激光選區熔化鋪粉過程的數值模擬及粉層表征1)

劉海林 易 敏 王建祥 易 新?,2)

* (北京大學工學院力學與工程科學系,湍流與復雜系統國家重點實驗室,北京 100871)

? (中國兵器工業導航與控制技術研究所,北京 100089)

** (南京航空航天大學航空學院,機械結構力學及控制國家重點實驗室,南京 210016)

?? (北京大學南昌創新研究院,南昌 330096)

引言

激光選區熔化技術逐層制造的成形方式和快速熔化凝固的熱循環特點使其可以調控零件微觀組織演化,生產性能優異的復雜構型零件,在制備高熵合金、高溫合金和難熔金屬等構件方面具有廣泛應用[1-5].優異的成形零件質量是激光選區熔化技術得以廣泛應用的基礎.成形零件質量受粉層質量、熔池流動、微觀組織演化和熱應力分布的影響[6].目前研究人員分別通過模擬鋪粉過程[7-8]、細觀尺度傳熱傳質現象[9-10]、微觀尺度晶粒生長行為[11-12]和宏觀尺度零件成形過程[13]來對上述影響因素進行研究.

良好的金屬粉體顆粒流動性是粉層金屬顆粒緊密均勻排布的前提,也是激光選區熔化成形性能優異零件的基礎條件之一.顆粒流動性常用休止角來反映,流動性越好,休止角越小.金屬激光選區熔化粉體一般為尺寸幾十μm 的金屬顆粒.此時顆粒間黏附力與顆粒表面能密度呈正比,并對顆粒流動性具有重要影響.離散元模擬指出,金屬顆粒間黏附力越大,休止角越大,顆粒流動性越差[14].此外,金屬顆粒的形貌和尺寸分布等也對顆粒流動性有著重要影響.由于摩擦效應和互鎖效應,形貌不規則、表面粗糙的金屬顆粒往往有著較差的流動性[15].對于同時包含小粒徑和大粒徑金屬顆粒的粉層,小粒徑金屬顆粒在小體積分數情況下,會傾向于填充大粒徑顆粒間的縫隙,而當小粒徑顆粒體積分數較大時,其容易團聚成塊.該團塊會顯著阻礙顆粒流動,降低混合金屬顆粒的流動性,增加粉層中空白區域的數量[16].

除顆粒流動性外,粉層厚度和鋪粉速率也對粉層質量有重要影響.Yao 等[17]以粉層密度和粉層密度標準差作為衡量粉層質量的指標,使用離散元方法模擬了316L 不銹鋼粉末的鋪粉過程,研究了粉層厚度和鋪粉速率對粉層質量的影響.研究發現,高鋪粉速率會增加顆粒流動的不穩定性,低粉層厚度會增加壁面效應和顆粒堵塞概率,高鋪粉速率和低粉層厚度都會降低粉層質量[17].Chen 等[18]以粉層密度和粉層表面粗糙度為指標衡量粉層質量,使用數值和實驗方法研究了鋪粉速度對粉層質量的影響.研究發現,增大鋪粉速度會降低粉層質量.粉層質量的含義是多方面的,如粉層密度、配位數分布、粉層表面粗糙度和粉層均勻性等.確定合適的粉層厚度和鋪粉速率需要對粉層質量進行全面的表征.然而,上述研究僅選擇其中若干個指標研究了粉層厚度和鋪粉速率對粉層質量的影響.

多層鋪粉過程中,成形區的顆粒流動行為不僅受顆粒流動性影響,還受成形區表面形貌影響.Parteli等[19]使用組合球方法構建具有一定粗糙度的成形區表面,研究了多層鋪粉過程中成形區表面承受載荷的時空演化,發現顆粒內部的力鏈演化會導致成形區表面載荷的大幅波動.孫遠遠等[7]以單道為基本單元建立粗糙表面模型,研究了鋪粉方向、單道夾角、單道搭接率和粉層厚度對粉層質量的影響,研究發現成形區的粗糙表面有利于提高粉層質量,適當地提高粉層厚度與優化鋪粉角度可以增加成形區粗糙表面上的粉層均勻性.Nan 等[20]使用搭接率為50%的平行圓柱表示成形區粗糙表面,并在此基礎上研究了顆粒-保護氣相互作用對粉堆內部顆粒流動行為和粉層均勻性的影響,發現保護氣體的拖拽力減緩了粉堆內部顆粒的對流循環速率,增大了粉堆休止角,惡化了粉層質量.Yao 等[21]使用矩形方塊表示成形零件,研究了顆粒-成形零件間協同作用對顆粒行為的影響,并分析了影響機理.然而,上述研究使用簡單幾何體或組合幾何體表示的成形區粗糙表面十分具有規律性,是對真實成形區粗糙表面的簡化,與實際情況有較大偏離.

