增材制造金屬材料的疲勞性能研究進展

代俊林，吳世品,2*，張宇，王雪嬌，馬強

輕合金成形

增材制造金屬材料的疲勞性能研究進展

代俊林1，吳世品1,2*，張宇1，王雪嬌1，馬強3

（1.天津職業技術師范大學，天津 300072；2.天津大學 現代連接技術實驗中心，天津 300350；3.天津金橋焊材集團有限公司，天津 300399）

金屬增材制造作為前沿熱點制造技術之一，近年來在各種重要工業領域的研究和應用日益廣泛。利用增材制造技術制備金屬材料的過程中，不可避免會造成材料表面粗糙、氣孔、未熔合等缺陷，雖然工藝技術的改進可以在一定程度上減小缺陷程度，但至今仍無法完全消除這些缺陷。增材制造金屬材料的過程中，缺陷部位通常會成為應力集中源誘發疲勞裂紋的形核，造成金屬材料的疲勞壽命下降。首先從表面質量、內部缺陷及微觀結構等方面闡述了增材制造金屬材料疲勞性能的影響因素；其次從宏觀與微觀角度概括了疲勞裂紋萌生/擴展機理的研究現狀與進展；總結了熱處理、表面優化、電磁輔助以及超聲輔助等疲勞延壽技術的研究進展；最后討論了基于機器學習技術的疲勞壽命評估模型，同時展望了機器學習和人工智能技術在增材制造金屬材料領域的應用前景，為推動增材制造金屬材料的發展和應用提供了借鑒與參考價值。

增材制造；金屬材料；缺陷；疲勞壽命；疲勞裂紋；勞壽命評估

增材制造（Additive Manufacturing，AM）作為現代制造領域前沿熱點技術之一，是一種通過計算機輔助設備建立數字模型并逐層堆積材料用以完成最終所需產品的現代制造工藝方法[1-2]。增材制造技術可以實現無模生產，滿足近凈成形現代化產品零件的制造，效率高，工時功耗低，符合綠色制造的發展理念[3-4]。目前，增材制造技術廣泛應用于各種關鍵材料、零部件和設備的設計、生產與開發[5-7]。

隨著增材制造技術的發展，增材制造金屬材料的靜態/準靜態力學性能與鍛件性能基本相當，甚至優于鍛件，但增材制造金屬材料的疲勞性能與鍛件還有一定差距，且疲勞壽命分散性較大。相關研究表明，增材制造金屬材料的疲勞性能與其表面質量、內部缺陷、微觀組織結構及殘余應力狀態等因素密切相關[8]。利用增材制造技術制備金屬材料時不可避免地會產生夾渣、氣孔、微裂紋等缺陷，當這些含有缺陷的金屬材料在服役過程中，承受交變載荷時，極易引起疲勞破壞。此外，增材制造是一個急熱急冷的過程，制造的金屬成形件因受到外部的拘束，會產生一定的內應力[9]，當內應力較大時，增材制造金屬材料可能會出現裂紋和變形，導致整個構件報廢；當內應力較小時，成形初期增材制造金屬材料的變形不明顯，但隨著其服役時間的增加內部殘余應力釋放或者重分布，可能會誘發疲勞開裂[10]。為了更好地闡述增材制造金屬材料的疲勞性能研究現狀，本文從增材制造金屬材料疲勞性能的影響因素、疲勞裂紋萌生/擴展機理、疲勞延壽技術和疲勞壽命評估等方面闡述了研究進展，期望為增材制造金屬材料疲勞壽命的提高和發展提供借鑒與參考。

1 增材制造金屬材料常用技術

根據增材制造過程采用的熱源不同，金屬增材制造技術主要分為：激光增材制造技術、電弧增材制造技術和電子束增材制造技術等[11-13]。

激光增材制造技術又被稱為激光成形3D打印技術，其工作原理是先通過計算機輔助設計所需的三維模型，然后將三維模型進行數據分層，最后再通過激光束產生的高能量將材料熔化，按照在計算機上設定的程序逐層堆積生成三維實體[14]。激光增材制造技術具有靈活性高、運行空間范圍廣等優勢，通常用于制造結構復雜、加工難度高的零件，同時又可以保證金屬零件的成形質量、加工效率以及制造成本[15]。圖1所示為常用的激光增材制造原理圖，其中圖1a為激光選區熔化技術（SLM），圖1b為激光熔化沉積技術（LMD）。

