激光粉末床熔融工艺建模及Ti-6Al-4V表面特性影响因素分析

摘要： 本文提出一种预测平均表面粗糙度(Sa)的模型，并分析相关工艺参数对Ti-6Al-4V激光粉末床熔融(LPBFS)选择性激光熔化(SLM)的影响。增材制造(AM)工艺存在多种影响制件质量的独立参数，其分析过程较为复杂。虽然LPBF工艺参数可单独选择，但它们彼此相互影响。因此，由于参数间相互制约可能引发裂纹、球化、粉末未熔合、孔隙和变形等问题，无法对工艺参数进行大幅调整。采用田口L25实验设计(DOE)选取了一系列工艺参数（每个样本重复五次），随后应用人工神经网络(ANN)模型预测算术平均高度/平均表面粗糙度(Sa)值。所选工艺参数包括激光功率、扫描速度、扫描间距、激光路径增量角度及热处理(HT)条件。本研究围绕ANN建模展开，采用符合ASTM标准的大范围参数组合与大量测试样本，并在DOE中加入HT以分析热处理与工艺参数变化对表面特性的协同影响。通过对125个样本进行3750次表面轮廓测量，获得了具有高普适性与可靠性的庞大数据集。本文创新点在于将ANN作为表面建模的精确工具，并表征了影响LPBF制件表面的关键参数。通过引入熔池流变学新参数机制，阐明了相关现象及其主导因素。金属增材制造中，搭接区平均粗糙度变化可达轨迹中心区域的5-7倍，因此选择Sa以确保测量粗糙度值的一致性。结果表明：超过β相转变点的热处理会导致表面材料局部流动，从而增大Sa值。影响Sa的主导因素排序（从高到低）为：热处理 > 激光功率 > 扫描路径角度 > 扫描间距 > 扫描速度。