目前,在粉層厚度和鋪粉速率影響粉層質量的研究中,對粉層質量的表征還不全面.此外,構建成形區粗糙表面的現有方法不能準確刻畫單道熔跡凹凸變化的真實粗糙表面,也無法表示部分熔融金屬顆粒.本文基于離散元模擬方法,獲得了金屬鎢顆粒的滾動摩擦系數和表面能密度,分析了它們對顆粒流動性的影響,定量研究了鋪粉速率和粉層厚度對粉層質量的影響,并構建了高效多層鋪粉離散元計算新模型.

1 粉層質量表征指標

粉層質量包含粉層密度、配位數分布、粉層表面粗糙度和粉層均勻性等.然而,目前尚無評定表征粉層質量的國內和國際標準,相關文獻中的粉層質量表征指標也不統一.表1 總結了文獻中提到的粉層質量評定指標及其物理含義.

2 離散元模擬的基本框架

本文將建立獲取金屬顆粒性質的離散元計算模型、單層鋪粉離散元模型和多層鋪粉離散元模型,這些離散元模型具有相似的基本框架.本節將集中介紹這些離散元模型的基本框架.

2.1 顆粒接觸模型與黏附模型

在離散元模擬中,顆粒的運動受到重力、顆粒間的接觸力、接觸力矩和范德華作用導致的黏附力共同影響.顆粒間的接觸力可用Hertz-Mindlin 模型描述[42-44].考察相互接觸的顆粒i與顆粒j(圖1),顆粒半徑分別為Ri和Rj,質量分別為mi和mj,角速率分別為ωi和ωj.

圖1 顆粒i 與顆粒j 接觸示意圖Fig.1 Schematic of contact between particle i and particle j

此時,顆粒j作用于顆粒i的法向接觸力Fn和切向接觸力Ft分別為[32,45]

式中,下標n 和t 分別表示法向和切向的物理量,en(t)為法向 (切向) 單位向量,δn=Ri+Rj-Rij為法向重疊量,δt為切向相對位移,為δn(t)的時間導數,Kn(t)為法向 (切向) 剛度系數,γn(t)為法向 (切向) 阻尼系數.

法向剛度系數Kn的表達式為[32]

其中,E為顆粒楊氏模量,v為顆粒泊松比,有效顆粒半徑R*滿足1/R*=1/Ri+1/Rj.

切向剛度系數Kt的表達式為[32]

其中,有效剪切模量G*=E/[4(2+v)(1-v)].

法向阻尼系數γn的表達式為[32]

切向阻尼系數γt的表達式為[32]

切向接觸力滿足|Ft|≤μs|Fn|,μs為靜摩擦系數,有時也稱庫倫摩擦系數[32].

此外,顆粒j作用于顆粒i的接觸力矩為[35]

其中,μr為滾動摩擦系數.

由范德華作用導致的顆粒間黏附由經典JKR黏附模型描述,黏附力FJKR表達式為[47]

其中,γ是顆粒表面能密度,a是顆粒間接觸區域的半徑.a和δn滿足如下方程[19]

在離散元模型中,設置基板、刮刀和顆粒的材料與物性參數相同.當顆粒與基板或刮刀發生相互作用時,視基板或刮刀為半徑和質量都無窮大的顆粒.

2.2 利用瑞利波法確定時間步長

實驗發現,當金屬顆粒接觸碰撞時,瑞利波消耗的能量占總能耗的70%[48].因此,可以通過沿球形金屬顆粒表面傳播的瑞利波確定離散元模型的臨界時間步長.

瑞利波方程為[48]

瑞利波方程根βR的近似表達式為[48]

金屬顆粒表面的瑞利波波速vR為[48]

顆粒間的接觸作用只影響發生碰撞的兩個金屬顆粒,而不應該通過瑞利波的傳播影響其他金屬顆粒.因此,為了保證計算的穩定性與精度,離散元模擬的時間步長Δt需小于瑞利波傳遞半個金屬顆粒球面所需要的時間TR,即

其中,Rmin取為發生碰撞的兩個金屬顆粒的半徑最小值.這里設置時間步長為Δt=30%×(TR)min,時間積分格式選擇 velocity Verlet 格式[14,30].