電弧增材制造技術是指利用電弧為熱源，按照特定加工程序實現逐層熔覆。根據計算機輔助構建的線-面-體三維數字模型，采用電弧作熱源將絲材熔化，然后在規劃的路徑上層層堆積，最終形成三維實體的金屬零件。常用的電弧增材制造技術包括：熔化極惰性氣體保護焊（MIG）、氬弧焊（TIG）、TIG-MIG復合焊、冷金屬過渡焊（CMT）和等離子弧焊（PAW）等，其原理如圖2所示。電弧增材制造技術的優勢在于可以實現大尺寸、形狀不太復雜的金屬構件一體化成形，生產效率相對較高，成本低，性能穩定[17]。與激光增材制造技術相比，電弧增材制造的熱源能量大而不集中，熔池尺寸大，表面質量和精度相對較低。

圖1 激光增材制造原理圖[16]

圖2 電弧增材制造原理圖[18]

電子束增材制造技術的工作環境是真空條件下，以高能量的電子束快速熔化金屬粉末或者金屬絲，經過層層堆積直至金屬構件加工完成[19]，其原理如圖3所示。與激光增材制造技術和電弧增材制造技術相比，利用電子束增材制造技術制造的零件缺陷少、致密度高，且殘余應力水平相對較低，但是成本相對較高。

圖3 電子束增材制造原理圖[20]

2 增材制造金屬材料疲勞性能的影響因素

2.1 表面質量對疲勞性能的影響

增材制造金屬材料表面缺陷一般包括成型件表面粗糙度過大、表面裂紋及變形等[21-22]，在增材制造過程中熔池失穩、復雜的熱循環、有害殘余應力等因素均會導致金屬材料表面缺陷的產生[23]。當增材制造金屬材料存在表面缺陷時，缺陷處極易成為疲勞裂紋源，在交變載荷下，極易發生疲勞破壞，降低成形件的疲勞壽命。李雯哲等[24]通過探討增材制造中高強鋁合金的缺陷對其力學性能的影響，發現鋁合金粉末的激光反射率高，導致激光熔融過程中用于熔化合金粉末顆粒的激光能量不足，相鄰層之間的熔融重疊不充分，造成增材制造高強鋁合金表面產生未熔合缺陷，嚴重影響其疲勞性能。

增材制造金屬材料的表面粗糙程度大小也是影響金屬材料疲勞性能的重要因素之一。粗糙表面為疲勞裂紋提供了形核位置，加速了疲勞裂紋的萌生/擴展，導致金屬材料疲勞壽命下降。Sterling等[25]和Razavi等[26]測試激光增材TC4鈦合金疲勞性能時發現，當TC4鈦合金表面粗糙度過大時，試樣表面容易產生疲勞裂紋，疲勞性能大幅下降；反之，當增材制造金屬材料表面粗糙度較小時，其疲勞性能顯著改善。Yu等[27]研究選擇性激光熔化Ti-6Al-4V合金的疲勞性能的影響因素，發現通過超聲沖擊、拋光和車削等方式處理合金試件表面后，光滑的表面會產生較大殘余壓應力，有效抑制了疲勞裂紋的萌生/擴展，延長了Ti-6Al-4V合金材料疲勞壽命。如圖4所示，圖4a～e是增材制造Ti-6Al-4V合金試樣表面不同粗糙度的示意圖，圖4f是不同粗糙度下試樣對應的疲勞循環失效次數示意圖，結果顯示，#1試件表面粗糙度最高，對應的疲勞壽命最短；#5試件經過加工，表面粗糙度最低，對應的疲勞壽命最長。

圖4 激光熔化Ti-6Al-4V合金試樣表面粗糙度與對應循環失效次數示意圖[27]

2.2 內部缺陷對疲勞性能的影響

在增材制造過程中，如果工藝參數匹配不合理，金屬材料很容易產生氣孔、層間未熔合、氧化夾雜物和微裂紋等典型的內部缺陷[28]。圖5為金屬激光增材制造中熔池、氣孔以及幾種典型內部缺陷的微觀示意圖，其中氣孔類缺陷主要是熔池金屬液流中氣泡未能及時逸出而形成的；未熔合缺陷主要是由于道間重疊不足造成的。未熔合缺陷相對于氣孔缺陷，形狀更加復雜，尺寸更大，更容易引起疲勞失效。

