CN115238605A - 一种预测slm单熔道表面质量的数值模拟方法 - Google Patents

一种预测slm单熔道表面质量的数值模拟方法 Download PDF

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CN115238605A CN202210873331.0A CN202210873331A CN115238605A CN 115238605 A CN115238605 A CN 115238605A CN 202210873331 A CN202210873331 A CN 202210873331A CN 115238605 A CN115238605 A CN 115238605A
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Abstract

一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，属于选区激光熔化技术领域。为解决SLM数值模拟模型的精度不高的问题。本发明通过离散元软件EDEM2020建立粉床模型；建立模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型，熔池驱动力的多物理场模型包括流体体积函数两相流模型、熔化/凝固模型；将建立的模型导入CFD软件，并添加粉床材料热物性参数参与计算，对计算域模型进行网格划分；在CFD软件中设置工艺参数，进行SLM单熔道成形试验及后处理模拟；进行打印试验，验证数值模拟方法。本发明对比分析模拟单熔道表面质量与实际熔道表面质量，SLM数值模拟模型模拟SLM传热更加真实、全面，为表面质量后续优化提供参考。

Description

一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法
技术领域
本发明属于选区激光熔化技术领域，具体涉及一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法。
背景技术
SLM(Selective laser melting)技术利用高能激光束，按照预设的工艺参数遵循规定路径扫描事先铺覆的粉末材料，使其快速熔化再凝固，逐层重复上述过程以获得完整的目标零件，是金属增材制造技术未来的主要发展方向之一。
SLM工艺过程冷却速率高、温度梯度大，产生残余应力易导致裂纹和变形等缺陷，可能导致成型失败；SLM成形过程中的球化等缺陷会增加成形的孔隙率、降低致密度，从而降低成品的打印质量。
SLM技术涉及复杂的物理过程，如热量吸收、传热和熔融金属流动、相变、热应力和变形等过程。数值模拟具有成本低、效率高和数据量大等优点，可替代大量的重复实验，是探究SLM成形过程中现象和机理的有效方法。但是目前已知的大部分SLM数值模拟过程，都是将离散的金属粉末床简化成具备等效特性的连续体模型，难以真实地模拟粉末颗粒熔融过程。同时模型的传热因素考虑不全面，对熔池的蒸发热耗散、表面热辐射等因素考虑较少。熔池驱动力方面，对表面张力、熔融金属的蒸汽反冲力的影响考虑不全。从而导致数值模拟模型的精度不高，无法准确预测单熔道的表面质量。
发明内容
本发明要解决的问题是为了改进SLM粉末颗粒熔融过程的数值模拟方法的真实性、全面性，提出了一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法。
为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，包括如下步骤：
S1、通过离散元软件EDEM2020建立粉床模型；
S2、建立模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型，所述熔池驱动力的多物理场模型包括流体体积函数两相流模型、熔化/凝固模型；
S3、将步骤S1和步骤S2建立的模型导入CFD软件，并添加粉床材料热物性参数参与计算，对计算域模型进行网格划分；
S4、在CFD软件中设置工艺参数，进行SLM单熔道成形试验模拟及后处理；
S5、进行打印试验，验证数值模拟方法。
进一步的，步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：
S1.1、采用扫描电子显微镜对GH3536镍基高温合金加工粉材进行粉末几何形貌分析，将GH3536镍基高温合金粉末定义为球形；
S1.2、将GH3536材料粉末的粒径分布结果输入离散元软件，建立粒径服从正态分布的粉末颗粒模型；