2.3 放大離散元模擬的時間步長

圖2(a) 展示了在后文相關實驗中使用的球形鎢顆粒形貌,圖2(b) 為相應的鎢顆粒粒徑分布.

圖2 球形鎢粉顆粒的形貌與粒徑分布Fig.2 Morphology and size distribution of tungsten powder

如圖2(b) 所示,鎢金屬顆粒的尺寸為5～40 μm,即Rmin=2.5 μm.鎢的密度ρ=1.935×104kg/m3,楊氏模量E=340 GPa,泊松比v=0.28[49-50].此時離散元模型的時間步長Δt=9.75×10-10s 過小,計算量過大,必須考慮適當地放大時間步長.

從式(13)可知,放大時間步長的方法包括增大最小金屬顆粒半徑Rmin,增大鎢密度ρ和減小鎢楊氏模量E.通過增大鎢密度ρ來放大時間步長的方法適用于重力可以忽略的準靜態模擬.然而,鋪粉是一個動態過程且重力不可忽略.這里通過忽略部分小體積鎢顆粒與減小鎢楊氏模量來適當放大時間步長.

為了減小最小金屬顆粒半徑Rmin對時間步長的限制,在離散元模擬中忽略半徑為2.5～6 μm 的鎢顆粒.此時,離散元模擬中的鎢顆粒粒徑分布如圖3所示.

圖3 離散元模擬中,鎢顆粒質量百分數和累計質量分數隨顆粒直徑的變化Fig.3 Mass percent and cumulative mass percent versus tungsten powder diameter

大量的數值研究表明,在離散元模擬中減小楊氏模量對顆粒行為與模擬結果影響不大[14,30,51].因此,在離散元模擬中將鎢的楊氏模量減小兩個數量級至E′=3.4 GPa,此時Δt=2.38×10-8s.

當顆粒楊氏模量減小時,顆粒剛度會隨之減小.當顆粒剛度減小,而顆粒表面能密度保持不變時,顆粒將表現得更加具有“黏附性”,顆粒整體行為將發生改變[52].因此,為了使剛度減小后的顆粒整體行為不變,按照H?rvig 等[53]與Washino 等[54]提出的準則縮減鎢的表面能密度,即

式中,γ為鎢的表面能密度,γ′為鎢的縮減表面能密度.

3 確定顆粒靜摩擦系數、滾動摩擦系數與表面能密度

目前,離散元模擬中已知的物性參數包括鎢的密度ρ,縮減楊氏模量E′和泊松比v.尚待確定的物性參數包括顆粒靜摩擦系數μs、滾動摩擦系數μr和表面能密度γ.通過斜面儀來測定靜摩擦系數μs,對比模擬與實驗得到的休止角和致密度來確定滾動摩擦系數μr和表面能密度γ.需要特別指出,本節得到的滾動摩擦系數和表面能密度可以使離散元模型中的鎢顆粒整體表現與真實顆粒整體表現相同,但并不與真實鎢金屬顆粒的滾動摩擦系數和表面能密度相同.這是因為顆粒形貌和尺寸分布對顆粒整體表現也有重要影響,而離散元模擬中顆粒尺寸分布與真實顆粒尺寸分布存在一定差異,且真實的鎢顆粒形貌不是模擬所采用的完美球形.

3.1 測量鎢顆粒間靜摩擦系數

采用圖4 所示的自制斜面儀來確定鎢顆粒間靜摩擦系數.將底部用雙面膠沾滿球形鎢顆粒的滑塊被放置于斜置鎢板上,緩慢增大斜置鎢板的傾斜角度,記錄滑塊發生滑動時的鎢板傾斜角度αc.實驗測得臨界傾角αc=15°,得到靜摩擦系數μs為

圖4 靜摩擦系數μs 測量實驗示意圖Fig.4 Schematic of measuring coefficient μs of static friction

3.2 測量休止角和致密度

采用漏斗法測量鎢顆粒的休止角.圖5 展示了漏斗法測量休止角的實驗示意圖,其中,D1=50.75 mm,D2=2.68 mm,d=30.00 mm,H1=34.96 mm,H2=9.96 mm,H3=46.14 mm.