當增材制造金屬構件存在內部缺陷時，在缺陷處會產生較大的應力集中，在服役過程中應力集中處易出現疲勞裂紋，嚴重影響金屬材料疲勞性能，且疲勞壽命的分散性較大[30]。楊薇等[31]采用激光選區熔化成型技術制備了燃油噴嘴，測試其性能時發現構件的內部缺陷處應力集中點，在外界載荷作用下，此處的應力會在短時間內迅速增大，當應力增加到一定程度后，在應力集中點處萌生疲勞裂紋并迅速擴展，最后發生疲勞斷裂。Edwards等[32]研究了選區激光燒結TC4鈦合金的疲勞性能，研究表明增材制造金屬材料內部氣孔體缺陷的存在，一方面會減小焊縫的真實截面積、降低氣密性，另一方面會引起局部區域應力集中，進而誘發疲勞裂紋的萌生/擴展，導致疲勞壽命下降。Fatemi[33]和Stwora[34]研究了增材制造Ti-6Al- 4V合金的疲勞性能，并總結了增材制造中不同缺陷引起的不同類型的疲勞裂紋，如圖6所示，圖6a為內部氣體逸出形成的近圓形氣孔；圖6b為近圓形氣孔周圍產生的疲勞裂紋；圖6c為增材制造Ti-6Al-4V中的孔洞；圖6d為增材制造Ti-6Al-4V中的球狀凸起；圖6e和圖6f為未熔顆粒引起的LOF缺陷；圖6g為LOF缺陷引起的疲勞裂紋；圖6h為增材制造Ti-6Al-4V樣品各向異性和球化現象；圖6i為α相引起的疲勞裂紋。

圖6 增材制造Ti-6Al-4V合金缺陷及其疲勞裂紋存在類型[33-34]

2.3 微觀組織對疲勞性能的影響

增材制造金屬材料的疲勞性能不僅與表面質量和內部缺陷有關，微觀組織特征對疲勞性能也有一定的影響。當金屬材料中存在不均勻的組織結構、元素偏析、孿晶界、織構、夾雜物和粗大晶粒等微觀組織特征時，疲勞裂紋可能會在這些區域優先形核，最后形成疲勞裂紋。增材制造過程存在極大的溫度梯度和冷卻速率，容易引起不均勻的微觀組織結構，同時會產生微觀殘余應力。微觀殘余應力一般在不均勻組織結構、特殊晶界/相界或織構處較大，隨著殘余應力的積累，晶粒發生變形，甚至開裂，從而影響金屬材料的疲勞性能。此外，如果增材制造金屬材料的組織形貌和取向不同，也會引起疲勞性能的各向異性，導致金屬材料的抗疲勞性能降低。黃锨航等[35]發現通過定向能量沉積增材制造雙相不銹鋼的微觀組織取向性不同時，其疲勞性能呈現各向異性。其中，其疲勞性能呈現各向異性。其中，構筑方向疲勞極限為300～325 MPa，而沉積方向上疲勞極限僅為175 MPa，較構筑方向的疲勞極限降低了45%左右。從圖7可以看出，疲勞裂紋相對于晶界奧氏體的擴展路徑而言，構筑方向和沉積方向疲勞性能的巨大差異是由于層間熔合區以及沉積層的反復加熱形成的二次奧氏體的分布和取向與裂紋方向不同，導致疲勞裂紋萌生/擴展的阻力不同造成的。其中構筑方向上奧氏體的取向與裂紋方向垂直，對疲勞裂紋萌生/擴展的阻力更大，疲勞性能較好。

