鎳鈦合金增材制造工藝圖的預測分析建模與實驗驗證（2）

來源：江蘇激光聯盟

導讀：本文探討了鎳鈦合金增材制造工藝圖的預測分析建模與實驗驗證。本文為第二部分。

3. 結果和討論
3.1. 熔池尺寸的分析預測
圖3（a）顯示了溫度等值線圖和熔池邊界（由黑線表示）的示例，其中250 W激光功率和1250 mm / s掃描速度產生的熱輸入。根據E-T模型解析解的熱結果，可以計算熔池尺寸。熔池寬度和長度作為激光功率（P）和掃描速度（v）的函數分別如圖3（b）和（c）所示�？梢钥闯觯�熔池的寬度和長度隨著激光功率的增加或掃描速度的降低而增加（圖3（b）和（c）），這意味著P和v都是對熔池構型和各激光軌跡內的熱場有顯著影響的參數。

圖 3（a）溫度等值線（用g繪制）和熔池邊界（用黑色實線表示）的橫截面圖來自 E-T 模型;（b）熔池寬度和（c）長度作為激光功率和掃描速度的函數。

為了驗證E-T模型的準確性，進行了實驗驗證。圖4（a）說明了E-T模型在預測熔池寬度方面的適用性，而圖4（e）–（h）顯示了熔池寬度的實驗結果，可以看出，該結果與從分析溶液中獲得的值非常匹配。熔池寬度的最小和最大預測誤差分別為~3%和~9%，這表明E-T模型預測熔池寬度的合理準確性。圖4（b）顯示，E-T模型（帶有實心桿符號的紅色虛線）低估了熔池深度。由于Eagar-Tsai模型旨在描述傳導模式激光熔化并假設恒定的熱物理性質，如果L-PBF從熱傳導變?yōu)殒i孔模式，則很難獲得準確的熔池深度估計，特征為高能輸入條件。如圖4（b）所示，G-S模型（帶有開放圓圈的紫色虛線）在預測熔池深度方面比E-T模型具有更好的精度。G-S模型預測的深度與實驗測量的深度之間的最大偏差約為23%，這大大低于E-T預測深度的約50%的偏差。因此，G-S 模型進一步用于預測熔池深度。由G-S模型預測的具有各種激光功率和掃描速度的熔池深度如圖4（c）所示。

圖4 E-T模型和G-S模型預測的熔體池(a)寬度和(b)深度的實驗測量比較;(c)基于G-S模型，熔池深度與激光功率和掃描速度的關系;(d)匙孔誘導的孔隙形成過程圖;(e)-(h)用相同的激光功率和不同的掃描速度制備的L-PBF鎳鈦諾的截面，顯示熔池特性。

由于難以測量熔池長度，并且缺乏文獻中的可用數據，因此很難在計算結果和實驗結果之間進行直接比較。正如Prompoppatum等人報道的那樣，如果在E-T模型中僅使用室溫熱屬性，并且溫度與熱擴散率之間存在正相關關系，則熔池長度將被高估。他們提出了一個校正因子來補償缺乏溫度依賴性屬性，從而提高了熔池長度的預測精度。遵循類似的策略，并考慮到熔池周圍的粉末具有接近熔點的事實，在E-T模型中使用了鎳鈦諾的高溫（接近熔點的1500 K）熱特性來提高預測準確性。熔池長度的驗證將結合球狀現象在第3.3節(jié)中進一步討論。

３．２．處理地圖和實驗驗證

如上所述，該分析方法可以合理準確地估計熔池尺寸和匙孔的發(fā)生。因此，結合2.1節(jié)介紹的缺陷形成準則和分析方法預測的熔體池尺寸，可以繪制出鎳鈦合金L-PBF的加工圖。圖5描述了具有四種線性能量密度條件的處理圖。不同加工條件下制備的Nitinol試樣的實驗結果見表2，如圖5所示。

圖5 鎳鈦諾l - ppbf的處理圖，顯示了不同處理參數制作的樣品的實驗數據的位置。

根據這些加工窗口（圖5），激光功率應在50-320 W的范圍內，以允許制造全致密的鎳鈦諾零件。除了創(chuàng)建無缺陷零件外，還應考慮構建率（BR）。

根據第2.1節(jié)中介紹的缺陷標準，鎖孔引起的孔隙和球體主要取決于熱輸入相關參數（激光功率，掃描速度和激光束大�。┖蜔嵛锢硇再|。對于鎳鈦諾和恒定的激光束直徑為80μm，鎖孔誘導的孔隙和球的制度可以通過激光功率和掃描速度來確定。因此，鎖孔誘導的孔（左上角）和球狀（右上角）有固定的機制，如圖5所示。