圖5 漏斗法測休止角α 的實驗示意圖Fig.5 Schematic of measuring repose angle α using the funnel method

實驗結果如圖6 所示,其中D=32.48 mm,H為粉堆高度,α=arctan(2H/D)為鎢粉堆休止角.這里,D包含金屬圓筒壁面厚度,而圖5 中的d不包含金屬圓筒壁面厚度.

圖6 漏斗法測休止角α 的實驗結果Fig.6 Experimental result of measuring repose angle α using the funnel method

圖7 漏斗法測量休止角α 的離散元計算模型Fig.7 Schematic of discrete element modeling of measuring repose angle α using the funnel method

表2 列出了利用漏斗法測量的休止角結果,根據這些數據,可估算出鎢粉堆休止角為

表2 鎢粉堆休止角α 測量結果Table 2 Measured repose angles of tungsten powder piles

休止角測量結束后,將超出圓筒頂端的鎢粉抹去,測量鎢粉的松裝密度.測得空桶質量為 67.0 g,空桶與剩余鎢粉總質量為 340.5 g,空桶體積為πd2H1/4=24 710.9 mm3,得到鎢粉松裝密度為11.068 g/cm3,致密度ρr為

3.3 離散元模擬確定滾動摩擦系數與表面能密度

在休止角和致密度測量中使用的鎢顆粒數量巨大 (約10 億顆),離散元模擬很難計算如此數量的顆粒運動,縮小離散元模型的幾何尺寸與顆粒數量是減小離散元模擬計算量的常用方法[16-17,51].此外,根據 Meier 等[14]的研究結果,縮小離散元模擬的粉堆幾何尺寸對得到的參數無明顯影響.因此,本小節通過縮小離散元模擬的粉堆幾何尺寸與顆粒數量來提升計算效率.

圖8 為測量鎢顆粒致密度ρr的離散元模型,其中,長方體尺寸為a=0.5 mm,h=2 mm,長方體水平方向設置為周期邊界條件.在離散元模擬的初始時刻,在長方體中生成球形鎢顆粒約3.2 萬個.待鎢顆粒在重力的作用下完成沉積靜置時,取粉堆中間部分測量粉堆致密度.

圖8 測粉堆致密度ρr 的離散元計算模型Fig.8 Schematic of measuring relative density ρr of the powder pile using discrete element modeling

在測休止角和致密度的離散元模擬中,設置滾動摩擦系數μr的取值分別為

設置縮減表面能密度γ′的取值分別為

圖9 繪制了休止角α隨滾動摩擦系數μr和縮減表面能密度γ′的變化.如圖9 所示,休止角α隨著μr和γ′的增大而增大,即鎢顆粒的流動性隨滾動摩擦系數μr和縮減表面能密度γ′的增大而減小.圖9 (b) 的模擬結果與已報道的實驗結果一致[14].此外,休止角α對γ′變化的敏感性隨γ′的增大而迅速減小.

圖9 休止角α 隨滾動摩擦系數μr 和縮減表面能密度γ′的變化Fig.9 Repose angle α versus coefficient μr of rolling friction and reduced surface energy density γ′

圖10 繪制了致密度ρr隨滾動摩擦系數μr和縮減表面能密度γ′的變化.如圖10 所示,致密度ρr隨著μr和γ′的增大而減小.

圖10 粉堆致密度ρr 隨μr 和γ′的變化Fig.10 Relative density ρr of the powder pile versus coefficient μr of rolling friction and reduced surface energy density γ′

圖11 給出了致密度ρr隨滾動摩擦系數μr和縮減表面能密度γ′變化的云圖.云圖上疊加了曲線ρr=0.572 (虛線) 和α=32.81° (實線).虛線ρr=0.572 和實線α=32.81°的交點所對應的滾動摩擦系數μr=0.031 5 和縮減表面能密度γ′=0.15 mJ/m2即為通過實驗校準得到模擬用μr和γ′.

圖11 粉堆致密度ρr 隨滾動摩擦系數μr 和縮減表面能密度γ′變化的云圖Fig.11 Contour plot of relative density ρr of the powder pile varying with coefficient μr of rolling friction and reduced surface energy density γ′

至此,離散元模擬需要的所有參數已全部確定并匯總于表3.