3 增材制造金屬材料疲勞裂紋萌生/擴展

3.1 疲勞裂紋萌生/擴展的宏觀表現

疲勞裂紋的演變一般分為3個階段，第I階段裂紋萌生，第II階段裂紋擴展，第III階段瞬時斷裂。研究疲勞裂紋的萌生/擴展機理有助于從根源上改善增材制造金屬材料的疲勞性能。從宏觀角度分析，若增材制造金屬材料存在表面成型質量不良、表面粗糙度大、孔隙率高、氣孔、未熔合等缺陷時，這些宏觀缺陷極易引起應力集中，造成構件疲勞失效。增材制造金屬構件在進行低周或者高周疲勞試驗時，隨著循環周期的增加，在缺陷處的應力不斷增加，疲勞裂紋優先在缺陷處萌生，裂紋萌生后逐步擴展，最后發生疲勞斷裂失效。疲勞裂紋萌生的位置是表面缺陷和內部缺陷競爭的結果，當表面存在明顯缺陷而內部缺陷不顯著時，一般從表面缺陷處萌生疲勞裂紋；反之，當內部缺陷顯著而表面質量良好時，疲勞裂紋從內部缺陷處萌生。

圖7 構筑方向和沉積方向裂紋擴展示意圖[35]

周宇豪等[36]研究發現，增材制造金屬材料的孔隙率較低時，疲勞裂紋一般從表面粗糙的頂部產生，當高孔隙率高時，疲勞裂紋并未從最大拉應力的底部位置萌生，而是從內部的未熔合部位產生。增材制造金屬材料構件的疲勞壽命關鍵影響因素是孔隙率還是表面粗糙度，主要取決于孔隙率是否達到臨界值[37]。當孔隙率高于臨界值且表面粗糙度達到20 μm時，孔隙率為關鍵因素，反之表面粗糙度為關鍵因素。宋沙沙等[38]通過分析電弧增材制備Al-Mg合金試樣斷口的疲勞裂紋源位置、疲勞裂紋擴展區、瞬時斷裂區和疲勞輝紋時發現，由于Al-Mg合金表面粗糙度過高，誘發了表面孔洞的形成，疲勞裂紋萌生于試樣表面，裂紋呈放射狀向四周擴展。吳圣川等[39]利用原位同步輻射X射線成像技術研究激光選區熔化成形Al- Si-10Mg鋁合金內部的低周疲勞損傷演化行為過程，發現內部的孔隙率隨著循環周次的增加由最初的0.25%增加至0.51%。激光增材Al-Si-10Mg鋁合金材料的疲勞裂紋在孔洞處形核、生長、集會、連通，有效截面積不斷減小，最終材料因疲勞裂紋的不斷擴展，承載能力不足而發生失效斷裂。Waaddell等[40]研究了同步輻射X射線成像獲得的激光增材制造的Ti-6Al-4V鈦合金內部疲勞擴散和演化行為。如圖8所示，疲勞微裂紋長度由10萬次時的135 μm擴展至12.5萬次時的737 μm，疲勞裂紋長度增加了602 μm，且裂紋尖端呈半橢圓形。此現象主要是由于材料內部的平面約束力和物體上的平面應力共同作用引起的，較小的裂紋與周圍的缺陷有很強的交互關系，此時裂紋的擴展行為更容易發生在孔隙率較高的區域。

3.2 疲勞裂紋萌生/擴展的微觀表現

從微觀角度分析，增材制造金屬材料的孿晶界和晶界是疲勞裂紋容易萌生的區域。研究表明[41-42]，疲勞裂紋附近存在較多的滑移痕跡，這種現象表明晶界處萌生的疲勞裂紋是晶體發生大量滑移導致的?；泼嬖诰Ы缣幨茏?，形成了大量的位錯塞積，位錯塞積在晶界處會產生較大的應力，當應力峰值達到疲勞裂紋的臨界值時引起晶界的疲勞開裂。此外，晶界內的位錯塞積同時會受到晶粒尺寸的影響，晶粒尺寸越大晶界處的位錯塞積就會越嚴重，晶界上的應變量也越大，越容易形成疲勞裂紋。

Ywa等[43]研究了經過熱處理后的激光增材制造TC11合金在等軸晶粒和柱狀晶粒區域中的裂紋擴展行為，結果表明等軸晶粒樣品中裂紋擴展速率值較高，即使在應力強度因子值較低時，裂紋擴展速度依然較快；但是柱狀晶粒樣品中裂紋的擴展速率更高。等軸晶粒和柱狀晶粒區域裂紋擴展速率的差異主要是由于αp薄片大小和形態的不同導致的。從圖9可以看出，不同形態晶粒區域的疲勞微裂紋擴展路徑不同，疲勞裂紋傾向于沿片層平行生長、沿相界面生長或沿團簇生長。池維乾等[44]探討了增材制造Ti-6Al- 4V合金超高周疲勞裂紋萌生和擴展機理。研究表明，在超高周疲勞范疇內，增材制造Ti-6Al-4V合金的裂紋萌生和早期生長的機制歸因于多次循環載荷下位錯之間的相互作用引起的晶粒細化；在隨后的循環載荷作用下，裂紋與在α相、晶界等位置形成的微裂紋相結合，加快了微裂紋的擴展。圖10為增材制造Ti-6Al-4V合金試樣在多次循環載荷下，內部位錯相互作用產生的細化晶粒區域，其中區域2局部存在細化晶粒特征，區域4（光滑區）在靠近斷裂表面的局部區域有明顯的晶粒細化。

