基于遺傳優化算法的微通道紫銅熱交換器擴散連接工藝

葉建華 陳明和 謝蘭生 蘇 楠 羅 峰

（南京航空航天大學機電學院，南京 210016）

0 引言

微通道熱交換器是從電子換熱領域發展而來進行微型化創新得到的大尺度微通道冷卻裝置，相比于常規換熱器具有很大的優勢：微尺度傳熱傳質技術、換熱速度快、運行穩定、制造成本低和使用壽命長等，使得微通道熱交換器迅速向航空航天、微型核反應堆、相控陣雷達、燃料電池動力系統等重大領域拓展[1-2]。

微通道熱交換器常采用傳熱效率高的材料制造，如T2紫銅，相比于其他材料，T2紫銅具有導熱率高、優良的延展性以及抗腐蝕性能等優點。但由于其導熱率高，在焊接過程中，容易出現焊縫難融合、易變形、熱裂紋和氣孔傾向問題[3]。目前，用于T2紫銅的焊接方法主要有TIG焊、釬焊、激光焊和攪拌摩擦焊等。馬闖等[4]研究了T2紫銅板對接TIG焊接工藝，分析了焊接工藝參數對焊接接頭的影響，并在合適的工藝參數下得到了良好的焊接效果。ZAHARINIE等[5]研究了T2紫銅板上的釬焊試驗，分析了表面粗糙度對紫銅釬焊的影響，通過使用平均表面粗糙度，得到了較好的T2紫銅釬焊接頭。何力佳等[6]對2 mm厚T2紫銅板進行了未預熱和不同溫度預熱（100，150，200℃）的激光焊接，研究了焊前預熱對焊接接頭組織和性能的影響。賀地求等[7]采用攪拌摩擦焊的方法研究了T2紫銅和不銹鋼異種金屬的焊接，通過對焊接接頭的微觀組織觀察分析，得到了成形良好、變形小的焊接接頭。

擴散連接技術作為一種新型的固態連接工藝，在一定的溫度、壓力、時間和真空度下，使焊接面兩側材料通過原子相互擴散，從而實現連接，得到的焊接接頭質量較好[8]。目前，國內外期刊對T2紫銅同種材料擴散連接的研究報道較少，大多數都是研究T2紫銅作為中間層或者異種材料的擴散連接[9-12]。本文為彌補這方面不足，研究了T2紫銅同種材料擴散連接，采用多目標遺傳算法對其擴散連接工藝參數進行優化，對焊后擴散連接質量進行檢測，并對微通道熱交換器進行擴散連接制造工藝驗證。

1 實驗

T2紫銅，試樣尺寸為10 mm×10 mm×2 mm，其化學成分如表1所示，原始金相組織如圖1所示。試驗前需對焊接試樣進行表面預處理，使用砂紙進行沾水輕微打磨，在經過酸洗、堿洗去除表面氧化膜。

表1 T2紫銅化學成分Tab.1 Chemical composition of T2 copper w/%

圖1 T2紫銅原始金相組織Fig.1 Microstructure of T2 copper 200×

以正交試驗為基礎，利用BP神經網絡高度非線性擬合和遺傳算法處理非解析表達函數優化問題的特性，以擴散連接時的溫度、壓力、保溫時間為輸入變量，以擴散連接后的試樣焊合率和變形量為輸出變量，對試驗輸入輸出數據先運用BP神經網絡進行非線性擬合，再利用多目標遺傳算法對試驗輸入變量所構成的解空間進行最佳工藝參數的全局并行搜索，其流程如圖2所示。根據得到的合適工藝參數進行擴散連接試驗，對焊后試樣進行焊合率和變形量的檢測，并在此工藝參數下進行微通道熱交換器制造工藝驗證。

圖2 T2紫銅擴散連接多目標遺傳算法優化流程圖Fig.2 Optimization flow chart of multi-objective genetic algorithm for T2 copper diffusion bonding

擴散連接界面的焊合率是衡量焊接接頭質量的一個重要依據，通常焊合率越高，焊接質量越好。在實際零件擴散連接制造時，不僅要考慮到焊合率的高低，同時還要注意零件變形量的大小，以防變形量過大，不符合零件的加工制造要求。焊后試樣先采用式（1）計算變形量。再用線切割截取一部分，并置于金相顯微鏡下觀察連接界面的結合情況，采用式（2）計算焊合率。