表3 鋪粉離散元模擬所需參數Table 3 Parameters for discrete element modeling of powder spreading

4 單層鋪粉離散元模擬

4.1 單層鋪粉離散元計算模型

圖12 給出了單層鋪粉的離散元計算模型,包括6 mm×0.4 mm 的基板,0.1 mm×0.4 mm×1 mm 的刮刀和 0.6 mm×0.4 mm×1 mm 的儲粉器.刮刀與基板間的距離為粉層厚度δ.在離散元模擬的初始時刻,在儲粉器中生成約2.7 萬個鎢顆粒,并在重力作用下沉積靜置.然后,移除儲粉器右側壁面,與此同時位于儲粉器左側的刮刀開始向右以速率V移動,進行鋪粉.

圖12 單層粉層離散元計算模型 (單位: mm)Fig.12 Discrete element modeling of single-layer powder bed spreading (unit: mm)

本節研究鋪粉速率V和粉層厚度δ對粉層質量的影響.設置V的取值為

設置粉層厚度δ的取值為

為了減少粉層起始端x=0 mm 和終止端x=6 mm 對粉層質量的影響,待鋪粉終止且顆粒靜止后,選擇x∈[2.75,5.25] mm 內的粉層作為觀測區進行粉層質量表征.

4.2 粉層質量表征

圖13(a) 展示了鋪粉速率V和粉層厚度δ對粉層形貌的影響.從圖13 可以發現,增大鋪粉速率V和減小粉層厚度δ都會減少鋪粉過程中沉積的顆粒數量,增加粉層的空斑缺陷.減小粉層厚度會增加粉層空斑缺陷的模擬結果與圖13(b) 所示的已報道實驗結果吻合良好[39].

圖14 展示了鋪粉速率V和粉層厚度δ對粉層密度的影響.這里粉層密度表示粉層內金屬顆粒總體積與粉層總體積的比值,即

圖14 粉層密度 隨粉層厚度δ 與鋪粉速率V 的變化Fig.14 Packing density of the powder layer versus layer thickness δ and spreading speed V

這里,N表示觀測區內金屬顆粒的數量,Vi表示觀測區粉層內第i個金屬顆粒的體積,L,W和δ分別表示觀測區的長、寬和高.

配位數分布是用來反映粉層內顆粒排布緊湊程度的常用指標.對任意給定的一個金屬顆粒,其配位數為與其接觸的其余顆粒數量.一般來說,配位數越大,粉層內顆粒排布越緊密,打印時出現缺陷的概率越小[32].圖15 給出了鋪粉速率V和粉層厚度δ對顆粒配位數分布的影響.如圖15(a) 所示,對于任意給定的鋪粉速率V,出現概率最大的配位數隨著粉層厚度δ的增大而有所增大,且增大的幅度隨著鋪粉速率V的減小而增大.如圖15(b) 所示,對于任意給定的粉層厚度δ,出現概率最大的配位數隨著鋪粉速率V的減小而有所增大,且增大的幅度隨著粉層厚度δ的增大而增大.當粉層厚度δ=25 μm,鋪粉速率V=0.2 m/s 時,金屬顆粒配位數分布的峰值為0,表示大部分顆粒都不與其他顆粒接觸.當粉層厚度δ=75 μm,鋪粉速率V=0.02 m/s 時,金屬顆粒配位數分布的峰值為3,顆粒排布變得更加緊密.

圖15 粉層厚度δ 與鋪粉速率V 對配位數分布的影響Fig.15 Effects of the layer thickness δ and spreading speed V on the distribution of coordination number

在激光選區熔化中,粉層的均勻性通常指不同尺寸金屬顆粒分布的隨機性[25].粉層的均勻性對打印時的能量傳輸和熔池形貌都有重要影響.這里使用三維Delaunay 四面體來表征粉層的均勻性.Delaunay 四面體是指連接粉層內臨近4 個金屬顆粒得到的四面體,每個四面體內除頂點處的金屬顆粒,不包含其他金屬顆粒.在一個均勻的粉層中,較小的金屬顆粒應均勻地分布在較大的金屬顆粒間,使Delaunay 四面體具有較窄的等效半徑分布[25].這里的等效半徑是指與Delaunay 四面體體積相同的球的半徑.圖16 展示了Delaunay 四面體等效半徑分布隨粉層厚度δ與鋪粉速率V的變化.如圖16(a) 所示,當鋪粉速率V≤ 0.08 m/s 時,增大粉層厚度δ可以使四面體等效半徑的分布曲線更陡峭,顯著提高粉層均勻性;當V＞ 0.08 m/s 時,δ對四面體等效半徑的分布基本無影響.如圖16(b) 所示,當δ≥ 45 μm時,減小V可以使四面體等效半徑的分布曲線更陡峭,顯著提高粉層均勻性;當δ＜ 45 μm 時,V對四面體等效半徑的分布基本無影響.

