镍钛合金增材制造工艺图的预测分析建模与实验验证（2）

来源：江苏激光联盟

导读：本文探讨了镍钛合金增材制造工艺图的预测分析建模与实验验证。本文为第二部分。

3. 结果和讨论
3.1. 熔池尺寸的分析预测
图3（a）显示了温度等值线图和熔池边界（由黑线表示）的示例，其中250 W激光功率和1250 mm / s扫描速度产生的热输入。根据E-T模型解析解的热结果，可以计算熔池尺寸。熔池宽度和长度作为激光功率（P）和扫描速度（v）的函数分别如图3（b）和（c）所示。可以看出，熔池的宽度和长度随着激光功率的增加或扫描速度的降低而增加（图3（b）和（c）），这意味着P和v都是对熔池构型和各激光轨迹内的热场有显著影响的参数。

图 3（a）温度等值线（用g绘制）和熔池边界（用黑色实线表示）的横截面图来自 E-T 模型;（b）熔池宽度和（c）长度作为激光功率和扫描速度的函数。

为了验证E-T模型的准确性，进行了实验验证。图4（a）说明了E-T模型在预测熔池宽度方面的适用性，而图4（e）–（h）显示了熔池宽度的实验结果，可以看出，该结果与从分析溶液中获得的值非常匹配。熔池宽度的最小和最大预测误差分别为~3%和~9%，这表明E-T模型预测熔池宽度的合理准确性。图4（b）显示，E-T模型（带有实心杆符号的红色虚线）低估了熔池深度。由于Eagar-Tsai模型旨在描述传导模式激光熔化并假设恒定的热物理性质，如果L-PBF从热传导变为锁孔模式，则很难获得准确的熔池深度估计，特征为高能输入条件。如图4（b）所示，G-S模型（带有开放圆圈的紫色虚线）在预测熔池深度方面比E-T模型具有更好的精度。G-S模型预测的深度与实验测量的深度之间的最大偏差约为23%，这大大低于E-T预测深度的约50%的偏差。因此，G-S 模型进一步用于预测熔池深度。由G-S模型预测的具有各种激光功率和扫描速度的熔池深度如图4（c）所示。

图4 E-T模型和G-S模型预测的熔体池(a)宽度和(b)深度的实验测量比较;(c)基于G-S模型，熔池深度与激光功率和扫描速度的关系;(d)匙孔诱导的孔隙形成过程图;(e)-(h)用相同的激光功率和不同的扫描速度制备的L-PBF镍钛诺的截面，显示熔池特性。

由于难以测量熔池长度，并且缺乏文献中的可用数据，因此很难在计算结果和实验结果之间进行直接比较。正如Prompoppatum等人报道的那样，如果在E-T模型中仅使用室温热属性，并且温度与热扩散率之间存在正相关关系，则熔池长度将被高估。他们提出了一个校正因子来补偿缺乏温度依赖性属性，从而提高了熔池长度的预测精度。遵循类似的策略，并考虑到熔池周围的粉末具有接近熔点的事实，在E-T模型中使用了镍钛诺的高温（接近熔点的1500 K）热特性来提高预测准确性。熔池长度的验证将结合球状现象在第3.3节中进一步讨论。

３．２．处理地图和实验验证

如上所述，该分析方法可以合理准确地估计熔池尺寸和匙孔的发生。因此，结合2.1节介绍的缺陷形成准则和分析方法预测的熔体池尺寸，可以绘制出镍钛合金L-PBF的加工图。图5描述了具有四种线性能量密度条件的处理图。不同加工条件下制备的Nitinol试样的实验结果见表2，如图5所示。

图5 镍钛诺l - ppbf的处理图，显示了不同处理参数制作的样品的实验数据的位置。

根据这些加工窗口（图5），激光功率应在50-320 W的范围内，以允许制造全致密的镍钛诺零件。除了创建无缺陷零件外，还应考虑构建率（BR）。

根据第2.1节中介绍的缺陷标准，锁孔引起的孔隙和球体主要取决于热输入相关参数（激光功率，扫描速度和激光束大小）和热物理性质。对于镍钛诺和恒定的激光束直径为80μm，锁孔诱导的孔隙和球的制度可以通过激光功率和扫描速度来确定。因此，锁孔诱导的孔（左上角）和球状（右上角）有固定的机制，如图5所示。

