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选择性激光熔Ti6Al4V中的残余应力发展：
参数热模拟方法
摘 要
选择性激光熔化（SLM）工艺中的高冷却速率可在制造部件内产生较大的残余应力。了解工艺过程中的残余应力发展以及原位还原的设计方法仍然是该技术工业用户面临的挑战。为了了解SLM工艺参数对残余应力累积的潜在现象的影响，必须建立代表工艺动力学（温度演变和相关凝固行为）的计算有效的FEA模型。这项工作的目的是提出一种新的模拟方法来模拟Ti6Al4V的SLM过程中的温度分布，以及由此产生的熔池尺寸、凝固过程、相关的冷却速度和导致残余应力积聚的温度梯度。这项工作详细描述了一个各向同性增强热导率模型的SLM激光模型作为穿透体热源。一种增强的激光穿透方法被用来解释由于马朗戈尼对流在熔池中的热传递。结果表明，该模型能够预测激光/粉末相互作用区的温度分布、凝固行为、相关冷却速度、熔池宽度（误差14.5%）和SLM Ti6Al4V熔池深度（误差3%），该模型能够预测不同凝固行为。我们负责SLM部件中的残余应力积聚。该模型预测了与实验测得的残余应力趋势相关的各种SLM参数的冷却速度和温度梯度的趋势。因此，该模型能够准确预测不同SLM参数下残余应力的变化趋势。这是第一个基于增强穿透体热源的工作，结合各向同性增强热导率方法。通过将有限元分析的熔池尺寸与实验熔池尺寸进行比较，验证了所建立的模型，并将激光扫描路径上的温度演化与文献中的实验测量温度进行了比较。
关键词：有限元、冷却速度、温度梯度、选择性激光熔化、添加剂制造、Ti6Al4V残余应力。
1、介绍
加法制造（AM）技术通过层层连接材料，直接从数字模型中形成三维组件[1，2]。工艺几何自由度的扩大、低材料损耗和快速的产品开发周期使这些技术对各种行业具有吸引力[2]。AM工艺选择性激光熔接使用大功率激光完全熔接粉末床金属原料的组成。由于连续层的快速加热和冷却循环，会产生较大的热梯度，从而在装配部件内产生较高的残余应力[3]。由于受到交变载荷或腐蚀环境的影响，工艺引起的残余应力可能导致工艺内零件因几何变形、内置裂纹或过早失效[3-9]。逐层构建过程和热循环的复杂性要求对与选择性激光熔化（SLM）过程相关的众多物理现象有一个强有力的理解，以便能够控制残余应力并提高零件质量[10]。使用次优的SLM工艺参数可能导致构建失败，或者可能导致零件性能低于要求（例如，零件密度低）[11]。实际实验通常用于确定SLM[12–16]的最佳制造工艺参数，并且通常辅以计算机模拟，使用有限元建模来增加对加工条件的理解。
已经进行了几次模拟SLM过程的尝试[8，10，11，17–35]。Shiomi等人[21]开发了一个有限元模拟来预测脉冲激光辐照金属粉末内的温度分布和凝固材料的数量。通过对比不同功率和曝光时间组合下凝固材料的实验测量重量和模型预测，验证了该模型。据报道，激光功率变化对金属粉末达到的最高温度的影响比不同的曝光时间更为有效。松本等人[22]提出了一种估算单激光处理凝固层温度和应力分布的有限元方法。Gusarov等人[26，33]开发了一个耦合辐射和传热模型，用于估算SLM粉末层内的热分布。Roberts等人[32]考虑了材料的温度特性和相变，建立了SLM Ti6Al4V的三维模型，利用ABAQUS单元生灭法，对SLM过程中分层处理方法产生的热应力和残余应力分布进行了预测。Song等人[28]创建了一个三维有限元模拟来预测最佳SLM处理参数。通过建立具有参数的高密度零件，对模型结果进行了验证，模型预测了50mu;m粉末层厚度下45mu;m的熔池深度。SLM过程的正确建模是控制和优化过程的有用工具[18]。这些研究没有考虑由于Marangoni对流导致的熔池热流动或由于蒸发导致的热损失，因为假定粉末为具有粉末热物理性质的均匀固体部分。
马朗戈尼对流或流体流动对SLM过程形成的熔池内的传热有很大影响[36]。Fu等人报告，在14000°C范围内模拟SLM过程时，如果不考虑流体流动导致的熔池传热，可能会导致不准确（非常高）的温度预测。[17]，对于SLM Ti6Al4V.Khairallah等人的三维有限元模型。[11]开发了一个三维介观多物理模型，以证明粉末分布在粉末床系统中的随机性。结果表明，熔池的表面张力对凝固过程的物理过程起到了推动作用，并影响了凝固熔池的传热和拓扑结构。元等还利用三维计算流体力学（CFD）对SLM中的熔池几何结构和温度分布进行了预测。〔37〕利用safdar等人的各向异性热导率增强方法，对熔池内流体流动引起的传热进行了模拟。【18】，其中调整了材料的热导率，以说明经历过的热过程。