圖16 Delaunay 四面體等效半徑分布隨 (a) 粉層厚度δ 與 (b) 鋪粉速率V 的變化Fig.16 Equivalent radius of Delaunay tetrahedrons versus (a) layer thickness δ and (b) spreading speed V

圖17 展示了鋪粉速率V和粉層厚度δ對Delaunay四面體球形度分布的影響.Delaunay 四面體球形度是指與 Delaunay 四面體體積相同的球的面積與該四面體的面積的比值.當Delaunay 四面體球形度趨近于0.671 時[41],Delaunay 四面體趨近于正四面體,粉層內金屬顆粒相互堆疊.當Delaunay 四面體球形度趨近于0 時,Delaunay 四面體扁平,粉層內金屬顆粒基本沒有堆疊.如圖17(a) 所示,當鋪粉速率V≤0.08 m/s 時,增大粉層厚度δ可以使金屬顆粒大量堆疊;當V＞ 0.08 m/s 時,δ對金屬顆粒的堆疊無顯著影響.如圖17(b) 所示,當δ≥ 45 μm 時,減小V可以使金屬顆粒大量堆疊;當δ＜ 45 μm 時,V對金屬顆粒的堆疊無顯著影響.

圖17 Delaunay 四面體球形度分布隨 (a) 粉層厚度δ 與 (b) 鋪粉速率V 的變化Fig.17 Sphericity of Delaunay tetrahedrons versus (a) layer thickness δ and (b) spreading speed V

綜合考慮鋪粉速率V和粉層厚度δ對配位數分布、Delaunay 四面體等效半徑分布和球形度分布的影響,可以發現鋪粉速率V≤ 0.08 m/s,粉層厚度δ≥ 45 μm,是粉層顆粒有效堆疊與緊密均勻排布的必要條件.

已有的研究表明,粗糙的粉層表面會增加成形零件的孔隙率與表面粗糙度[56-58].這里使用射線追蹤法確定粉層的表面輪廓,進而計算粉層表面粗糙度.如圖18 所示,基板表面位于z=0,沿-z方向傳播的射線與粉層表面相交時,記錄交點高度z.觀測區內激光射線沿x和y方向均勻分布,間距為2 μm,共采集表面輪廓高度數據1250×200 個.取粉層表面輪廓高度的標準差作為粉層表面粗糙度Sa,即

圖18 射線追蹤法確定粉層高度示意圖Fig.18 Schematic of determining the height of the powder layer using ray tracing approach

圖19 展示了粉層厚度δ和鋪粉速率V對粉層表面粗糙度Sa的影響.如圖19 所示,粉層表面粗糙度Sa隨粉層厚度δ的增大而增大,隨掃描速率V的增大而減小.通常情況下,粉層表面粗糙度Sa隨粉層厚度δ和鋪粉速率V變化的趨勢受刮刀類型、刮刀形狀和基板粗糙度等眾多因素的影響.因此,不同的鋪粉工況可能造成不同的變化趨勢.例如,Zhao等[59]基于離散元模擬研究了刮刀在水平基板上移動的鋪粉過程,發現Sa隨δ的增大而增大,與本文的結論一致.Xiang 等[36]模擬了刮刀在粗糙基板上的鋪粉過程,發現Sa隨著V的增大先增大后減小,隨粉層厚度δ的增大而增大.Haeri[60]基于離散元模擬研究了形狀優化后的刮刀在水平基板上進行鋪粉的過程,發現Sa隨V的增大而增大.

圖19 粉層表面粗糙度Sa 隨粉層厚度δ 與鋪粉速率V 的變化Fig.19 Surface roughness Sa of the powder layer versus layer thickness δ and spreading speed V

粉層顆粒偏析是鋪粉過程中的一種常見現象,特別是當所使用的金屬粉顆尺寸分布范圍較大時[15,31,34].顆粒偏析改變了粉末層中顆粒尺寸的空間分布,直接影響了選區熔化過程中激光-顆粒的相互作用以及隨后的熔化凝固過程[61].為了分析顆粒偏析,將觀測區內沉積的粉層進行網格劃分.在x方向劃分為 10 格,y和z方向不進行劃分,x方向網格尺寸為 250 μm,y方向網格尺寸為400 μm,z方向網格尺寸為粉層厚度δ.定義網格偏析指數SI為該網格中金屬顆粒的平均半徑與初始時刻離散元計算模型中所有金屬顆粒的平均半徑之比.偏析指數SI表達式如下[34]

其中,n表示網格中金屬顆粒數量,Ri表示網格中第i個金屬顆粒的半徑,表示初始時刻離散元計算模型中所有金屬顆粒的平均半徑.當SI＜ 1 時,小顆粒更容易在基板上沉積;當SI＞ 1 時,大顆粒更容易在基板上沉積.