熔融的缺乏取决于熔池尺寸（与激光功率和扫描速度有关）、舱口距离和层厚度。因此，这些参数可用于确定处理图中缺乏融合边界（如图5所示）。

图5（a）显示，随着舱口距离的增加（从100到140μm），完全致密区域变窄，同时保持30μm的恒定层厚度，样品A1，A2和A3在加工图中共享相同的位置（图5（a）），因为它们是用相同的激光功率250 W和1250 mm / s的扫描速度制造的。图5（a）接近球状和缺乏融合的边界。

图5（b）显示了样品A4、A5和A9的处理图，其舱口距离从120到187μm不等，扫描速度较低，为800 mm/s（与图5（a）中的1250 mm/s相比）。可以看出，全致密区域随着舱口距离的增加而减小。样品A9属于缺乏融合状态（图5（b）中黑色虚线包围的纯绿色区域）。

如图5（c）所示，一旦选择了剖面线距离和层厚度，就可以确定完全致密区域（纯绿色区域）的边界。A3、A5 和 A7 的位置取决于施加的线性能量密度。

图5（d）显示了与舱口距离和层厚度同时变化相对应的处理图。h = 120和t = 75μm的完全致密区域由蓝线表示（图5（d）），h = 140和t = 60μm的区域由黑色破折号线表示（图5（d））。样品 A6 和 A8（在加工图中共享相同位置，并以白色标记）以 250/500 （J/mm）的高线性能量密度制造，并且都容易受到锁孔诱导的孔隙形成的影响（图 5（d））。

第一种成球现象的示意图，其特征是由有限的液体形成引起的粗球形烧结团。

液相的形成量取决于烧结系统的工作温度，在单线扫描时，由激光功率和扫描速度两个主要参数控制。在一定的扫描速度下，超固相烧结温度随着激光功率的降低而降低，导致液相的生成量减少。因此，液固混合物的粘度变得相当高，妨碍了液体流动和颗粒重排。这反过来又降低了液体与固体颗粒结合时的整体流变性能。因此，每个光点辐照区的熔融物质倾向于聚集成一个单独的粗化球体，其直径约为激光束的直径。这种球化现象的起始过程如上图所示。在这种情况下，相邻球之间无法获得有效的结合，因为有限的液体量阻止了金属团聚体之间烧结颈的充分生长。另一方面，低激光功率导致熔体过冷度受限。因此，这些固化球的表面层形成了粗化、不连续的枝晶结构，这是激光烧结粉末的固有弱点。

为了定量评价L-PBF NiTi零件的致密化程度，将相对密度为99%的阈值定义为较好的致密化水平。如图6所示，A2和A8样品的Ev为56 J/mm3, A7样品的Ev为99 J/mm3，可以得到较好的致密。这些结果表明，体积能量密度可以作为制备致密Nitinol零件的粗略指南。然而，由于Ev作为描述L-PBF的设计参数在估算L-PBF零件相对密度方面的精度较低，其适用性受到限制。

图6 测量了不同工艺参数制作的L-PBF镍钛诺样品的相对密度随体积能量输入的函数(黑色虚线标出相对密度99%的阈值，表示较好的致密化水平)。

3.3 球化现象的表征

成球是典型的L-PBF工艺缺陷。由于L-PBF是逐行逐层进行的。球化会导致激光珠的不连续性，并阻碍后续粉末层[22]的均匀沉积。因此，在进行工艺优化时，应仔细考虑影响球化的因素。

图7显示了相同线性能量密度(250/1250 J/mm)，但不同舱口距离的A1-A3样品的顶表面。A3(开口距离为140µm)(图7(c))中可以看到小尺寸球化和小间隙的激光轨迹，这意味着250/1250µm (J/mm)的线能密度和140µm的开口距离接近球化起始边界。结果也与我们的预测一致(图5(a))。从而证明了熔池尺寸解析预测在估算球化效果方面的可行性。