熔融的缺乏取決于熔池尺寸（與激光功率和掃描速度有關）、艙口距離和層厚度。因此，這些參數可用于確定處理圖中缺乏融合邊界（如圖5所示）。

圖5（a）顯示，隨著艙口距離的增加（從100到140μm），完全致密區(qū)域變窄，同時保持30μm的恒定層厚度，樣品A1，A2和A3在加工圖中共享相同的位置（圖5（a）），因為它們是用相同的激光功率250 W和1250 mm / s的掃描速度制造的。圖5（a）接近球狀和缺乏融合的邊界。

圖5（b）顯示了樣品A4、A5和A9的處理圖，其艙口距離從120到187μm不等，掃描速度較低，為800 mm/s（與圖5（a）中的1250 mm/s相比）�？梢钥闯觯�全致密區(qū)域隨著艙口距離的增加而減小。樣品A9屬于缺乏融合狀態(tài)（圖5（b）中黑色虛線包圍的純綠色區(qū)域）。

如圖5（c）所示，一旦選擇了剖面線距離和層厚度，就可以確定完全致密區(qū)域（純綠色區(qū)域）的邊界。A3、A5 和 A7 的位置取決于施加的線性能量密度。

圖5（d）顯示了與艙口距離和層厚度同時變化相對應的處理圖。h = 120和t = 75μm的完全致密區(qū)域由藍線表示（圖5（d）），h = 140和t = 60μm的區(qū)域由黑色破折號線表示（圖5（d））。樣品 A6 和 A8（在加工圖中共享相同位置，并以白色標記）以 250/500 （J/mm）的高線性能量密度制造，并且都容易受到鎖孔誘導的孔隙形成的影響（圖 5（d））。

第一種成球現象的示意圖，其特征是由有限的液體形成引起的粗球形燒結團。

液相的形成量取決于燒結系統(tǒng)的工作溫度，在單線掃描時，由激光功率和掃描速度兩個主要參數控制。在一定的掃描速度下，超固相燒結溫度隨著激光功率的降低而降低，導致液相的生成量減少。因此，液固混合物的粘度變得相當高，妨礙了液體流動和顆粒重排。這反過來又降低了液體與固體顆粒結合時的整體流變性能。因此，每個光點輻照區(qū)的熔融物質傾向于聚集成一個單獨的粗化球體，其直徑約為激光束的直徑。這種球化現象的起始過程如上圖所示。在這種情況下，相鄰球之間無法獲得有效的結合，因為有限的液體量阻止了金屬團聚體之間燒結頸的充分生長。另一方面，低激光功率導致熔體過冷度受限。因此，這些固化球的表面層形成了粗化、不連續(xù)的枝晶結構，這是激光燒結粉末的固有弱點。

為了定量評價L-PBF NiTi零件的致密化程度，將相對密度為99%的閾值定義為較好的致密化水平。如圖6所示，A2和A8樣品的Ev為56 J/mm3, A7樣品的Ev為99 J/mm3，可以得到較好的致密。這些結果表明，體積能量密度可以作為制備致密Nitinol零件的粗略指南。然而，由于Ev作為描述L-PBF的設計參數在估算L-PBF零件相對密度方面的精度較低，其適用性受到限制。

圖6 測量了不同工藝參數制作的L-PBF鎳鈦諾樣品的相對密度隨體積能量輸入的函數(黑色虛線標出相對密度99%的閾值，表示較好的致密化水平)。

3.3 球化現象的表征

成球是典型的L-PBF工藝缺陷。由于L-PBF是逐行逐層進行的。球化會導致激光珠的不連續(xù)性，并阻礙后續(xù)粉末層[22]的均勻沉積。因此，在進行工藝優(yōu)化時，應仔細考慮影響球化的因素。

圖7顯示了相同線性能量密度(250/1250 J/mm)，但不同艙口距離的A1-A3樣品的頂表面。A3(開口距離為140µm)(圖7(c))中可以看到小尺寸球化和小間隙的激光軌跡，這意味著250/1250µm (J/mm)的線能密度和140µm的開口距離接近球化起始邊界。結果也與我們的預測一致(圖5(a))。從而證明了熔池尺寸解析預測在估算球化效果方面的可行性。