圖20 展示了粉層厚度δ和鋪粉速率V對偏析指數SI分布的影響.如圖20(a) 所示,增大鋪粉速率V可以顯著降低粉層的顆粒偏析現象,與已有的研究結果一致[30-31].在刮刀鋪粉過程中,小尺寸金屬顆粒相較于大尺寸金屬顆粒具有更大的沉積速率,更容易在粉堆中下降并沉積到基板上,形成顆粒偏析.然而,鋪粉速率V的增加減小了小尺寸顆粒在粉堆中下降并先于大尺寸顆粒沉積的時間窗口,在一定程度上減弱了顆粒偏析[30-31].如圖20(b) 所示,增大粉層厚度δ同樣降低了粉層的顆粒偏析現象.在鋪粉過程中,較小的粉層厚度δ容易導致顆粒堵塞.在顆粒堵塞期間,刮刀與基板間狹縫入口前的粉堆中存在強接觸力拱,導致粉堆中金屬顆粒無法進入狹縫.隨著刮刀的前進,顆粒堵塞狀態被打破,強接觸力拱中存儲的彈性能釋放,狹縫前的金屬顆粒穿過狹縫并在基板上沉積.小尺寸金屬顆粒質量小,在強接觸力拱坍塌后,更容易穿過狹縫,并最終造成顆粒偏析 (SI＜ 1)[62].此外,粉層厚度δ越小,顆粒堵塞發生的頻率與持續時間越長.因此,當粉層厚度δ=25 μm 時,SI＜ 1 (除V=0.2 m/s 之外),顆粒偏析現象明顯.隨著粉層厚度δ增大,偏析現象迅速衰減消失.

圖20 粉層偏析指數SI 分布隨粉層厚度δ 與鋪粉速率V 的變化Fig.20 Index of particle segregation in powder layer versus layer thickness δ and spreading speed V

圖20 粉層偏析指數SI 分布隨粉層厚度δ 與鋪粉速率V 的變化 (續)Fig.20 Index of particle segregation in powder layer versus layer thickness δ and spreading speed V (continued)

5 高效多層鋪粉離散元新模型的構建

如圖21(a)和圖21(b) 所示,通過3D 模型stl 文件,可以將激光選區熔化傳熱傳質模擬中已部分熔化的粉層的全部幾何形貌信息(圖21(a))作為固定邊界條件,輸出至多層鋪粉離散元計算模型中(圖21(b)).此時,在如圖21(b)所示的多層鋪粉離散元模型中,未熔化金屬顆粒、部分熔化金屬顆粒和熔跡的幾何形貌都由大量三角面片拼接而成.例如圖21(c) 中的球形金屬顆粒,即是由約1000 個三角面片拼成.這些構成未熔化球形金屬顆粒的大量三角面片極大地降低了多層鋪粉離散元模型的計算效率.

圖21 高效多層鋪粉離散元新模型的構建示意圖Fig.21 Efficient discrete element modeling of multi-layer spreading

為了提高計算效率,我們構建了高效多層鋪粉離散元計算新模型 (詳細構建步驟見下述討論).該新模型可以識別粉層中的未熔化球形金屬顆粒,并直接使用可移動的球顆粒 (圖21(f)),而不是采用大量的三角面片來表示未熔化球形金屬顆粒,更加符合真實鋪粉過程,增加了模擬的擬真程度.

高效多層鋪粉離散元新模型的構建步驟如下.

(1) 在激光束選區熔化前,記錄粉層中每一個金屬顆粒在激光選區熔化細觀尺度模型中的球心坐標和半徑.

(2) 在激光束選區熔化前,記錄激光選區熔化細觀尺度模型中每一個單元的液體體積分數fb.這里的液體包括視為凝固液體的未熔化金屬.液體體積分數表示單元中液體體積與單元體積的比值.