图7 (a) 100µm， (b) 120µm， (c) 140µm， (d) A1-A3样品熔体池宽度和高度的重叠率。

如图7所示，缩小舱口距离可以很好地缓解成球效应。与其他样品A4-A9相比，A3试样在恒定的激光功率(250w)和较高的扫描速度(1250 mm/s)下产生了球化效应，导致了熔池的不稳定性，熔体倾向于具有较大的表面能。因此，形成了由若干个小球组成的粗糙激光轨迹。

由于重叠比增加（图7（d）），通过减少舱口距离诱导，能量输入增加和先前轨道的重新熔化得到增强，这可以降低熔体的粘度。

为了更好地理解L-PBF Nitinol合金中的球化现象，制作了不同开口距离(图5(b))和线性能量密度(图5(c))的样品。如图5(b)所示，采用激光功率为250 W、扫描速度为800 mm/s的加工参数，可以避免小孔引起的气孔和球化。正如预期的那样，随着线性能量密度的增加，扫描速度的降低(图8(a) - (f))，产生了连续的、无球化的激光轨迹，这是由于有足够的液体形成和熔体粘度的降低。然而，应该注意的是，尽管球化现象被消除，但裂纹被引入。与250/1250 (J/mm)线性能量密度制备的Nitinol样品的球化效应相似，250/800 (J/mm)线性能量密度制备的Nitinol样品的球化效应也随着开口距离的减小而减弱(图9(a) - (f))。

但A4试样仍有裂缝(在El为250/800 (J/mm)时，缺口距离缩小至120，如图9(a)和(d)所示)。考虑到裂纹对AM零件的严重负面影响，特别是对极限功能性能、疲劳寿命和断裂韧性的影响，应尽量避免裂纹。因此，在目前的工作中，优化了线能密度El为250/1250 (J/mm)，并通过缩小舱口距离来控制成球。L-PBF Nitinol零件的裂纹形成将在第3.6节中讨论。

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



图9 扫描电镜(SEM)显示了不同开口距离、恒定线能密度为250/800 (J/mm)的L-PBF Nitinol合金的表面形貌:(a)和(d) h = 120 μ m的A4试样;(b)和(e) h = 140 μ m的A5样品;(c)和(f) h = 187 μ m的A9样品。

3．4．Keyhole-induced细孔

在3.1节中，已经证明并验证了小孔诱导孔是在高线性能量密度(即高激光功率和低扫描速度)条件下形成的。为了估算开口距离和层厚对小孔诱导孔的影响，制备了不同开口距离和层厚的圆柱形Nitinol样品，但线性能量密度恒定为250/500 J/mm(在小孔诱导孔区域，图5(d))。从图10 (a)、(c)、(e)可以看出，A8试样中出现了小孔诱发的孔隙和裂缝，开口距离为120µm，层厚为75µm。随着开口距离增加到140µm，层厚减少到60µm, A6样品中仍然可以观察到小孔诱导的孔隙(图10 (d)和(f))。

因此，热输入相关参数(激光功率和扫描速度)是影响小孔孔隙形成的主要因素，因此应谨慎选择。此外，试样A6虽然开裂程度降低，但球化现象加剧(图10 (b))，说明了舱口距离对裂纹形成和球化效应的重要性。基于样品A6和A8的表征，进一步证实了加工图预测小孔诱导孔隙的可靠性(样品A6和A8在小孔诱导孔隙状态下，图5(d))。因此，小孔诱导孔隙主要依赖于热输入相关参数(激光功率和扫描速度)，应谨慎选择这些参数，以避免在熔池中引入过多的能量。

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

3.5. 缺乏融合

如图7（c）和图8（a）和（d）所示,在加工参数为P = 250 W，v = 1250 mm / s，h = 140μm和t = 30μm的加工参数制备的样品A3中发生缺乏融合，这与预测的过程窗口一致，对应于图5（a）中实心绿色区域中白色圆圈的位置。

