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機(jī)器學(xué)習(xí)輔助合金LPBF成形工藝優(yōu)化與力學(xué)性能操控

供稿人:蔡江龍、張航 供稿單位:西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室  發(fā)布日期:2024-04-02

激光粉末床熔融(laser powder bed fusion, LPBF)金屬增材制造技術(shù)已成熟應(yīng)用于傳統(tǒng)加工方式無法實(shí)現(xiàn)的零件制造。但由于不同合金LPBF成形時涉及復(fù)雜的物理和化學(xué)過程以及顯微組織-性能對應(yīng)關(guān)系,確定優(yōu)化的LPBF加工參數(shù)通常依賴于昂貴的試錯過程和大量的實(shí)驗(yàn)。經(jīng)驗(yàn)激光能量密度估算、熔池結(jié)構(gòu)分析和高保真計(jì)算建模等合理的方法被應(yīng)LPBF工藝優(yōu)化。但這些LPBF工藝優(yōu)化策略通常不具有普適性,并且存在工藝窗口狹窄的問題。因此制定可靠的加工參數(shù)優(yōu)化方法是LPBF技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展和特定性能材料相關(guān)設(shè)計(jì)的主要途徑。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)不斷應(yīng)用于各行各業(yè)。2020年10月澳大利亞新南威爾士大學(xué)機(jī)械與制造工程學(xué)院提出了一種基于高斯過程回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來確定LPBF的最佳加工窗口。如圖1所示,使用這種方法,發(fā)現(xiàn)了一個新的和更大的LPBF工藝優(yōu)化窗口,得到了更高致密度的AlSi10Mg樣品。新確定的優(yōu)化加工參數(shù)使以前無法實(shí)現(xiàn)的高強(qiáng)度和延展性的組合成為可能。工藝參數(shù)直接決定材料的微觀結(jié)構(gòu)(晶粒結(jié)構(gòu)、亞晶粒尺寸以及晶界形貌等),細(xì)微的結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致材料力學(xué)性能的顯著波動。因此該研究建立的方法可以很容易地應(yīng)用于合金LPBF工藝優(yōu)化和力學(xué)性能操控。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助AlSi10Mg合金LPBF成形工藝優(yōu)化以及力學(xué)性能操控

LPBF技術(shù)工藝參數(shù)眾多,通過傳統(tǒng)方法優(yōu)化的工藝參數(shù)單一,無法體現(xiàn)不同工藝參數(shù)對材料微觀組織結(jié)構(gòu)的影響以及和力學(xué)性能的關(guān)系。通過將機(jī)器學(xué)習(xí)將工藝-組織-性能聯(lián)系起來,充分實(shí)現(xiàn)合金的一體化制造和性能調(diào)控。機(jī)器學(xué)習(xí)成為新材料LPBF工藝開發(fā)以及同種合金不同性能操控行之有效的方法,為LPBF技術(shù)帶來更多應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn):

  1. Q. Liu, H. Wu, M.J. Paul, P. He, Z. Peng, B. Gludovatz, J.J. Kruzic, C.H. Wang, X. Li, Machine-learning assisted laser powder bed fusion process optimization for AlSi10Mg: New microstructure description indices and fracture mechanisms, Acta Materialia 201 (2020) 316-328. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.10.010
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