4 增材制造金屬材料疲勞延壽技術

增材制造金屬材料中存在多種缺陷和有害的殘余應力是材料疲勞性能降低的主要原因。在增材制造過程中，累積的殘余應力會引起裂紋，伴隨著時間的推移，裂紋會不斷擴展甚至導致材料變形失效。因此，消除或者減少缺陷和殘余應力是提高材料服役壽命的有效手段。常用的疲勞延壽技術包括：熱處理、表面優化、電磁輔助、超聲輔助等。

圖8 X射線成像的激光增材成形Ti-6Al-4V鈦合金內部的疲勞損傷演化行為[40]

圖9 不同晶粒形態下的疲勞裂紋[43]

圖10 微觀結構中不連續的細化晶粒區域[44]

4.1 增材制造工藝優化延壽技術

4.1.1 熱處理工藝延壽技術

針對增材制造金屬材料開展熱處理可以消除或減小金屬材料缺陷處的殘余拉應力，延長其服役壽命。Leuders等[45]采用熱等靜壓處理（Hot Isostatic Pressing, HIP）+熱處理減少增材制造Ti-6Al-4V合金中的顯微孔洞，降低了增材制造過程中形成的有害殘余拉應力。Yadollahi等[46]研究發現激光增材制造不銹鋼過程中形成的缺陷導致疲勞壽命偏低，但是經過熱處理后，由于熱處理釋放了構件中的殘余拉應力，使成型件的疲勞性能顯著提高。谷美邦[47]研究了熱處理對激光增材制造TA15鈦合金疲勞性能的影響，研究發現，普通退火態激光增材制造TA15鈦合金的疲勞極限優于雙重退火態，其中普通退火態縱向取樣條件下疲勞極限為400 MPa，較雙重退火態的322.5 MPa高77.5 MPa，提高約24%。杜中祥等[48]研究了熱處理對增材制造電子束選區熔化技術Ti-6Al-4V合金組織及性能的影響。研究結果表明，原始態光滑試樣的疲勞強度為450 MPa，而經過熱處理后試樣的疲勞強度增加到550 MPa，疲勞強度提高了約18.2%；其疲勞性能提升的主要原因是熱處理后光滑試樣中有害的殘余拉應力減小，整個試樣的殘余應力分布基本一致。

4.1.2 表面優化工藝延壽技術

增材制造金屬材料的表面質量是影響構件疲勞強度的關鍵因素之一，增材制造構件表面質量不良或表面粗糙度增加均會降低疲勞壽命。粗糙的表面為疲勞裂紋提供形核位置，造成疲勞壽命有所下降，但是通過增材制造工藝優化改善金屬材料表面光潔度，或者采用輔助加工技術手段降低表面粗糙度，可顯著提高增材制造構件疲勞壽命。

Greitemeier等[49]研究了表面粗糙度對電子束增材制造Ti-6Al-4V疲勞壽命的影響。結果表明，隨著構件表面粗糙度的增加，材料的疲勞壽命呈現明顯的下降趨勢。Vayssette等[50]采用機械打磨拋光方式，降低了激光增材制造成型Ti-6Al-4V試樣表面粗糙度，優化了Ti-6Al-4V試樣表面質量，最終使其疲勞強度提高了300 MPa，大幅提升了增材制造Ti-6Al-4V合金的疲勞壽命。Chan等[51]研究了增材制造Ti-6Al-4V鈦合金成形件表面粗糙度對其疲勞性能的影響，結果發現在未對增材制造Ti-6Al-4V鈦合金成形件進行表面優化時，其疲勞壽命遠遠達不到理想狀態。經過不同方式處理后的Ti-6Al-4V鈦合金疲勞性能如表1所示，當成形件經過電火花加工、振動拋光、磨削等處理后，可以獲得優良的表面光潔度，疲勞壽命提升可達10倍以上。激光增材制造的Ti-6Al-4V合金構件粗糙的表面具有凹口深度和尖銳的曲率半徑特征，這些特征的存在導致粗糙表面成為應力集中源區域和疲勞裂紋萌生位置。研究發現，表面粗糙度與增材過程中的送粉厚度密切相關，送粉厚度大時，合金粉末顆粒熔化不完全而附著在表面，導致表面粗糙度增加。因此，選擇合適的送粉厚度可以獲得優良的表面質量，降低表面粗糙度，有助于提高增材制造金屬材料疲勞壽命。