式中，Δh為焊接試樣的變形量，h0為焊接前兩個試樣總高度，h1為焊接后試樣總高度，l為焊合率，l0為焊接面上焊縫總長度，l1為焊縫上未焊合區域總長度。

2 結果與討論

2.1 建立訓練樣本

采用神經網絡建立T2紫銅擴散連接工藝參數與試樣焊合率及變形量之間的映射關系需要一系列的訓練樣本，而且訓練樣本數量足夠大或者樣本點具有代表性，能夠使神經網絡模型訓練得更加準確[13]。本文采用正交試驗方案設計3因素4水平的擴散連接試驗。正交試驗法可以減少樣本點的數量，使樣本點的分布更加均勻、全面，根據正交性原則選出典型的試樣點進行試驗。根據每個條件下得到的擴散連接后的試樣，按公式（1）計算試樣變形量，焊后試樣經打磨、拋光腐蝕后，按公式（2）計算其焊合率，正交試驗方案安排及其結果如表2所示。

表2 擴散連接試驗結果Tab.2 The results of diffusion bonding test

2.2 BP神經網絡建模

在進行T2紫銅擴散連接工藝參數優化時，需要建立輸入輸出變量之間的數學模型。由于擴散連接過程是一個高度的非線性過程，普通方法難以建立焊接工藝參數與焊后焊合率和變形量之間的映射關系，所以本文引入了BP神經網絡模型。以擴散連接時的溫度、壓力、保溫時間為輸入變量，以擴散連接后的試樣焊合率和變形量為輸出變量，在Matlab內建立一個3-8-2型的BP神經網絡模型，對試驗的輸入輸出變量進行非線性擬合。任取正交試驗表內的14組數據作為訓練樣本，對BP神經網絡進行訓練，當訓練精度滿足要求（小于0.001）達到穩定時，停止訓練，訓練完成后，用剩余2組數據驗證網絡的可靠性。神經網絡模型相關系數可達98.56%，模型預測輸出值及實驗值之間的相對誤差如圖3所示，誤差相對較小，均在5%以下。

圖3 BP神經網絡模型預測相對誤差Fig.3 The predictive relative error of BP neural network model

2.3 多目標遺傳算法優化

T2紫銅擴散連接的優化目標有焊合率和變形量兩個，是一個多目標優化的問題。對于多目標優化問題，并不能滿足所有的目標函數同時達到最優的要求，當某一個目標函數越接近其最優解時，必然導致另一個目標函數越遠離其最優解，不存在一個解使得兩個目標函數同時達到最優。多目標優化問題往往不存在唯一的最優解，而是有很多個不存在大小關系的解組成的集合，即此集合中的每一組解均與其他解沒有優劣關系（即不受其他解支配），該集合稱為非支配解集或者非劣解集（Pareto解）[14]。本文對T2紫銅擴散連接后的要求為焊合率達到90%以上，變形量在0.2 mm以下，由于多目標遺傳算法是一個全局尋優最小值的過程，所以構建以下函數：

據此，建立擴散連接優化變量和優化目標如下：

根據2.2節建立的優化變量和優化目標之間的映射關系（即優化模型），在此基礎上，利用Matlab軟件里的多目標遺傳算法（Gamulitiobj）對T2紫銅的擴散連接工藝參數進行優化，得到了一組近似Pareto解，如圖4所示。根據焊接質量的要求，得到滿足條件的解如表3所示，對輸出的優化參數按正交試驗表水平值就近取整。

圖4 多目標遺傳算法的Pareto解Fig.4 The Pareto solution of multi-objective genetic algorithm

表3 根據Pareto解得到的優化工藝參數Tab.3 Optimized process parameters based on Pareto solution

采用表3兩組合適的工藝參數，進行T2紫銅的擴散連接試驗驗證，焊后的擴散連接試樣金相圖如圖5所示，采用公式（1）和（2）計算表3中兩組工藝參數下的變形量和焊合率，結果如表4所示。

圖5 兩組合適工藝參數條件下的金相圖Fig.5 Metallographic diagram of two groups under suitable process parameters 200×

表4 兩組合適工藝參數下的焊接質量Tab.4 Bonding quality of two sets suitable process parameters

通過擴散連接試驗驗證，兩組合適工藝參數條件下的焊合率都達到了要求，但第一組的變形量相對較大，超過了T2紫銅焊接質量要求，所以選擇第二組工藝參數作為T2紫銅擴散連接最終的工藝參數。