S1.3、设置粉末颗粒模型的基本物理参数；
S1.4、建立铺粉毂、铺设区和料缸表面；
S1.5、将设置好的粉末颗粒模型均匀的平铺在铺设区中，得到粉床模型。
进一步的，步骤S1.5中所述粉床模型的规格为1mm×0.4mm×0.05mm。
进一步的，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、模拟SLM传热模型的建立基于将高能激光束的输入简化为热源模型，模拟SLM传热模型采用平面热源模型；同时高能激光束热源的热流密度满足高斯分布，所以模拟SLM传热模型采用高斯面热源模型，得到高斯面热源数学分布函数为：
Figure BDA0003759025000000021
q(r)为热流密度，r表示空间中任意点到激光中心的距离，R表示有效激光半径，(x0,y0)为激光起始点，(vx,vy)分别表示激光运动时X、Y方向的速度分量，t表示激光扫描时间，ξ为GH3536粉末颗粒对激光能量的吸收率，P为激光输出功率；
S2.2、建立流体体积函数两相流模型：在VOF两相流模型中，将整个计算域视为GH3536材料与氩气的混合域，每个控制体内GH3536材料相和氩气相体积分数之和为1，定义氩气体积分数为α，GH3536材料体积分数为(1-α)，据此可得GH3536材料相连续性方程为：
Figure BDA0003759025000000022
式中，ρ为混合相的密度，为两相材料密度按所占比例的加权平均值，u表示流动速度；
S2.3、建立熔化/凝固模型捕捉GH3536材料在热源作用下的熔化/凝固行为，定义参数γ表示GH3536材料液相体积分数：
Figure BDA0003759025000000031
式中，T为节点温度，TS为GH3536材料固相线温度，TL为GH3536材料液相线温度；
S2.4、考虑激光选区熔化热量传递整个过程，包括热吸收、热传导、热对流、热辐射以及蒸发散热，则计算域熔池吸收高斯热源的能量发生相变、流动物理过程的能量公式为：
Figure BDA0003759025000000032
式中，CP为材料比热容，是温度的函数，ql为粉床吸收能量液化换热，qc为粉床表面与氩气的自然对流换热，qevap为金属蒸发热耗散，
Figure BDA0003759025000000033
为粉床表面热辐射和氩气环境换热，k为热导率；
粉床吸收能量液化换热公式为：
Figure BDA0003759025000000034
式中，ρ3536为GH3536的材料密度；Lm为GH3536的熔化热；
粉床表面与氩气的自然对流换热公式为：
qc＝hc(T-Ta)
式中，hc为自然对流系数，hc＝80W/m2；Ta为环境温度；
蒸发潜热Lvap的公式为：
Figure BDA0003759025000000035
Hv为氩气相的摩尔焓值，Hl为GH3536材料液相的摩尔焓值，M是GH3536材料的摩尔质量；
金属蒸发热耗散qevap公式为：
Figure BDA0003759025000000036
式中，R0为理想气体常数；P0为环境温度Ta下的饱和蒸汽压；TV为GH3536材料汽化温度；
粉床表面热辐射和氩气环境换热公式为：
Figure BDA0003759025000000041
式中，αb为等效发射系数；σb为Stefen-Boltzmann常数，σb＝5.67×10-8W/(m2K4)；
S2.5、建立熔池驱动力的多物理场模型受温度影响的表面张力
Figure BDA0003759025000000042
的关系式为：
Figure BDA0003759025000000043
式中，
Figure BDA0003759025000000044
为GH3536材料液化温度时的表面张力，
Figure BDA0003759025000000045
为表面张力的温度敏感系数；
S2.6、建立熔池驱动力的多物理场模型熔融金属蒸汽反冲力Pr的表达式为：
Figure BDA0003759025000000046
进一步的，步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、将步骤S2得到的模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型导入CFD软件中，利用有限体积法求解熔池传热与驱动力耦合的方程组；
S3.2、将步骤S1得到的粉床模型通过STL格式导入CFD软件中并添加基板；
S3.3、利用Jmat Pro软件计算GH3536材料的热物性参数，进行曲线拟合后导入到CFD软件中参与计算；
S3.4、对计算域模型进行网格划分，单个网格尺寸为6μm，总网格数量52万个。