4.2 電磁輔助增材制造延壽技術

電磁輔助增材制造技術的基本原理是借助感應電流與磁場形成電磁力和洛倫茲力，加強熔池對流和傳熱效果，實現電磁攪拌作用，促進熔池內溶質均勻化。電磁輔助有助于結晶組織細化，促進熔池中氣體和夾雜物的逸出，降低結晶裂紋的敏感性，提高零件力學性能，從而實現高效、高質的增材制造，對提高增材制造金屬材料疲勞性能有積極作用。

何文淵等[52]對比了施加交變磁場輔助同步送粉激光增材制造鐵基合金、未施加電磁輔助的試樣和退火態標準鍛件的組織與性能，研究結果表明：施加交變磁場輔助時，當熔池上方磁場強度在30～40 mT范圍內，可以獲得表面光滑和平整、晶粒細化效果明顯、無微觀裂紋、氣孔率低的增材制造試樣，且試樣抗拉強度和屈服強度接近標準鍛件。黃之豪等[53]研究電磁輔助下電弧增材制造GH4169合金材料的疲勞性能發現，隨著勵磁電流的增加，電弧增材制造GH4169合金材料疲勞性能呈現先升高后降低的規律。當勵磁電流過高時，構件的抗疲勞性能降低，其原因主要是產生的阻尼現象導致溶質的流動性差，凝固結晶過程中氣體不容易逸出，構件中產生大量氣孔，從而降低疲勞性能。于群等[54]研究電磁輔助激光增材制造Ni45合金組織與疲勞性能發現，在未施加外加磁場時，激光增材制造Ni45合金成形試件樹枝晶主干的平均長度為45.3 μm，如圖11a所示；當外加磁場強度從20 mT增加至80 mT時，枝晶的主干平均長度從23.2 μm降至5.0 μm，如圖11b～e所示；且當磁場強度達到80 mT時，γ-Ni轉變為細小的等軸晶。因此，隨著外加磁場強度的增大，激光增材制造的Ni45合金中γ-Ni樹枝晶主干長度逐漸縮短，隨著電磁輔助持續作用，激光增材制造Ni45合金成形態的晶粒持續細化，韌性不斷增加，疲勞性能顯著提高。

表1 增材制造Ti-6Al-4V鈦合金構件表面質量對疲勞性能的影響[51]

Tab.1 Effect of surface quality on fatigueproperties of AM Ti6Al4V parts[51]

圖11 不同磁場強度下合金成形體典型的掃描電鏡形貌[54]

4.3 超聲輔助增材制造延壽技術

在增材制造加工過程中，超聲輔助技術利用超聲波在金屬熔體凝固過程中產生的聲空化和聲流效應，可以實現均勻化溫度場和溶質場等目的，實現對熔池進行攪拌，有效細化晶粒、減少缺陷、改善應力分布等，從而提高金屬材料的疲勞壽命。Zhang等[55]通過對增材制造高強度鋁合金力學性能的研究，發現在利用超聲振動輔助增材制造高強度鋁合金時，隨著振動頻率的增強，對熔池的攪拌強度隨之增加，超聲輔助過程細化了晶粒，減少了氣孔數量，降低了孔隙率，大幅提高了合金的疲勞壽命。Yuan等[56]通過在增材制造中引入超聲振動輔助，利用高頻次的振動有效抑制了晶體的外延生長，減弱了晶體學織構的形成，促進晶粒細化，提高了成形件的疲勞性能。陳偉等[57]通過超聲振動輔助電弧增材制造技術制備的鋁合金樣品，不僅試樣力學性能的各向異性得到改善，而且拉伸性能和疲勞性能有所提高。此外，針對增材制造金屬構件表面粗糙而且存在有害拉應力的問題，利用超聲沖擊/超聲噴丸輔助方法引入的高頻振動和沖擊作用，使表面粗糙的部位轉變為平滑過渡區，表面光滑程度得到提升；同時，內部位錯在超聲沖擊的作用下獲得足夠的能量發生滑移或攀移，位錯平滑地過渡到穩定狀態，殘余應力得到一定的釋放，同時在超聲沖擊作用下拉應力將轉變為壓應力[58-59]，從而大幅提高增材制造金屬材料的疲勞壽命。