2.4 微通道熱交換器制造工藝驗證

采用2.3節中最終的工藝參數，本節對內部為0.1 mm的矩形微通道熱交換器零件進行擴散連接制造。焊接前熱交換器零件如圖6（a）所示，焊后零件如圖6（b）所示。其厚度方向的變形量為0.162 mm。

圖6 微通道熱交換器焊接前后零件Fig.6 The parts of microchannel heat exchanger before and after diffusion bonding

對焊接后零件進行超聲C掃描，如圖7所示，從圖中可以看出，微通道熱交換器經擴散連接后，僅右邊緣存在部分缺陷區域，后期進行精加工時右側缺陷區域會被切掉，故可認為連接情況良好。對焊后零件進行耐壓防漏檢測，設定通水壓力為1.6 MPa，保壓15 min后無滲漏情況發生，且兩側散熱表面沒有鼓包產生，說明經擴散連接后的微通道熱交換器滿足耐壓密封性要求。

圖7 微通道熱交換器擴散連接后的超聲C掃描圖Fig.7 Ultrasonic C-scan diagram after diffusion bonding of microchannel heat exchanger

2.5 T2紫銅擴散連接界面結合過程

T2紫銅擴散連接在高于銅再結晶溫度而低于銅熔化溫度的加熱溫度下，加壓保溫一定時間，實現T2紫銅板的固態連接。由于T2紫銅在焊接前需進行加工和除去表面氧化膜工作，導致被焊接的兩個表面形成凸凹不平的界面孔洞，界面孔洞消失過程就是連接界面結合過程，整個過程在以塑性流動為主的蠕變變形機理和以原子擴散為主的擴散機理共同作用下完成的[15]。

通常鈦合金和不銹鋼等材料的擴散連接界面結合過程有四個階段：室溫裝配階段、兩個被焊表面物理接觸階段、界面變晶界階段以及晶界轉移階段，如圖8所示。而對于T2紫銅來說，其界面結合的過程卻只包含前三個階段，而不包括界面消失階段（即晶界轉移階段）。根據多目標遺傳算法優化得到的合適工藝參數，保持溫度、壓力不變，以30 min為間隔做四次擴散連接試驗，對焊后試樣的連接界面進行觀察，如圖9所示。

圖8 擴散連接界面的結合過程Fig.8 The bonding process of diffusion bonding interfaces

分析連接界面不能消失的原因，主要有以下兩點。

圖9 不同時間下擴散連接后的微觀金相組織Fig.9 Microscopic metallographic structure after diffusion bonding at different times 200×

（1）由于T2紫銅是單相組織，在高溫條件下不會發生相變，導致T2紫銅的晶粒異常增大。而原子在晶界的擴散速度要大于晶內，晶粒粗大會降低擴散速度，減小擴散系數。另外，根據金屬學理論[16]，晶界能是晶界轉移的動能，它與晶界的曲率半徑成反比。晶粒越大界面越平直，其曲率半徑越大，界面能越小，晶界轉移也就越困難。

（2）T2紫銅接頭界面可能含有氧化物夾雜，氧化物夾雜的晶界能比紫銅晶粒的晶界能低，阻礙晶界發生轉移。對擴散連接界面進行能譜的點掃描分析，如圖10所示。可以看出，擴散連接界面處銅元素占有很大的比重，其中氧元素的存在說明連接界面處氧化物夾雜存在的可能性，而碳和硅元素可能是經打磨拋光后研磨粉在試樣表面上的殘留。

圖10 T2紫銅的擴散連接界面處點掃描圖Fig.10 The dot scan picture of T2 copper diffusion interface

3 結論

（1）以正交試驗為基礎，基于BP神經網絡和多目標遺傳算法得到了T2紫銅合適的擴散連接工藝參數：溫度780 ℃、壓力7.5 MPa、保溫時間120 min，此條件下焊合率可達95.26%，變形量為0.166 mm，達到了T2紫銅擴散連接的質量要求。

（2）在合適的工藝參數條件下進行微通道熱交換器的擴散連接制造，得到的微通道熱交換器焊接質量較好，厚度方向變形量為0.162 mm，超聲C掃描后連接情況良好，經耐壓防漏檢測后，無滲漏情況發生，表面無鼓包，滿足耐壓氣密性要求，同時，也驗證了采用擴散連接技術制造微通道熱交換器的工藝可行性。

（3）分析了T2紫銅擴散連接界面不能消失的原因：高溫條件下T2紫銅晶粒異常增大，導致界面能越小，晶界轉移就越困難，以及接頭界面可能存在的氧化物夾雜阻礙晶界發生轉移。