进一步的，步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、设置激光光斑半径，设定激光功率为常量，扫描速度为变量；
S4.2、对工艺参数进行模拟；
S4.3、对表面质量模拟结果进行后处理。
进一步的，步骤S4.2中的工艺参数分别为：
(a)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1350mm/s；
(b)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1100mm/s；
(c)激光功率P＝150W，扫描速度V＝850mm/s；
(d)激光功率P＝150W，扫描速度V＝600mm/s；
(e)激光功率P＝150W，扫描速度V＝350mm/s。
进一步的，步骤S5使用OLYMPUS-DSX1000超景深显微镜对打印试验件进行观察。
本发明的有益效果：
本发明所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，通过离散单元法建立粉床模型；通过控制方程建立模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型，进行SLM单熔道表面质量模拟；对比分析模拟单熔道表面质量与实际熔道表面质量，SLM数值模拟模型模拟SLM传热更加真实、全面，为表面质量后续优化提供参考。
附图说明
图1为本发明所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法中计算域模型结构示意图；
图2为本发明所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法中模拟单熔道表面质量与实际熔道表面质量对比示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的具体实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的具体实施方式。通常在此处附图中描述和展示的本发明具体实施方式的组件可以以各种不同的配置来布置和设计，本发明还可以具有其他实施方式。
因此，以下对在附图中提供的本发明的具体实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定具体实施方式。基于本发明的具体实施方式，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他具体实施方式，都属于本发明保护的范围。
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下具体实施方式，并配合附图1-2详细说明如下：
具体实施方式一：
一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、通过离散元软件EDEM2020建立粉床模型；
进一步的，步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：
S1.1、采用扫描电子显微镜对GH3536镍基高温合金加工粉材进行粉末几何形貌分析，将GH3536镍基高温合金粉末定义为球形；
S1.2、将GH3536材料粉末的粒径分布结果输入离散元软件，建立粒径服从正态分布的粉末颗粒模型；
S1.3、设置粉末颗粒模型的基本物理参数；
S1.4、建立铺粉毂、铺设区和料缸表面；
S1.5、将设置好的粉末颗粒模型均匀的平铺在铺设区中，得到粉床模型；
进一步的，步骤S1.5中所述粉床模型的规格为1mm×0.4mm×0.05mm；
进一步的，首先采用扫描电子显微镜对GH3536镍基高温合金加工粉材进行粉末几何形貌分析，大多呈球形或近似球形，为便于参数化描述，将粉末颗粒近似看作球形。颗粒直径范围为D(10)＝16.24μm，D(50)＝26.71μm，D(90)＝37.15μm；将粉末的粒径分布结果，导入EDEM2020的Particle Factory(颗粒工厂)建立粒径服从正态分布的粉末颗粒模型；设置粉末颗粒的基本物理参数；再建立铺粉毂、铺设区和料缸表面，铺粉毂以40mm/s的匀速移动，将建立好的粉末颗粒均匀的平铺在铺设区中，精确的再现真实状态下的粉床形貌和粒径分布，最终得到1mm×0.4mm×0.05mm的粉床模型；EDEM2020软件是多用途离散单元法建模软件，可用于工业生产中的颗粒处理及其制造设备的生产过程的仿真和分析。用户可利用EDEM轻松快速地创建颗粒实体的参数化模型，本发明利用此软件生成离散元颗粒以建立粉床模型；