为了更深入地了解缺陷的形成，图11中提供了使用各种L-PBF工艺参数制造的镍钛合金样品的横截面调查。可以看出，250/1250的情况 J/mm线性能量密度（样品A2，填充距离为120 µm（图11（b））表现出最高的致密化，几乎没有缺陷。A3中较大的填充距离导致不规则的未熔合（图11（c））。这一结果也与计算的缺乏融合的预测一致（图5（a））。与样品A2相比，虽然A1中有足够多的激光轨迹重叠以避免未熔合，但狭窄的填充距离可能会导致较高的体积能量密度。因此，蒸发可能变得严重，并导致气泡的形成。一旦气泡被困在熔池中，就会形成孔隙。

图 11 具有各种加工参数的L-PBF镍钛诺合金横截面的扫描电镜。

另一个缺乏融合缺陷的样品是样品A9(图11 (f))。从加工图(图5(b))中可以看出，A9样品的位置位于预期融合不足的区域(绿色实心区域为完全致密区域，在h = 187, t = 30µm的条件下)。这表明该加工图能够较好地估计融合缺失的发生。

3.6 L-PBF镍钛诺裂纹

除了球化、钥匙孔引起的气孔和熔合不足，l - pbfnitinol零件的裂纹是不可容忍的。从俯视图(图8、图9)和截面图(图11)可以看出，L-PBF Nitinol试样在较高的体积能量密度>74j /mm3)下通常存在裂纹。这些高的体积能量密度要么来自于高的线性能量密度，要么来自于激光轨迹的大量重叠(图12 (a)和(b))，这是由相对较低的孵化距离造成的。

图12 各样品熔池宽度和高度的重叠比:(a)孵化距离为140µm，线性能量密度不同的样品;(b)线性能量密度恒定为250/800 (J/mm)，孵化距离为120 ~ 187µm的样品。

随着线能密度增加到250/800 (J/mm)，裂缝成为A4试样(图9(a)和(d)、图11 (d))和A5试样(图8(b)和(e)、图11 (e))的主要缺陷，开口距离分别为120µm和140µm。如预期的那样，随着线能密度进一步增加到250/600 J/mm，会产生裂纹，如A7试样所示(图8(c)和(f)，图11 (g)和图12 (a))。

在冷却过程中，熔珠会经历凝固和热收缩，结合相变应变。如果诱导应变超过临界应变，材料就会开裂。因此，线能密度越大的珠子越容易热裂。然而，应变速率也影响裂纹的形成，并取决于冷却速率，而冷却速率又取决于线能密度。较低的应变速率与较高的线能密度相关联，可提高抗裂性。因此，材料的裂纹敏感性应同时考虑总应变和应变速率。

需要指出的是，由于Nitinol合金的形状记忆特性，残余应力可以触发相变和脱孪生，这给Nitinol合金残余应力的评估带来了挑战和复杂性。虽然这不是本工作的范围，但通过实验测量L-PBF镍钛诺零件的残余三维应力来研究这些观察结果将是有趣的。

因此，综合考虑成球缺陷、小孔缺陷、未熔合缺陷和裂纹缺陷，本文研究的工艺组中，开口距离为120µm的A2试样质量最好，这与密度测量结果一致(图6)。

虽然本文所开发的可加工性图没有显示裂纹形成的边界条件，但它仍然可以成功地应用于球化、锁孔诱导的孔隙和未熔合(图5)。此外，结合实验结果，研究表明，较低的线性能量密度有助于避免裂纹的形成。因此，可以通过在工艺图的好区(图5(a)中好区被实蓝线包围)中选择较低的线性能量密度来制备无缺陷的Nitinol样品。

