增材制造知識介紹！

增材制造技術(shù)所具有的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、個性化和定制化等特點，其將成為引領(lǐng)企業(yè)智能制造與創(chuàng)新發(fā)展的重要方式，是企業(yè)制勝工業(yè)4.0時代的重要法寶之一。

01

增材制造的基本原理

增材制造（Additive Manufacturing，AM）利用計算機控制3D數(shù)據(jù)逐層堆積材料，是基于離散-堆積原理的高效凈成形技術(shù)。自21世紀(jì)以來，增材制造以其獨特的優(yōu)勢為制造業(yè)開辟了一個新的先進制造技術(shù)，被眾多國家視為未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新增長點，是工業(yè)4.0的核心，是具有深刻變革意義的新型生產(chǎn)方式。增材制造技術(shù)所具有的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、個性化和定制化等特點，其將成為引領(lǐng)企業(yè)智能制造與創(chuàng)新發(fā)展的重要方式，是企業(yè)制勝工業(yè)4.0時代的重要法寶。

隨著大功率激光器的逐步應(yīng)用，SLS技術(shù)隨之發(fā)展為激光選區(qū)熔化技術(shù)（selective laser melting，SLM），該技術(shù)利用高能量密度的激光束照射預(yù)先鋪覆好的金屬粉末材料，將其直接熔化并凝固、成形，獲得金屬制件。通過SLM技術(shù)可以成形接近全致密的精細(xì)金屬零件，其性能可達到同質(zhì)鍛件水平，高性能金屬零件的直接制造是增材制造技術(shù)由“快速原型”向“快速制造”轉(zhuǎn)變的重要標(biāo)志之一。

在SLM技術(shù)發(fā)展的同時，另一種金屬零件直接制造技術(shù)，激光沉積制造技術(shù)（laser deposition manufacturing，LDM）等高性能金屬零件直接制造技術(shù)及設(shè)備涌現(xiàn)出來。LDM技術(shù)起源于美國Sandia國家實驗室的激光近凈成形技術(shù)（laser engineering net shaping，LENS），利用高能量激光束將同軸或旁軸噴射的金屬粉末直接熔化，并按照預(yù)定的軌跡逐層堆積凝固成形，獲得尺寸形狀接近于最終零件的“近形”坯料制件，經(jīng)過后續(xù)的小余量加工及后處理獲得最終的金屬零件。

SLM和LDM技術(shù)作為金屬增材制造的兩種主要方式，是當(dāng)前研究的熱點內(nèi)容，其在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、材料昂貴、小批量定制生產(chǎn)方面具有低成本、高效率、高質(zhì)量的突出優(yōu)勢，在航空航天等高端制造領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了較為廣泛的應(yīng)用。

在SLM工藝中，選區(qū)激光熔化以激光為熱源，根據(jù)離散的三維數(shù)據(jù)逐點掃描熔化粉床上的金屬粉末，逐層凝固疊加，實現(xiàn)零件成形，具體過程如圖1所示。聚焦激光束在振鏡作用下，根據(jù)分層切片離散化的零件三維數(shù)字模型，逐點掃描粉床上的金屬粉層，掃描后熔化凝固的金屬粉末形成單層成形面及輪廓。隨后基板下降，送粉倉上升，粉末在刮刀作用下平鋪到粉床上，激光繼續(xù)開始掃描，熔化下一層，與上一層熔為一體。如此重復(fù)，層層疊加，得到與三維實體模型相同的金屬零件，完成三維實體的成形。為保證鋪粉順利和粉床的穩(wěn)定，一般情況下，選區(qū)激光熔化的成形平臺均為水平面，而在豎直方向通過逐層疊加累積成形。

圖1 典型雙缸SLM工藝成形過程示意圖

SLM技術(shù)采用的粉末主要為氣霧化球形粉，粒徑10~50μm，加工的層厚為20~50μm。激光聚焦直徑小，熔池特征尺寸約為100μm，其成形精度約為0.05~0.10mm，表面粗糙度10~20μm，可以滿足大多無裝配表面要求的金屬零件的高精度快速制造，也是目前精度最高的金屬增材制造工藝之一。較高的成形精度使得SLM工藝適用于加工形狀復(fù)雜的零件，尤其是具有復(fù)雜內(nèi)腔結(jié)構(gòu)和具有個性化需求的零件。目前，國外的EOS、SLM Solutions、Concept Laser等公司以及國內(nèi)的鉑力特、華曙高科等公司生產(chǎn)的SLM設(shè)備已經(jīng)成功為航空航天、汽車、醫(yī)學(xué)生物等領(lǐng)域定制生產(chǎn)個性化零部件。