(3) 在激光束選區熔化后,記錄激光選區熔化細觀尺度模型中每一個單元的液體體積分數fa.

(4) 對于任意一個金屬顆粒,根據金屬顆粒的球心坐標、半徑以及激光選區熔化細觀尺度模型網格劃分情況,計算激光選區熔化細觀尺度模型中分布有該金屬顆粒的單元,并記單元數量為N0.逐一對比這些單元的fb和fa.引入人為設定的參數α1和α2,其取值為較小的正數 (如0.005).當|1-fb/fa| ＞α1時,認為該單元內的金屬顆粒熔化并流出該單元,或有熔融金屬流入并黏附于該單元內的金屬顆粒;當|1-fb/fa| ≤α1時,認為該單元內沒有熔融金屬流入流出.記錄滿足|1-fb/fa| ＞α1的單元數量為N.當N/N0＞α2時,認為該金屬顆粒熔化 (包含部分熔化) 或被熔融金屬黏附,在新高效多層鋪粉離散元模型中需要使用三角面片復原其表面形貌.當N/N0≤α2時,認為該金屬顆粒完全未熔化且未被熔融金屬黏附,可以在新高效多層鋪粉離散元模型中使用球顆粒表示該金屬顆粒.

(5) 在激光選區熔化細觀尺度模型中,令僅分布有未熔化且未被熔融金屬黏附金屬顆粒單元的液體體積分數fa=0,則可以得到如圖21(d) 所示的僅含有熔跡、部分熔化金屬顆粒以及被熔融金屬黏附金屬顆粒的激光選區熔化細觀尺度模型.

(6) 通過stl 文件,將如圖21(d) 所示激光選區熔化細觀尺度模型的幾何形貌信息輸出至高效多層鋪粉離散元新模型中,并通過金屬顆粒的球心坐標和半徑在新模型中生成代表未熔化且未被熔融金屬黏附的金屬球形顆粒 (圖21(e),紅色球形顆粒),則可以得到如圖21(e) 所示的高效多層鋪粉離散元計算新模型.

圖21(e) 所示的高效多層鋪粉離散元新模型包含球顆粒346 個,三角面片116 480 個,模型每秒可完成24～25 個時間步的計算.圖21(b) 所示的多層鋪粉離散元模型包含球顆粒0 個,三角面片275 904個,模型每秒可完成3～4 個時間步的計算.通過減少三角面片數量,多層鋪粉離散元新模型將計算效率提升了6 倍以上.此外,從高效多層鋪粉離散元新模型的構建步驟可以看出,選區熔化結束后,粉層中未熔化金屬顆粒比例越大,減少的三角面片數量越多,新模型的計算效率提升越顯著.

激光選區熔化工藝包括鋪粉和選區熔化兩個過程.除第一層鋪粉外,其余鋪粉過程都是多層鋪粉.在成形區面積不變的情況下,隨著鋪粉層數的增加,非成形區未熔化金屬顆粒的數量和表面積線性增加.因此,鋪粉層數越大,未熔化金屬顆粒比例越大,新模型的計算效率提升越顯著.

高效多層鋪粉離散元計算新模型使用球顆粒表示未熔化金屬顆粒,消除了多層鋪粉模型中,未熔化金屬顆粒不能移動的非物理限制,提高了模型的計算效率.成形區表面形貌、非成形區顆粒與刮刀和粉堆顆粒的相互作用等是多層鋪粉過程特有的因素,且對粉層質量有重要影響.高效多層鋪粉離散元計算新模型在具有較高計算效率的同時,能夠研究上述影響因素在多層鋪粉過程中的作用機理,對深入研究激光選區熔化的鋪粉機制具有重要意義.

6 結論

本文首先通過對比休止角和致密度的實驗與模擬結果,獲得了鎢金屬顆粒的滾動摩擦系數與表面能密度.然后,采用單層鋪粉離散元模擬定量研究了粉層厚度和鋪粉速率對粉層質量 (包括粉層形貌、粉層密度、配位數分布、Delaunay 四面體體積等效半徑分布、球形度分布和粉層表面粗糙度) 的影響,確定了使粉層顆粒有效堆疊與緊密均勻排布的鋪粉工藝窗口.最后,構建了高效多層鋪粉離散元計算新模型,新模型使用可移動球顆粒表示完全未熔化金屬顆粒,顯著提高了多層鋪粉離散元模擬的計算效率與擬真程度.