5 增材制造金屬材料疲勞壽命評估

5.1 疲勞壽命評估模型

為了準確預測評估增材制造金屬構件的疲勞壽命，科研工作者經過不懈努力，對不同結構的疲勞壽命創建了不同的評估模型，例如通過對疲勞斷裂原理的研究與探索，將材料的缺陷及內部結構特征與疲勞過程的演變關聯起來的疲勞壽命評估方法，是目前預測增材制造金屬構件疲勞壽命較為準確的方法[60]。

張明義等[61]總結了常用的疲勞壽命評估方法，主要包括：經驗公式及其參數的隨機化處理模型、反映疲勞壽命離散性的統計模型、基于材料內部結構特征的疲勞壽命預測統計模型、基于疲勞物理原理和材料內部結構特征的疲勞壽命預測概率模型、多節點結構的廣布疲勞損傷的概率模型等疲勞壽命預測。蘇振李等[62]采用單軸載荷(=–1)、單軸載荷(=0)、純扭載荷、多軸載荷等壽命預測模型研究了基于缺陷的增材制造316L不銹鋼疲勞壽命的預估模型；其中采用修正的W?hler曲線方法(MWCM)進行多軸疲勞壽命預測，預測結果整體趨勢與實驗數據相吻合。此外，考慮到增材制造/激光熔覆涉母材、熔覆材料以及激光源之間的能量轉換問題，華亮等[63]通過分析熔覆過程中的能量耗散轉換效應，并將之與構件的疲勞壽命之間建立相關聯系，最終確定了如式（1）所示的激光熔覆構件疲勞裂紋萌生壽命的評估模型。

5.2 基于機器學習的疲勞壽命評估方法

材料的疲勞壽命數據具有明顯的離散性特征，離散性可通過離散系數來表征，離散系數越高則反映出材料的疲勞性能越差。在高應力水平狀態下，材料疲勞壽命的離散系數約為2，而在低應力水平狀態下，材料疲勞壽命的離散系數高達100左右，其主要原因是疲勞裂紋萌生位置和裂紋生長速率都具有內在的離散性特征，由于材料的內部結構、服役載荷以及工作環境的差異，疲勞壽命的不確定性更加明顯[64]。疲勞壽命數據的離散性特征，增加了構建疲勞壽命評估模型的難度，降低了疲勞壽命評估模型的準確性。

隨著現代技術的發展，人工智能在很多領域都有較為廣泛的應用，其中機器學習技術具有強大的非線性處理與多變量學習能力，目前已在解決材料科學的復雜非線性問題中得到廣泛運用。利用機器學習技術分析疲勞數據，搭建疲勞壽命數據庫，構建疲勞壽命評估模型，可以彌補疲勞壽命數據離散性的影響，提高疲勞壽命預測的準確性。詹志新等[65]研究了基于數據驅動的增材制造鋁合金的疲勞壽命預測，對于不同的增材工藝，計算了不同循環載荷作用下的增材制造Al-Si-10Mg的疲勞壽命，建立了不同數據驅動模型的數據庫，并根據建立的驅動模型預測了增材制造Al-Si-10Mg金屬材料的疲勞壽命，所有的預測壽命均處在2倍誤差帶以內，驗證了基于數據驅動的疲勞壽命評估模型的適用性。周書蔚等[66]測試了增材制造6005A-T6鋁合金試樣在不同應力比下的疲勞裂紋擴展速率，基于BPNN、SVR、KNN和XGboost機器學習模型，建立應力比與應力強度因子范圍Δ雙驅動控制的疲勞裂紋擴展速率模型，并從準確度和效率等角度對不同機器學習方法建立的疲勞裂紋擴展速率模型進行綜合評估。其中，傳統Forman方程的擬合系數2為0.82，均方誤差MSE為3.804×10–14，而4種機器學習模型的擬合系數2均大于0.99，均方誤差MSE均小于10–16；研究表明，4種機器學習模型均能體現出裂紋擴展速率的非線性特征，試驗結果訓練集與測試集有良好的擬合效果，且采用機器學習方法建立的裂紋擴展速率模型準確性均高于傳統Forman方程。