圖7 (a) 100µm， (b) 120µm， (c) 140µm， (d) A1-A3樣品熔體池寬度和高度的重疊率。

如圖7所示，縮小艙口距離可以很好地緩解成球效應。與其他樣品A4-A9相比，A3試樣在恒定的激光功率(250w)和較高的掃描速度(1250 mm/s)下產生了球化效應，導致了熔池的不穩(wěn)定性，熔體傾向于具有較大的表面能。因此，形成了由若干個小球組成的粗糙激光軌跡。

由于重疊比增加（圖7（d）），通過減少艙口距離誘導，能量輸入增加和先前軌道的重新熔化得到增強，這可以降低熔體的粘度。

為了更好地理解L-PBF Nitinol合金中的球化現象，制作了不同開口距離(圖5(b))和線性能量密度(圖5(c))的樣品。如圖5(b)所示，采用激光功率為250 W、掃描速度為800 mm/s的加工參數，可以避免小孔引起的氣孔和球化。正如預期的那樣，隨著線性能量密度的增加，掃描速度的降低(圖8(a) - (f))，產生了連續(xù)的、無球化的激光軌跡，這是由于有足夠的液體形成和熔體粘度的降低。然而，應該注意的是，盡管球化現象被消除，但裂紋被引入。與250/1250 (J/mm)線性能量密度制備的Nitinol樣品的球化效應相似，250/800 (J/mm)線性能量密度制備的Nitinol樣品的球化效應也隨著開口距離的減小而減弱(圖9(a) - (f))。

但A4試樣仍有裂縫(在El為250/800 (J/mm)時，缺口距離縮小至120，如圖9(a)和(d)所示)�？紤]到裂紋對AM零件的嚴重負面影響，特別是對極限功能性能、疲勞壽命和斷裂韌性的影響，應盡量避免裂紋。因此，在目前的工作中，優(yōu)化了線能密度El為250/1250 (J/mm)，并通過縮小艙口距離來控制成球。L-PBF Nitinol零件的裂紋形成將在第3.6節(jié)中討論。

圖8 (a)和(d) El = 250/1250 (J/mm)的A3試樣;(b)和(e) El =250/800 (J/mm)的A5樣品;(c)和(f) El = 250/600 (J/mm)的A7試樣。



圖9 掃描電鏡(SEM)顯示了不同開口距離、恒定線能密度為250/800 (J/mm)的L-PBF Nitinol合金的表面形貌:(a)和(d) h = 120 μ m的A4試樣;(b)和(e) h = 140 μ m的A5樣品;(c)和(f) h = 187 μ m的A9樣品。

3．4．Keyhole-induced細孔

在3.1節(jié)中，已經證明并驗證了小孔誘導孔是在高線性能量密度(即高激光功率和低掃描速度)條件下形成的。為了估算開口距離和層厚對小孔誘導孔的影響，制備了不同開口距離和層厚的圓柱形Nitinol樣品，但線性能量密度恒定為250/500 J/mm(在小孔誘導孔區(qū)域，圖5(d))。從圖10 (a)、(c)、(e)可以看出，A8試樣中出現了小孔誘發(fā)的孔隙和裂縫，開口距離為120µm，層厚為75µm。隨著開口距離增加到140µm，層厚減少到60µm, A6樣品中仍然可以觀察到小孔誘導的孔隙(圖10 (d)和(f))。

因此，熱輸入相關參數(激光功率和掃描速度)是影響小孔孔隙形成的主要因素，因此應謹慎選擇。此外，試樣A6雖然開裂程度降低，但球化現象加劇(圖10 (b))，說明了艙口距離對裂紋形成和球化效應的重要性�；�于樣品A6和A8的表征，進一步證實了加工圖預測小孔誘導孔隙的可靠性(樣品A6和A8在小孔誘導孔隙狀態(tài)下，圖5(d))。因此，小孔誘導孔隙主要依賴于熱輸入相關參數(激光功率和掃描速度)，應謹慎選擇這些參數，以避免在熔池中引入過多的能量。

圖10 (a)、(c)和(e) h = 120µm, t = 75µm; (b)、(d)和(f) h =140µm, t = 60µm。

3.5. 缺乏融合

如圖7（c）和圖8（a）和（d）所示,在加工參數為P = 250 W，v = 1250 mm / s，h = 140μm和t = 30μm的加工參數制備的樣品A3中發(fā)生缺乏融合，這與預測的過程窗口一致，對應于圖5（a）中實心綠色區(qū)域中白色圓圈的位置。