它由safdar等人报道。[18]在不涉及使用CFD建模方法所涉及的复杂性和/或更长的处理时间的情况下，准确预测了熔池中的几何结构和热分布。然而，与假设所有材料性质为各向同性的情况相比，各向异性模型的计算成本预计更高。Cheng等人开发了SLM的三维多层模型。[38]和Parry等人【35】，其中激光束被视为体积热源，穿透材料以解释熔池中的热流。Parry等人[35]报告的熔池温度高达12000°C，此峰值温度被称为高于I6Al4V汽化温度的孤立奇点。了解与激光加工材料相关的物理现象并预测SLM组件的微观结构取决于适当的温度。在此过程中重新预测。这也将提供与该过程相关的温度梯度和冷却速率的更真实视图，这有助于了解SLM部件的机械性能和残余应力行为。Lopez等人[34]最近开发了一个基于增强各向异性热导率方法的二维有限元模型来模拟SLM AA-2024的热行为。通过实验熔池尺寸与模型预测熔池尺寸的比较，验证了有限元模型的正确性。将有限元模型的热历史与元胞自动机模型相结合，精确预测材料的微观结构，并对结果进行了实验验证。
Ti6Al4V重量轻，在中低温下具有高强度[39]。它还具有优良的耐腐蚀性、生物相容性和良好的机械加工性。它在航空航天、汽车和医疗领域有广泛的应用，是使用SLM最常用的加工材料之一。基于这种材料的广泛应用，本研究模拟了Ti6Al4V的熔融过程，以了解其热行为及其对SLM构件残余应力发展的影响。
增加热导率增强因子会增加计算时间，因此，本研究提出了一种模拟Ti6Al4V的SLM过程的建模策略，将激光束建模为具有增强穿透深度的体积热源（使用Abaqus-Dflux子程序建模）。预计增强的穿透深度将解释熔池中的部分热流，因此需要较低的热导率增强系数。这有望提高有限元模型的计算效率。该模型考虑了粉末-液体-固体（由ABAQUS USDFLD子程序建模）相变的温度依赖性材料特性。本文还提出了两种简化模型的方法，在不增加模型尺寸的情况下，有助于模拟基板和周围的粉末状散热器。由于周围的粉末和基板被建模为边界条件，因此模型与平台尺寸无关。该模型用于估算SLM工艺参数对冷却速度和温度梯度的影响，以确定参数变化对SLM构件残余应力的影响。
2、建模方法
在这项工作中使用的建模方法是基于移动体积热源的概念，结合增强的热导率。熔化行为
模拟了一条含有14个激光点的直线。将1.04times;0.33 m m厚的粉末层沉积在0.5 m m厚的基底上。选择1.04 mm的长度，以便在激光扫描轨迹的开始和结束时仅模拟一个带有额外粉末的激光点。选择0.325 mm的宽度，以便在激光扫描轨迹的两侧仅模拟两个带有额外粉末的激光点。选择小尺寸的额外粉末模型和基板的小厚度是为了说明模型减少方法的有效性。采用ABAQUS 8节点线性传热砖单元（DC3D8）进行网格划分。粉末层的筛孔尺寸为32.5times;32.5times;50mu;m。基底网格偏向于从模型顶部的50mu;m移动到底部的100mu;m，以最小化网格元素的数量并缩短计算时间。SLM工艺使用局部激光束加热和熔化粉末床的原料，因此传热在该工艺中起着重要作用。温度的一般、空间和时间分布由热传导方程（式（1））控制。
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（1） |
（1）式中t为温度，t为时间，x、y、z为空间坐标，kxx、kyy、kzz为热导率，rho;为密度，cp为比热，q为热源项。
2.1初始条件
模拟粉末在25°C的初始温度下沉积。也将基板预热作为基板的初始温度条件。根据所模拟的参数，施加在基板上的温度值有所不同。
2.2热源
利用FORTRAN语言编写的ABAQUS-DFLUX子程序，编制了一个移动式体积热源程序，对激光进行了数值模拟。根据Fischer等人的研究，使用体积热源来解释激光对粉末的穿透效应。对于商业纯钛粉末，其[25]为63mu;m。为了提高模拟效率，将体积热源应用于50mu;m粉末层厚度和250mu;m深的基体上。利用改进的圆柱激光热通量（MCHF）模型模拟了径向激光强度的变化，如参考文献所述。
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（2） |
方程式（2）显示了MCHF模型，其中p是Renishaw AM250 SLM机器上激光光斑的激光RIS半径，取50mu;m，eta;是Ti6Al4V的激光吸收率值。经过几次不同值的试验后，选择了0.6的吸收率值，分别为eta;=0.77[41]左右的纯钛。
