明粉末床可通过激光-粒子相互作用和多次反射来增强有效激光吸收。Balbaa等人[34]研究了激光粉末床熔融中细AlSi10Mg粉末，报告称较小颗粒由于其较高的比表面积可改善激光吸收和熔化行为。Chu等人[35]进一步表明，AlSi10Mg粉体粒度会影响选择性激光熔化中的粉末铺展、熔凝行为和最终成形质量；极细粉末倾向于团聚并形成腔体，而粗粉末则更有可能产生大尺寸腔体。这些研究表明，粉体粒度可影响粉末堆积、激光能量吸收和缺陷形成。然而，大多数此类研究是在基于粉末床的工艺中进行的，而同轴送粉L-DED中的粉末输送行为有着根本性的差异。在L-DED中，粉末颗粒由载气运输，并在飞行过程中与激光和熔池相互作用，因此粉末流动性、粉流稳定性、颗粒轨迹和空心粉体缺陷可能强烈影响孔隙形成。

因此，同轴送粉L-DED中粉体粒度的影响不应被简单视为几何粒径效应。相反，不同粒度区间通常伴随着形貌、流动性、堆积行为、透气响应和空心颗粒比例的变化。细粉可能因其较高的比表面积而改善熔化行为，但也可能受到更强的颗粒间凝聚力、较差流动性和对载气流量的更高敏感性的影响。粗粉可能表现出更好的动态流动性，但其较大的粒径和较高的空心颗粒概率可增加不完全熔化和气孔形成的风险。

从工程角度来看，在送粉L-DED中通常偏好使用相对较粗的粉体区间，因为更好的流动性有利于稳定连续的粉末输送。然而，粉体粒度也影响颗粒运输、加热熔化行为以及后续熔池响应，这可能会进一步影响孔隙形成。因此，尽管细粉流动性较差，但研究较细粉体区间在AlSi10Mg L-DED中是否表现出不同的沉积和孔隙形成行为具有科学意义。先前的研究为这项调查提供了科学依据和实际可行性。Chandra等人[36]证明了粉末粒度在送粉增材制造过程中可影响颗粒加热和熔化行为。Hu等人[37]成功使用相同粒度范围（15–53 μm）的气雾化AlSi10Mg粉末进行了L-DED沉积。可比的细粉体区间也已被成功用于316L不锈钢的送粉DED中：Bi等人[38]使用20–53 μm粉末进行薄壁沉积，Weng等人[39]使用20–53 μm粉末制造细杆结构，Errico等人[40]采用气雾化15–45 μm粉末进行薄壁制造。这些研究表明，在大约15–53 μm范围内的细粉体区间可以在适当的送粉和沉积条件下通过送粉DED成功加工。据此，本研究选取15–53 μm的AlSi10Mg粉末，并与53–105 μm的粗粉进行直接比较，以系统研究粉末粒度及其在粉末运输、颗粒加热熔化行为、工艺敏感性和孔隙形成方面相关差异的影响。

实际L-DED部件通常是逐层制造的，多层沉积涉及热积累、循环重熔、重复凝固和不断演变的熔池动力学。先前的研究表明，在重复沉积过程中孔隙可能发生迁移、长大、合并、逸出或被捕获[41]，[42]。尽管多层沉积更接近实际制造，但这些额外的热历史效应可能掩盖粉末特性、工艺参数与孔隙形成之间的初始关系。因此，本研究采用单层多道沉积进行工艺优化和孔隙形成分析，因为它减少了多层沉积带来的额外热积累，同时仍保留了L-DED特有的熔道搭接和重熔行为。

在本研究中，使用粒度范围为15–53 μm的细粉和53–105 μm的粗粉通过L-DED制备AlSi10Mg沉积体。首先表征了粉末形貌、空心颗粒比例和流变行为，以明确两种粒度区间相关的粉体特性差异。随后采用田口正交试验设计结合信噪比分析和方差分析，确定了影响每种粉末孔隙率的主导工艺参数。金属组织分析和μ-CT表征进一步用于评估优化单层多道条件下的孔隙形貌、孔隙尺寸分布、孔隙合并和孔隙空间偏析。通过这种方法，本研究旨在建立粉体粒度、粉体特性、工艺参数敏感性、熔池行为与L-DED制备AlSi10Mg中孔隙形成之间的明确关系。随后，使用优化参数制造多层多道试样以验证其在多层沉积条件下的适用性，并进一步表征其孔隙特性和微观组织特征。

## 片段摘录

### 原材料特性

本研究使用两种粒度范围的的气雾化AlSi10Mg粉末：15–53 μm（细粉）和53–105 μm（粗粉）。在L-DED加工前，将粉末在110 °C下真空干燥3小时以去除表面水分并降低与氢相关的孔隙风险[43]，[44]。两种粉末的化学成分见表1。

粉末形貌通过扫描电子显微镜（SEM）表征。粒径分布通过激光衍射法测量。

### 细粉与粗粉AlSi10Mg粉末的形貌、内部缺陷与流变行为

细粉和粗粉AlSi10Mg粉末的表面形貌、截面特性和粒径分布如图3所示。如图3(a)和(b)所示，两种粉末均主要呈球形，这是气雾化金属粉末的典型特征。然而，也观察到不规则颗粒、卫星颗粒和表面缺陷。黄色方框标注了具有代表性的类孔表面缺陷。与粗粉相比，细粉……

### 粉体流变性与送粉行为对工艺敏感性的影响

粉体流变性在同轴送粉L-DED中起着至关重要的作用，因为它直接影响送粉稳定性、粉流浓度和粉末捕获效率[24]，[48]，[49]。如表4所示，粗粉表现出较低的压实能（CE = 349.33 mJ）和略低的基流动能（BFE = 189.48 mJ），而细粉分别为（CE = 505.83 mJ，BFE = 192.67 mJ），表明粗粉在强制流动条件下具有更好的动态流动性。这种行为可以归因于……

## 结论

本研究使用激光定向能量沉积从细粉（15–53 μm）和粗粉（53–105 μm）制备AlSi10Mg沉积体，系统研究了粉体粒度对粉体特性、工艺敏感性、孔隙形成和微观组织演变的影响。主要结论如下：

（1）两种粉体粒度区间表现出不同的特性。粗粉表现出更好的动态流动性和更高的粉末捕获率……

## CRediT作者贡献声明

Zejing Zhou：原创稿件撰写。Xiaosong Zhou：审阅与编辑。Quan Wu：审阅与编辑。Yinfeng He：监督指导。Yi Nie：项目管理。Xuantong Liu：原创稿件撰写。Huagui Zhang：调查研究。Yongsheng Yu：验证。Qingsong Xiang：验证。

## 未引用参考文献

[26]，[30]，[31]

## 利益冲突声明

作者声明不存在已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述工作的研究结果。

## 致谢

本研究得到贵州省科学技术规划项目（项目编号：黔科合支撑[2024]-181）、贵州省人才计划（项目编号：黔科合引才[2025-097]）、贵州省成果转化项目（项目编号：黔科合成果推广[2025]关016）以及贵州省研究生教育创新项目2025（项目编号：2025YJSKYJ146）的资助。

Zejing Zhou | Xiaosong Zhou | Quan Wu | Yinfeng He | Yi Nie | Xuantong Liu | Huagui Zhang | Yongsheng Yu | Qingsong Xiang

贵州师范大学 机电工程学院，中国贵州贵阳，550025