6 總結與展望

1）增材制造金屬材料的疲勞性能主要與表面質量、表面/內部缺陷、殘余應力和微觀組織相關。增材制造金屬材料疲勞裂紋一般在殘余應力的作用下，在表面/內部缺陷處形成局部應力集中，經過應力循環作用引發疲勞裂紋萌生與擴展。改善增材制造金屬材料成形件的表面質量，減少缺陷，優化組織結構依然是提高疲勞性能的重要方向。

2）在增材制造金屬材料疲勞延壽技術方面，借助熱處理、表面粗糙度優化、電磁輔助以及超聲輔助等技術可以減少增材制造金屬材料的缺陷，降低殘余拉應力或優化微觀組織，可有效提高增材制造金屬材料的疲勞壽命。研究多種疲勞延壽技術復合的增材制造技術將是提高增材制造金屬材料疲勞壽命未來的方向。

3）利用機器學習等人工智能手段預測增材制造金屬材料疲勞裂紋的萌生和擴展行為，評估金屬材料的疲勞壽命，為預測和提升增材制造金屬材料的壽命提供了新思路。機器學習等人工智能技術在改善增材制造金屬材料工藝技術，提升成形件疲勞壽命領域迅速發展，將推動增材制造金屬材料疲勞延壽技術的發展，也是未來研究的重點。

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Research Progress on Fatigue Properties of Additive Manufactured Metal Materials

DAI Junlin1, WU Shipin1,2*, ZHANG Yu1, WANG Xuejiao1, MA Qiang3

(1. Tianjin University of Technology and Education, Tianjin 300072, China; 2. Center for Advanced Joining Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China; 3. Tianjin Golden Bridge Welding Materials Group Co., Ltd., Tianjin 300399, China)

Metal additive manufacturing, also known as one of the prominent manufacturing technologies, has garnered significant attention and has been extensively investigated and used across diverse crucial industrial sectors in recent times. The additive manufacturing method inherently gives rise to various defects, including but not limited to surface roughness, porosity, and lack of fusion. Despite advancement in process technology, it remains unfeasible to entirely eradicate defects, but can reduce defects to a certain amount. During the additive manufacturing of metal materials, the defective parts usually become the source of stress concentration and induce fatigue crack nucleation, resulting in a decrease in the fatigue life of metal materials. The factors affecting the fatigue performance of metals produced by additive manufacturing were described firstly from the surface quality, internal defects, and microstructure. Secondly, the research progress of fatigue crack initiation and expansion mechanism was summarized from the macroscopic and microscopic perspectives. Then, the current progress of fatigue life-extension techniques such as heat treatment, surface optimization, electromagnetic-assisted and ultrasonic-assisted techniques were introduced. Finally, the fatigue life evaluation model utilizing machine learning technology was further examined, along with the potential application of machine learning and artificial intelligence technology in the domain of additive manufacturing of metal materials, providing experience and reference value for advancing the progress and utilization of metal additive manufacturing.

additive manufacturing; metal materials; defects; fatigue life; fatigue cracks; fatigue life evaluation

10.3969/j.issn.1674-6457.2024.01.001

TG456

A

1674-6457(2024)01-0001-14

2023-08-26

2023-08-26

天津市教委科研計劃項目（2020KJ104）

Tianjin Municipal Education Commission Scientific Research Program Projects (2020KJ104)

代俊林, 吳世品, 張宇, 等. 增材制造金屬材料的疲勞性能研究進展[J]. 精密成形工程, 2024, 16(1): 1-13.

DAI Junlin, WU Shipin, ZHANG Yu, et al. Research Progress on Fatigue Properties of Additive Manufactured Metal Materials[J]. Journal of Netshape Forming Engineering, 2024, 16(1): 1-13.

（Corresponding author）