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改善增材制造Al-Fe-Cu-xZr合金的加工性能和晶粒組織:實驗和高保真度模擬

3D打印動態(tài)
2024
09/03
11:00
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來源: 多尺度力學

增材制造(AM)在加工鋁合金方面相較于傳統(tǒng)制造技術(shù)具有顯著優(yōu)勢,但通過增材制造生產(chǎn)的高強度鋁合金常常面臨一些挑戰(zhàn),包括工藝性差以及不理想的微觀結(jié)構(gòu)(如粗大的柱狀晶粒和微裂紋),導致最終鋁合金的機械性能較差。來自西北工業(yè)大學和華中科技大學等學校的研究者們發(fā)現(xiàn),通過在鋁基合金中加入微量的鋯元素(x=0.3%、0.6%、0.8%、1.3%),可以顯著提高高強度鋁合金的工藝性和微觀結(jié)構(gòu)。具體來說,增加鋯含量能改善鋁合金的加工性能,減少缺陷和表面粗糙度,并改善熔池的穩(wěn)定性。鋯的加入還促進了柱狀晶粒向等軸晶粒的轉(zhuǎn)變,并細化了晶粒尺寸,從而提高了合金的機械性能。研究表明,含0.8%和1.3%鋯的鋁合金在增材制造中表現(xiàn)出優(yōu)異的強度和延展性。這些發(fā)現(xiàn)為設(shè)計新型鋁合金提供了有價值的指導。

文章研究探討了鋯元素對LPBF鋁合金的工藝性和微觀結(jié)構(gòu)的影響。通過設(shè)計并制造不同鋯含量的Al-1Fe-0.6Cu-xZr合金,結(jié)合高保真模擬和實驗,研究表明鋯含量的增加顯著改善了鋁合金的工藝性,促進了柱狀晶粒向等軸晶粒的轉(zhuǎn)變及晶粒細化,從而提高了機械性能。研究還討論了鋯微量合金化對鋁合金工藝性和微觀結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的機制。下面將介紹文章高保真模擬方面的內(nèi)容。

研究者通過高保真粉末尺度計算模型模擬了單軌激光熔化過程。該模型結(jié)合了離散元方法(DEM)和計算流體力學(CFD),其中DEM用于粉末鋪展過程,CFD則處理熔池的動態(tài)變化,包括金屬相和氣體相的演變。

模型涉及到的質(zhì)量、動量和能量守恒方程為:



動量方程考慮到熔池節(jié)目所受到的表面張力:



馬蘭戈尼力:


蒸汽反沖壓力:



高保真模擬過程中的部分物理參數(shù)設(shè)置如下:

固相導熱率:



其中:



液相導熱率:



液相密度:



液相比熱容:



其中A、B是常數(shù),Cm是摩爾比熱容,M是金屬摩爾質(zhì)量。熱物性參數(shù)設(shè)置值通過實驗標定,圖1顯示的是不同Zr含量的鋁合金在固態(tài)(左)和液態(tài)(右)下的熱導率隨溫度的變化。CFD仿真計算的幾何模型由DEM模擬得到,模型見圖2。



圖 1  四種不同Zr含量的鋁合金在固態(tài)(左)和液態(tài)(右)下的熱導率隨溫度的變化。



圖 2 激光粉末床熔合過程的物理模型


圖3顯示高保真計算過程中的熔池示意圖。工作計算量溫度梯度和熔池凝固速度,笛卡爾坐標系下的溫度梯度:

不同方向溫度梯度(x,y,z):



最終溫度梯度:



熔池凝固速度:



圖3 熔池示意圖


      模擬結(jié)果有:圖4,單個熔池內(nèi)的熔體速度梯度;


圖4 模擬的單個熔池內(nèi)的熔體速度梯度( MVG )分布。( a ) - ( b ) Zr0 . 3合金;( c ) - ( D ) Zr0.6合金;( e ) - ( f ) Zr0.8合金和( g ) - ( h ) Zr1.3合金


圖5,模擬匙孔形狀及對應熔池表面馬蘭戈尼強度的演變:



圖5 模擬匙孔形狀及對應熔池表面馬蘭戈尼強度的演變。( a ) Zr0.3合金,( b ) Zr0.6合金,( c ) Zr0.8合金,( d ) Zr1.3合金。


      圖6,溫度場信息模擬。


圖6 LPBF Al - 1Fe - 0.6 Cu - xZr合金的單熔池熱場分布。單道模擬溫度場側(cè)視圖,( a ) Zr0.6和( b ) Zr0.8,( c )溫度梯度( G ),( d )凝固速度( R ),( e ) G / R和( f ) G * R從單個熔池底部向頂部模擬的變化。


      相關(guān)研究成果以“Improving the processability and grain structures of additively manufactured Al-Fe-Cu-xZr alloy: Experiment and high-fidelity simulation”為題發(fā)表在Additive Manufacturing 84(2024)104074上,論文第一作者為Jing-Yu Xu、Wei-Hao Yuan,通訊作者為Cheng Zhang、Hui Chen、 Lin Liu。

論文鏈接:

https://doi.org/10.1016/j.addma.2024.104074


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