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（3） |
气缸_3_式（3）中，本研究所用的径向激光强度。通过试验和误差确定的修正系数为2.55，是获得正确熔池尺寸和温度分布的必要条件。
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（4） |
方程（4）显示了深度方向（Z轴）上激光强度的变化，建模为抛物线关系（见图1）。
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（5） |
方程（5）给出了模拟移动热源的热流密度定义。
2.3材料性能
图1Z轴激光强度变化
利用用户子程序（USDFLD）对材料的相变进行建模，根据激光辐照区的温度预测粉末-液-固相变。本研究中使用的固体和粉末Ti6Al4V的温度依赖性材料特性取自Roberts[8]的工作，但粉末Ti6Al4V的导热性除外，后者取自Parry等人的工作。〔35〕。为了人工模拟马兰戈尼对流对熔池内热流的影响，Safdar等人提出了一种强化热导率模型。使用了[18]但考虑了各向同性热导率而不是各向异性热导率[18]，如等式（6）所示。根据Safdar等人[18]许多研究人员使用各向同性增强热导率方法来简化和加速模拟过程，以考虑熔池对流。因此，本文采用各向同性增强热导率的方法来提高有限元模型的计算效率。
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（6） |
（6）式中，k′是熔池的增强各向同性热导率，k是给定温度下熔融材料的正常各向同性热导率，是热导率增强系数，由式7定义。
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（7） |
在试验和误差的基础上，采用各向同性增强系数=4.0，以达到所需的熔池尺寸。由于体积热源的穿透力增强，导热系数对熔池宽度的影响比深度大。
2.4热损失
在SLM过程中，大部分热量通过传导到基板和周围粉末而损失。在这个过程中，顶部表面的对流和辐射也会导致热损失。为简单起见，本工作未考虑辐射热损失，根据Polivnikova[29]，辐射热损失可忽略不计。利用202的对流换热系数，模拟了惰性气体在燃烧室中流动时从顶部表面产生的对流热损失。米WK
为了模拟对基板的传导热损失，在基板的五个表面上定义了表面膜条件（图2a）。采用Ti6Al4V固体的温度依赖性导热系数作为对流换热系数。
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（8） |
其中，在模拟小基板的四个侧面和底部应用的对流换热系数，用于计算实际（较大）基板和ksolid（t）的热损失，是根据罗伯茨的工作改编的固体Ti6Al4V的温度依赖性导热系数[8]。1
为了模拟对周围粉末的传导热损失，在粉末层的四个表面上定义了表面膜条件（见图2b）。采用Ti6Al4V粉体的温度依赖性导热系数作为对流换热系数。
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（9） |
其中，his将对流换热系数应用于模型小粉末层的四个侧面，以考虑到周围粉末的热损失kis根据Parry等人的研究得出的粉末Ti6Al4V的温度依赖性导热系数。〔35〕。这些模型简化方法有助于减少模型大小，从而缩短计算时间。
图2用于传导到基板的表面。B传导至周围粉末的表面
3、实验方法论
3.1热模型验证
使用Renishaw AM250机器，使用优化（gt;99%零件密度）构建参数（参考文献[12]中的详细信息），从沉积在钛基板上的50mu;m层Ti6Al4V粉末中熔化三条20 m m长的单线，用于实验熔池测量。用Kroll试剂对基板进行横切、安装、抛光和蚀刻20 s，以显示熔池。利用光学显微镜，获得了SLM熔化扫描线下基板区域的图像，并利用图像J测量了熔池尺寸。模拟熔池尺寸是通过对熔线的横截面图和熔池尺寸的测量来确定的。通过将模拟熔池尺寸与实验测量值进行比较，验证了热有限元模型的有效性。
3.2残余应力测量
设计和制造了三个30times;30times;10 mm的试块，用于测定工艺引起的残余应力。使用75mu;m的层厚（lt）和表1所示的参数（通过密度优化试验获得）来制造零件。
使用ASTM E837-13A[42]进行空气研磨钻孔，以测量试块顶面上的残余应力（样品深度为2 mm），残余应力值的平均误差为5–20%
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