機器學(xué)習(xí)輔助合金LPBF成形工藝優(yōu)化與力學(xué)性能操控

供稿人：蔡江龍、張航 供稿單位：西安交通大學(xué)機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室
來源：中國機械工程學(xué)會增材制造技術(shù)（3D打�。┓謺�

激光粉末床熔融（laser powder bed fusion, LPBF）金屬增材制造技術(shù)已成熟應(yīng)用于傳統(tǒng)加工方式無法實現(xiàn)的零件制造。但由于不同合金LPBF成形時涉及復(fù)雜的物理和化學(xué)過程以及顯微組織-性能對應(yīng)關(guān)系，確定優(yōu)化的LPBF加工參數(shù)通常依賴于昂貴的試錯過程和大量的實驗。經(jīng)驗激光能量密度估算、熔池結(jié)構(gòu)分析和高保真計算建模等合理的方法被應(yīng)LPBF工藝優(yōu)化。但這些LPBF工藝優(yōu)化策略通常不具有普適性，并且存在工藝窗口狹窄的問題。因此制定可靠的加工參數(shù)優(yōu)化方法是LPBF技術(shù)進一步發(fā)展和特定性能材料相關(guān)設(shè)計的主要途徑。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)不斷應(yīng)用于各行各業(yè)。2020年10月澳大利亞新南威爾士大學(xué)機械與制造工程學(xué)院提出了一種基于高斯過程回歸的機器學(xué)習(xí)方法來確定LPBF的最佳加工窗口。如圖1所示，使用這種方法，發(fā)現(xiàn)了一個新的和更大的LPBF工藝優(yōu)化窗口，得到了更高致密度的AlSi10Mg樣品。新確定的優(yōu)化加工參數(shù)使以前無法實現(xiàn)的高強度和延展性的組合成為可能。工藝參數(shù)直接決定材料的微觀結(jié)構(gòu)（晶粒結(jié)構(gòu)、亞晶粒尺寸以及晶界形貌等），細微的結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致材料力學(xué)性能的顯著波動。因此該研究建立的方法可以很容易地應(yīng)用于合金LPBF工藝優(yōu)化和力學(xué)性能操控。

圖1 機器學(xué)習(xí)輔助AlSi10Mg合金LPBF成形工藝優(yōu)化以及力學(xué)性能操控

LPBF技術(shù)工藝參數(shù)眾多，通過傳統(tǒng)方法優(yōu)化的工藝參數(shù)單一，無法體現(xiàn)不同工藝參數(shù)對材料微觀組織結(jié)構(gòu)的影響以及和力學(xué)性能的關(guān)系。通過將機器學(xué)習(xí)將工藝-組織-性能聯(lián)系起來，充分實現(xiàn)合金的一體化制造和性能調(diào)控。機器學(xué)習(xí)成為新材料LPBF工藝開發(fā)以及同種合金不同性能操控行之有效的方法，為LPBF技術(shù)帶來更多應(yīng)用前景。

參考文獻：
Q. Liu, H. Wu, M.J. Paul, P. He, Z. Peng, B. Gludovatz, J.J. Kruzic, C.H. Wang, X. Li, Machine-learning assisted laser powder bed fusion process optimization for AlSi10Mg: New microstructure description indices and fracture mechanisms, Acta Materialia 201 (2020) 316-328. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.10.010