LDM設(shè)備主要由激光系統(tǒng)（激光器及其光路系統(tǒng)）、運動執(zhí)行機構(gòu)、送粉系統(tǒng)、氣氛保護系統(tǒng)、質(zhì)量調(diào)控系統(tǒng)、在線監(jiān)測反饋系統(tǒng)及控制系統(tǒng)等模塊構(gòu)成，系統(tǒng)整體構(gòu)成和布局如圖2所示。

圖2 LDM工藝成形過程示意圖

LDM技術(shù)利用激光束作為熱源，通過送粉系統(tǒng)將金屬粉末送入熔池，控制系統(tǒng)及軟件將三維實體模型按一定厚度分層切片，并在數(shù)控系統(tǒng)的控制下按照規(guī)定的運動軌跡及工藝參數(shù)來控制伺服系統(tǒng)運動，伺服系統(tǒng)帶動激光頭或是工作臺運動。根據(jù)沉積材料的不同，整個成形過程通常需要在氬氣等惰性氣體氛圍內(nèi)進行，對于活性較高的合金材料，需要動態(tài)惰性密封箱體保護的方式持續(xù)性地提供惰性氣體保護氛圍。同樣，通過逐層沉積地方式，最終形成三維實體零件。原則上也可以采用同步絲材送進的方式來成形零件。

LDM技術(shù)的主要特點為：成形尺寸不受限制，可實現(xiàn)大尺寸零件的直接成形；靈活性較高，無需支撐即可加工復(fù)雜零件；可用于受損零件的直接修復(fù)及梯度零件的制造；成形件的綜合力學(xué)性能優(yōu)異，熱處理后的零件力學(xué)性能可達到同質(zhì)鍛件水平。但其成形后零件依然需要少量的機械加工，成形精度較SLM工藝低。目前，國外的AeroMet、Optomec、Rolls-Royce等公司，國內(nèi)的北京航空航天大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、沈陽航空航天大學(xué)、北京鑫精合、南京煜宸等企業(yè)及院校已經(jīng)在航空、航天、船舶、能源等領(lǐng)域就LDM技術(shù)進行了大量的成功應(yīng)用及示范推廣。

02

增材制造關(guān)鍵技術(shù)

無論SLM技術(shù)還是LDM技術(shù)，控制成形件內(nèi)部的殘余應(yīng)力及成形零件的整體變形都是增材制造亟需解決的關(guān)鍵技術(shù)。殘余應(yīng)力是無外力作用時，以平衡狀態(tài)殘留于材料內(nèi)部的應(yīng)力。激光增材制造具有加熱、冷卻速度極快的特點，在激光增材制造加熱過程中，不同部位溫度不同，熔化不同步，冷卻過程中凝固不同步，都會造成不同部位膨脹收縮趨勢不一致，從而產(chǎn)生熱應(yīng)力。同時由于不同部位溫度不一致，沉積成形件不同部位物相變化不同步，不同相之間的比容不一樣，膨脹或收縮時相互牽制產(chǎn)生相變應(yīng)力。在激光增材制造成形過程中出現(xiàn)或是在成形完成后馬上出現(xiàn)的缺陷，如熱裂紋、翹曲等，主要與熱應(yīng)力有關(guān)。

成形件熱烈紋的形成機理如圖3所示，快速凝固過程中低熔點共晶相凝固滯后造成的晶間弱化，或者是脆硬相造成的晶內(nèi)或晶間脆化，不足以抵抗快速凝固產(chǎn)生的較大熱應(yīng)力而造成了零件的熱裂。