3.7 硬度、马氏体相变温度和Ni含量

为了评价L-PBF Nitinol合金的加工性能，重要的是考虑其硬度、形状记忆效应和超弹性等性能。在这项工作中进行了硬度测量，因为它可以提供一个快速和直接的评估致密化。除了镍钛诺硬度外，马氏体起始温度(Ms)决定了镍钛诺合金的工作温度。因此，了解Ms与L-PBF处理条件之间的关系至关重要。如图13所示，硬度通常随着体积(从240 HV到190 HV，图13 (a))和线性能量密度(从240 HV到203 HV，图13 (b))的增加而降低。相反，随着能量密度(Ev和El)的增加，Ms从55°C增加到67°C。高能密度(Ev >56 J/mm3和El >250/1250 J/mm)时，晶粒尺寸变大[64]，导致硬度下降。在A3样品中观察到一个例外(图13 (a))，当Ev降低到48 J/mm3时，硬度降低。A3试样的低硬度归因于熔合缺失(图7(c)和图11 (c))。图13显示了所有样品的显微硬度测量结果，在190 ~ 240 HV之间变化。总的来说，这些数值与常规挤压法制备Nitinol的硬度(~219 - 227 HV)相当。

如图14所示，随着体积能量密度的增加，Ni含量降低。这表明，更明显的蒸发发生在更高的能量密度，这也已报道了之前的研究。随着Ni含量的降低，Nitinol的相变温度升高，Ms随能量密度的变化呈上升趋势。因此，Ni含量越低(能量密度越高)，Ms温度越高(见图13和图14)。在本研究中，在所有研究样本中，线能量密度最高为250/500 (J/mm)的离群值A6由于Ni蒸发较高，Ms温度相对较高，如图14所示。

图14 Ni含量是体积能量密度的函数。

值得注意的是，与Ms温度总体上升趋势相比，样品A3的Ms温度也表现出异常(图13 (a))。A3样品比A2样品有140µm的开口距离。Ma等报道，增加hatch距离可以在Nitinol样品中引入较高的位错密度，由于相变过程中引入更多的局部失配，导致Ms温度随着位错密度的增加而降低。此外，在L-PBF过程中，由于较高的加热和冷却速率，残余应力是不可避免的，可以提高Nitinol合金的转变温度。因此，高的位错密度和残余应力也有助于Ms温度的升高。

我们将在后续的出版物中进一步研究本工作中所研究的样品的微观结构和织构演化，以及机械性能和功能性能的表征。

4. 结论

在这项工作中，我们证明了解析模型预测L-PBF镍钛诺熔体池尺寸的可行性。根据熔池尺寸的解析解和缺陷形成准则，绘制了镍钛合金的L-BPF加工图。对不同L-BPF工艺条件下制备的镍钛合金镍钛合金加工图进行了可靠性验证。本工作的主要结论如下:

1.利用分析开发的加工图谱，可以成功地制备出密度为99%的L-PBF镍钛合金零件。然而，裂纹应单独考虑，并可以通过采用理想的重叠比例的激光轨迹和线性能量密度抑制。

2.为了实现无缺陷的激光轨迹，应仔细选择热输入相关参数，如激光功率和扫描速度。当激光功率为250w时，扫描速度应大于500mm /s，以避免锁孔;扫描速度应小于1250 mm/s，以防止镍钛诺零件成球。随着舱口距离的增加，可减少锁孔的成球，但随着舱口距离和层厚的变化，对锁孔几乎没有影响。

3.L-PBF镍钛合金的硬度和Ms对能量密度(包括能量密度和能量密度)很敏感。硬度从240 HV下降到190 HV, Ev从56 J/mm3增加到99 J/mm3。随着能量密度的增加，Ms呈上升趋势，能量密度从55°C增加到67°C。相变温度的升高主要是由于L-PBF过程中镍的蒸发所致。

因此，在本工作中，我们演示了使用所提出的分析方法来开发和优化工艺参数(包括激光功率、扫描速度、出口距离和层厚)，以制备无缺陷Nitinol合金的L-PBF。

为了进一步开展这一工作，需要综合研究工艺参数对微结构、织构、力学和形状记忆特性的影响。此外，除了Ni/Ti化学成分比外，Nitinol的形状记忆性能还取决于晶粒特性和晶体缺陷(空位、位错和析出相)，而这些缺陷会受到l - ppbf复杂热历史的影响。我们即将开展的工作将致力于理解L-PBF镍钛合金中的这些关系。


来源：Predictive analytical modelling and experimental validation ofprocessing maps in additive manufacturing of nitinol alloys，AdditiveManufacturing，doi.org/10.1016/j.addma.2020.101802
参考文献：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