為了更深入地了解缺陷的形成，圖11中提供了使用各種L-PBF工藝參數制造的鎳鈦合金樣品的橫截面調查�？梢钥闯�，250/1250的情況 J/mm線性能量密度（樣品A2，填充距離為120 µm（圖11（b））表現出最高的致密化，幾乎沒有缺陷。A3中較大的填充距離導致不規(guī)則的未熔合（圖11（c））。這一結果也與計算的缺乏融合的預測一致（圖5（a））。與樣品A2相比，雖然A1中有足夠多的激光軌跡重疊以避免未熔合，但狹窄的填充距離可能會導致較高的體積能量密度。因此，蒸發(fā)可能變得嚴重，并導致氣泡的形成。一旦氣泡被困在熔池中，就會形成孔隙。

圖 11 具有各種加工參數的L-PBF鎳鈦諾合金橫截面的掃描電鏡。

另一個缺乏融合缺陷的樣品是樣品A9(圖11 (f))。從加工圖(圖5(b))中可以看出，A9樣品的位置位于預期融合不足的區(qū)域(綠色實心區(qū)域為完全致密區(qū)域，在h = 187, t = 30µm的條件下)。這表明該加工圖能夠較好地估計融合缺失的發(fā)生。

3.6 L-PBF鎳鈦諾裂紋

除了球化、鑰匙孔引起的氣孔和熔合不足，l - pbfnitinol零件的裂紋是不可容忍的。從俯視圖(圖8、圖9)和截面圖(圖11)可以看出，L-PBF Nitinol試樣在較高的體積能量密度>74j /mm3)下通常存在裂紋。這些高的體積能量密度要么來自于高的線性能量密度，要么來自于激光軌跡的大量重疊(圖12 (a)和(b))，這是由相對較低的孵化距離造成的。

圖12 各樣品熔池寬度和高度的重疊比:(a)孵化距離為140µm，線性能量密度不同的樣品;(b)線性能量密度恒定為250/800 (J/mm)，孵化距離為120 ~ 187µm的樣品。

隨著線能密度增加到250/800 (J/mm)，裂縫成為A4試樣(圖9(a)和(d)、圖11 (d))和A5試樣(圖8(b)和(e)、圖11 (e))的主要缺陷，開口距離分別為120µm和140µm。如預期的那樣，隨著線能密度進一步增加到250/600 J/mm，會產生裂紋，如A7試樣所示(圖8(c)和(f)，圖11 (g)和圖12 (a))。

在冷卻過程中，熔珠會經歷凝固和熱收縮，結合相變應變。如果誘導應變超過臨界應變，材料就會開裂。因此，線能密度越大的珠子越容易熱裂。然而，應變速率也影響裂紋的形成，并取決于冷卻速率，而冷卻速率又取決于線能密度。較低的應變速率與較高的線能密度相關聯，可提高抗裂性。因此，材料的裂紋敏感性應同時考慮總應變和應變速率。

需要指出的是，由于Nitinol合金的形狀記憶特性，殘余應力可以觸發(fā)相變和脫孿生，這給Nitinol合金殘余應力的評估帶來了挑戰(zhàn)和復雜性。雖然這不是本工作的范圍，但通過實驗測量L-PBF鎳鈦諾零件的殘余三維應力來研究這些觀察結果將是有趣的。

因此，綜合考慮成球缺陷、小孔缺陷、未熔合缺陷和裂紋缺陷，本文研究的工藝組中，開口距離為120µm的A2試樣質量最好，這與密度測量結果一致(圖6)。

雖然本文所開發(fā)的可加工性圖沒有顯示裂紋形成的邊界條件，但它仍然可以成功地應用于球化、鎖孔誘導的孔隙和未熔合(圖5)。此外，結合實驗結果，研究表明，較低的線性能量密度有助于避免裂紋的形成。因此，可以通過在工藝圖的好區(qū)(圖5(a)中好區(qū)被實藍線包圍)中選擇較低的線性能量密度來制備無缺陷的Nitinol樣品。

3.7 硬度、馬氏體相變溫度和Ni含量

為了評價L-PBF Nitinol合金的加工性能，重要的是考慮其硬度、形狀記憶效應和超彈性等性能。在這項工作中進行了硬度測量，因為它可以提供一個快速和直接的評估致密化。除了鎳鈦諾硬度外，馬氏體起始溫度(Ms)決定了鎳鈦諾合金的工作溫度。因此，了解Ms與L-PBF處理條件之間的關系至關重要。如圖13所示，硬度通常隨著體積(從240 HV到190 HV，圖13 (a))和線性能量密度(從240 HV到203 HV，圖13 (b))的增加而降低。相反，隨著能量密度(Ev和El)的增加，Ms從55°C增加到67°C。高能密度(Ev >56 J/mm3和El >250/1250 J/mm)時，晶粒尺寸變大[64]，導致硬度下降。在A3樣品中觀察到一個例外(圖13 (a))，當Ev降低到48 J/mm3時，硬度降低。A3試樣的低硬度歸因于熔合缺失(圖7(c)和圖11 (c))。圖13顯示了所有樣品的顯微硬度測量結果，在190 ~ 240 HV之間變化�？偟膩碚f，這些數值與常規(guī)擠壓法制備Nitinol的硬度(~219 - 227 HV)相當。