圖3 增材制造熱烈紋形成機理

因此，如何調(diào)控與消減增材制造零件內(nèi)的殘余應(yīng)力是SLM及LDM工藝所共同追求的關(guān)鍵技術(shù)。此外，對于SLM技術(shù)，激光光路優(yōu)化以及成形零部件致密度、表面質(zhì)量、尺寸精度、強度和塑性的控制是決定成形質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)。研究表明，SLM工藝的影響因素可達上百個，其中有10多個因素具有決定性影響，工藝參數(shù)組合的選擇直接影響成形過程的成?。籐DM技術(shù)致力于達到復(fù)雜結(jié)構(gòu)實體零件的形狀、成分、組織和性能的最優(yōu)化控制，同步實現(xiàn)金屬零件快速精準(zhǔn)成形和高性能控制的目標(biāo)。為此，必須建立相關(guān)的材料科學(xué)與技術(shù)、過程科學(xué)與技術(shù)和工程科學(xué)與技術(shù)的LDM的整體科學(xué)與技術(shù)構(gòu)架，突破激光熔池溫度和幾何形狀控制技術(shù)、組織和性能控制技術(shù)及冶金缺陷檢測與控制技術(shù)是LDM工藝的關(guān)鍵技術(shù)。

03

增材制造過程的數(shù)字化

增材制造智能控制首要對象為對結(jié)構(gòu)設(shè)計模型的控制。滿足零件功能需求的前提下設(shè)計輕量化、整體化、低成本的高性能結(jié)構(gòu)是零件設(shè)計的中心任務(wù)。拓?fù)鋬?yōu)化是根據(jù)指定載荷工況、性能指標(biāo)和約束條件合理分配材料、確定最優(yōu)傳力路徑的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法。相比尺寸優(yōu)化和形狀優(yōu)化，拓?fù)鋬?yōu)化不依賴于初始構(gòu)型的選擇，具有更高的設(shè)計空間，是尋求高性能、輕量化、多功能創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的有效設(shè)計方法。

但傳統(tǒng)制造方法很難完成在幾何和尺度上如此復(fù)雜結(jié)構(gòu)的制造，而增材制造在復(fù)雜結(jié)構(gòu)輕量化制造方面具有獨特優(yōu)勢。拓?fù)鋬?yōu)化與增材制造技術(shù)的完美結(jié)合，可以在零件材料的設(shè)計空間中找到最佳材料分布方案，從而提高材料利用率達到減輕重量的目的。以航天器支架結(jié)構(gòu)為例，典型復(fù)雜結(jié)構(gòu)零件拓?fù)?、尺寸?yōu)化設(shè)計與增材制造過程如圖4所示。如何根據(jù)零件的承載特征，實現(xiàn)拓?fù)?點陣結(jié)構(gòu)的智能設(shè)計，是增材制造結(jié)構(gòu)智能化設(shè)計的關(guān)鍵。

增材制造智能控制的另一個重要控制對象為成形工藝參數(shù)控制。影響增材制造零件性能的因素有上百種，其主要可以劃分為4大類：材料屬性、加工環(huán)境、裝備誤差及工藝參數(shù)。通常情況下，前三者在生產(chǎn)前已經(jīng)確定，因此工藝參數(shù)是決定零件性能的關(guān)鍵因素。調(diào)整工藝參數(shù)的方法主要包括試驗研究、模擬研究以及工藝優(yōu)化3種，如圖5所示。

圖5 調(diào)整工藝參數(shù)的方法及其聯(lián)系

其中，試驗研究主要通過正交試驗、響應(yīng)面、田口法等回歸分析方法，建立激光功率、掃描速度、掃描間距、預(yù)熱溫度、分層厚度與成形件致密度及力學(xué)性能指標(biāo)的定量關(guān)系模型，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對成形件性能的預(yù)測及工藝參數(shù)的優(yōu)化。但試驗研究方法無法對成形件過程中顯微組織演化、溫度場應(yīng)力場演變的影響機理研究進行有效揭示，無法從根本上解釋工藝參數(shù)對成形件組織及性能的影響機理。