如圖14所示，隨著體積能量密度的增加，Ni含量降低。這表明，更明顯的蒸發(fā)發(fā)生在更高的能量密度，這也已報道了之前的研究。隨著Ni含量的降低，Nitinol的相變溫度升高，Ms隨能量密度的變化呈上升趨勢。因此，Ni含量越低(能量密度越高)，Ms溫度越高(見圖13和圖14)。在本研究中，在所有研究樣本中，線能量密度最高為250/500 (J/mm)的離群值A6由于Ni蒸發(fā)較高，Ms溫度相對較高，如圖14所示。

圖14 Ni含量是體積能量密度的函數。

值得注意的是，與Ms溫度總體上升趨勢相比，樣品A3的Ms溫度也表現出異常(圖13 (a))。A3樣品比A2樣品有140µm的開口距離。Ma等報道，增加hatch距離可以在Nitinol樣品中引入較高的位錯密度，由于相變過程中引入更多的局部失配，導致Ms溫度隨著位錯密度的增加而降低。此外，在L-PBF過程中，由于較高的加熱和冷卻速率，殘余應力是不可避免的，可以提高Nitinol合金的轉變溫度。因此，高的位錯密度和殘余應力也有助于Ms溫度的升高。

我們將在后續(xù)的出版物中進一步研究本工作中所研究的樣品的微觀結構和織構演化，以及機械性能和功能性能的表征。

4. 結論

在這項工作中，我們證明了解析模型預測L-PBF鎳鈦諾熔體池尺寸的可行性。根據熔池尺寸的解析解和缺陷形成準則，繪制了鎳鈦合金的L-BPF加工圖。對不同L-BPF工藝條件下制備的鎳鈦合金鎳鈦合金加工圖進行了可靠性驗證。本工作的主要結論如下:

1.利用分析開發(fā)的加工圖譜，可以成功地制備出密度為99%的L-PBF鎳鈦合金零件。然而，裂紋應單獨考慮，并可以通過采用理想的重疊比例的激光軌跡和線性能量密度抑制。

2.為了實現無缺陷的激光軌跡，應仔細選擇熱輸入相關參數，如激光功率和掃描速度。當激光功率為250w時，掃描速度應大于500mm /s，以避免鎖孔;掃描速度應小于1250 mm/s，以防止鎳鈦諾零件成球。隨著艙口距離的增加，可減少鎖孔的成球，但隨著艙口距離和層厚的變化，對鎖孔幾乎沒有影響。

3.L-PBF鎳鈦合金的硬度和Ms對能量密度(包括能量密度和能量密度)很敏感。硬度從240 HV下降到190 HV, Ev從56 J/mm3增加到99 J/mm3。隨著能量密度的增加，Ms呈上升趨勢，能量密度從55°C增加到67°C。相變溫度的升高主要是由于L-PBF過程中鎳的蒸發(fā)所致。

因此，在本工作中，我們演示了使用所提出的分析方法來開發(fā)和優(yōu)化工藝參數(包括激光功率、掃描速度、出口距離和層厚)，以制備無缺陷Nitinol合金的L-PBF。

為了進一步開展這一工作，需要綜合研究工藝參數對微結構、織構、力學和形狀記憶特性的影響。此外，除了Ni/Ti化學成分比外，Nitinol的形狀記憶性能還取決于晶粒特性和晶體缺陷(空位、位錯和析出相)，而這些缺陷會受到l - ppbf復雜熱歷史的影響。我們即將開展的工作將致力于理解L-PBF鎳鈦合金中的這些關系。


來源：Predictive analytical modelling and experimental validation ofprocessing maps in additive manufacturing of nitinol alloys，AdditiveManufacturing，doi.org/10.1016/j.addma.2020.101802
參考文獻：J. Mohd Jani, M. Leary, A. Subic, M.A. Gibson，A review ofshape memory alloy research, applications and opportunities，Mater. Des.,56 (1980–2015) (2014), pp. 1078-1113