數(shù)值模擬的方法可以對成形件的宏觀尺度的溫度場、應(yīng)力應(yīng)變場特征，介觀尺度的粉末及熔池流動行為，微觀尺度的晶粒生長過程進行仿真模擬，從而省去大量的試驗操作，減少時間及經(jīng)濟成本。采用有限元方法對成形過程中的溫度場及應(yīng)力場進行數(shù)值模擬，可以對內(nèi)應(yīng)力的峰值位置及水平進行有效預(yù)測，并反饋給模型設(shè)計及工藝參數(shù)，通過工藝參數(shù)數(shù)據(jù)庫對成形工藝參數(shù)進行調(diào)節(jié)，從而避免成形件的大尺寸變形及開裂的發(fā)生，提高成形件的成形精度。

采用有限容積法可以對增材制造過程中的流場、熔池形貌及孔隙分布進行模擬預(yù)測，分析鋪粉厚度、掃描速度、激光功率、保護氣氛種類等工藝參數(shù)對單道軌跡形態(tài)的影響，揭示粉末流動及熔池內(nèi)匙孔及飛濺產(chǎn)生等行為的影響機理，指導(dǎo)工藝參數(shù)的調(diào)控，避免缺陷的產(chǎn)生，提高成形件的綜合性能。采用相場法及元胞自動機等方法可以對凝固過程中的成核現(xiàn)象及晶粒生長過程進行模擬，分析工藝參數(shù)對成形件內(nèi)晶粒組織形態(tài)的影響規(guī)律，建立工藝參數(shù)-顯微組織-力學(xué)性能間的理論關(guān)聯(lián)性。

上述數(shù)值模擬的方法雖然可以對成形件內(nèi)材料學(xué)的組織形態(tài)及殘余應(yīng)力及變形情況進行預(yù)測，揭示不同工藝參數(shù)對成形件最終性能的影響機理。但是受到模擬手段與計算方法的限制，制件表面質(zhì)量、服役行為等問題難以通過數(shù)值模擬進行求解。此外，通過這些物理驅(qū)動的方法不可能在短時間內(nèi)快速準(zhǔn)確地預(yù)測整個增材制造過程。得益于人工智能技術(shù)的發(fā)展，通過優(yōu)化算法對工藝參數(shù)進行調(diào)整成為目前研究熱點，數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型也已廣泛應(yīng)用于增材制造領(lǐng)域。

這種模型的壓倒性優(yōu)勢在于其不需要構(gòu)建一系列基于物理過程的方程。取而代之的是，它們會根據(jù)以前的數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)輸入特征和輸出目標(biāo)之間的關(guān)系。將試驗或數(shù)值模擬得到的結(jié)果作為數(shù)據(jù)樣本，采用工藝優(yōu)化算法訓(xùn)練模型，從而對不同工藝參數(shù)的制件性能指標(biāo)進行預(yù)測與優(yōu)化。將制樣的制造精度、表面質(zhì)量、致密度、力學(xué)性能等作為評判指標(biāo)，對不同工藝參數(shù)得到的成形件標(biāo)準(zhǔn)件作為數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，應(yīng)用最多的工藝優(yōu)化方法為采用專家系統(tǒng)與自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）相結(jié)合的方法自動優(yōu)化工藝參數(shù)，如圖6所示。

圖6 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對增材制造工藝參數(shù)的優(yōu)化過程

04

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在增材制造中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)應(yīng)用于到增材制造的各個環(huán)節(jié)，如結(jié)構(gòu)模型設(shè)計、過程監(jiān)測、工藝-性能評價等環(huán)節(jié)。

? 在結(jié)構(gòu)模型設(shè)計環(huán)節(jié)，Chowdhury和Anand提出了一種NN算法來直接補償部件的幾何設(shè)計，抵消制造過程中的熱收縮和變形。首先提取零件CAD模型表面3D坐標(biāo)作為NN模型的輸入，使用熱力耦合的有限元分析軟件并定義一組過程參數(shù)來模擬增材制造過程。提取變形表面坐標(biāo)作為NN模型的輸出。訓(xùn)練一個具有14個神經(jīng)元和損失函數(shù)為均方誤差（MSE）的NN模型來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的差異。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于STL文件，從而進行所需的幾何校正，得到尺寸精確的成品。

Arnd Koeppe等采用試驗、有限元方法、NN模型相結(jié)合的方式（圖7）對晶格結(jié)構(gòu)成形件內(nèi)的應(yīng)力及變形進行預(yù)測。首先通過大量的試驗驗證了有限元應(yīng)力及變形仿真模型的可靠性，使用有限元方法運行85個模擬樣本，將全局負(fù)載、位移和支柱半徑以及單元尺寸的不同組合作為NN的輸入特征，最大Von Mises等效應(yīng)力作為NN的輸出特征。

NN的架構(gòu)為：一個具有1024個整流線性神經(jīng)元的全連接層、兩個分別具有1024個神經(jīng)元的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，以及一個全連接的線性輸出層。試驗、有限元仿真與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的比較如圖8所示。由圖8（a）可知，試驗測得的力-位移曲線與FEM仿真結(jié)果較為一致；圖8（b）為隨機選取的測試樣本下成形件內(nèi)最大Von Mises等效應(yīng)力FEM結(jié)果與NN結(jié)果的對比，結(jié)果表明，經(jīng)過訓(xùn)練之后，NN可以很好地重現(xiàn)加載歷史，與有限元方法模擬結(jié)果相吻合。因此，通過NN方法取代FEM方法，可以使得對成形件應(yīng)力及變形的評價時間由幾個小時縮短至幾毫秒，并可以保證預(yù)測結(jié)果的可靠性。

圖7 應(yīng)用NN模型快速預(yù)測增材制造結(jié)構(gòu)的變形

圖8 試驗、有限元仿真與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的比較 （a）力-位移曲線；（b）最大應(yīng)力-位移曲線（實現(xiàn)為FEM，虛線為NN）

? 在實時監(jiān)測環(huán)節(jié)，從傳感器中實時監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)提供了增材制造程中產(chǎn)品質(zhì)量的第一手信息。同步且準(zhǔn)確地分析這些實時數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)對制造過程的全閉環(huán)控制。Shevchik等在SLM工藝中引入用聲發(fā)射（AE）和NN分析對成形過程進行現(xiàn)場質(zhì)量監(jiān)測，如圖9所示。使用布拉格光纖光柵傳感器記錄AE信號，而選擇的NN算法是波譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SCNN），它是對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的延伸。模型的輸入特征是小波包變換的窄頻帶的相對能量，輸出特征是對打印層質(zhì)量的高、中或差的分類。在SLM增材制造過程中發(fā)出聲信號，然后由傳感器捕獲。最終將SCNN模型應(yīng)用于所記錄的數(shù)據(jù)，以便判定打印層的質(zhì)量是否合適。研究結(jié)果表明，使用SCNN對工件質(zhì)量為高、中、差的分類精度分別高達83%、85%和89%，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及聲信號實時監(jiān)測有效預(yù)測成形件質(zhì)量并進行針對性的反饋調(diào)節(jié)。

圖9 基于聲信號及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的 增材制造質(zhì)量在線監(jiān)測工作流程

? 在工藝-性能評價環(huán)節(jié)，NN的應(yīng)用最為廣泛。在工藝、性能和使役性能之間建立直接聯(lián)系是科學(xué)家和工程師非常感興趣的。這種聯(lián)系通常是高度非線性的，因為輸入變量的數(shù)量通常大于3個。因此，很難確定這種聯(lián)系的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)公式。由于NN模型固有的非線性特性，它已被應(yīng)用于為各種增材制造過程建立這些數(shù)學(xué)關(guān)系。但許多工藝參數(shù)可能嚴(yán)重影響增材制造零件的屬性，而其他參數(shù)可能影響較小。同時，對于有限的數(shù)據(jù)集，過多的輸入特征極易導(dǎo)致模型過擬合。因此，確保NN算法在一組良好的特征上運行至關(guān)重要。對輸入數(shù)據(jù)進行“特征工程”的預(yù)處理可以為研究帶來好處。它可以分為兩個方面：①特征選擇——旨在從現(xiàn)有特征中選擇最有用的特征作為輸入。②特征組合——旨在對輸入特征進行降維，從而集中于新生成的特征。一旦知道轉(zhuǎn)換規(guī)則，手動生成特征便成為可能。

本文引自：《智能制造裝備基礎(chǔ)》。作者：吳玉厚、陳關(guān)龍、張珂、趙德宏、鞏亞東、劉春時。由清華大學(xué)出版社「智造苑」原創(chuàng)首發(fā)， 數(shù)字化企業(yè)經(jīng)授權(quán)發(fā)布。