S2、建立模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型，所述熔池驱动力的多物理场模型包括流体体积函数两相流模型、熔化/凝固模型；
SLM技术的热量输入来自高能激光束，通常将高能激光束的输入简化为热源模型；本质上，高能激光束加热材料的过程是高能的自由光子与材料原子发生碰撞的过程，碰撞导致自由光子的热量降低，损失的热量转化为材料原子的振动热量，也就是材料热能。自由光子的热量较低，易被反射难以穿透到材料表面以下较深的位置，仅仅照射在金属材料的表面，因此高能激光束模型采用平面热源模型；同时高能激光束热源的热流密度近似满足高斯分布，故热源模拟选用高斯面热源模型；
进一步的，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、模拟SLM传热模型的建立基于将高能激光束的输入简化为热源模型，模拟SLM传热模型采用平面热源模型；同时高能激光束热源的热流密度满足高斯分布，所以模拟SLM传热模型采用高斯面热源模型，得到高斯面热源数学分布函数为：
Figure BDA0003759025000000061
q(r)为热流密度，r表示空间中任意点到激光中心的距离，R表示有效激光半径，(x0,y0)为激光起始点，(vx,vy)分别表示激光运动时X、Y方向的速度分量，t表示激光扫描时间，ξ为GH3536粉末颗粒对激光能量的吸收率，P为激光输出功率；
为了捕捉加工过程中激光熔化粉末形成熔池的过程，本发明采用流体体积函数(Volume offluid，VOF)的两相流模型，将整个计算域视为GH3536材料与氩气的混合域，通过节点VOF值捕捉在外界热流作用下氩气相与GH3536材料相的界面衍变情况；采用熔化/凝固模型捕捉GH3536材料在热源作用下的熔化/凝固行为；在VOF模型中引入两种材料体积分数的变量，进而实现每个计算单位相界面的追踪，每个控制体内GH3536材料相和氩气相体积分数之和始终为1；
S2.2、建立流体体积函数两相流模型：在VOF两相流模型中，将整个计算域视为GH3536材料与氩气的混合域，每个控制体内GH3536材料相和氩气相体积分数之和为1，定义氩气体积分数为α，GH3536材料体积分数为(1-α)，据此可得GH3536材料相连续性方程为：
Figure BDA0003759025000000071
式中，ρ为混合相的密度，为两相材料密度按所占比例的加权平均值，u表示流动速度；
S2.3、建立熔化/凝固模型捕捉GH3536材料在热源作用下的熔化/凝固行为，定义参数γ表示GH3536材料液相体积分数：
Figure BDA0003759025000000072
式中，T为节点温度，TS为GH3536材料固相线温度，TL为GH3536材料液相线温度；
SLM过程中在极短时间内会同时发生传热、传质、相变等各种复杂物理现象；粉末层被激光照射后以热流密度的形式吸收激光能量，当温度不断升高直至达到材料熔点时，粉末颗粒熔化形成熔池；同时相互接触的粉末层内部以及基板之间也存在热传导，粉床上方则通过对流换热和辐射的形式与惰性气体环境产生热交换。
S2.4、考虑激光选区熔化热量传递整个过程，包括热吸收、热传导、热对流、热辐射以及蒸发散热，则计算域熔池吸收高斯热源的能量发生相变、流动物理过程的能量公式为：
Figure BDA0003759025000000081
式中，CP为材料比热容，是温度的函数，ql为粉床吸收能量液化换热，qc为粉床表面与氩气的自然对流换热，qevqp为金属蒸发热耗散，
Figure BDA0003759025000000082
为粉床表面热辐射和氩气环境换热，k为热导率；
粉床吸收能量液化换热公式为：
Figure BDA0003759025000000083
式中，ρ3536为GH3536的材料密度；Lm为GH3536的熔化热；
粉床表面与氩气的自然对流换热公式为：
qc＝hc(T-Ta)
式中，hc为自然对流系数，hc＝80W/m2；Ta为环境温度；
蒸发潜热Lvap的公式为：
Figure BDA0003759025000000084
Hv为氩气相的摩尔焓值，Hl为GH3536材料液相的摩尔焓值，M是GH3536材料的摩尔质量；
金属蒸发热耗散qevap公式为：
Figure BDA0003759025000000085
式中，R0为理想气体常数；P0为环境温度Ta下的饱和蒸汽压；TV为GH3536材料汽化温度；
粉床表面热辐射和氩气环境换热公式为：
Figure BDA0003759025000000086
式中，αb为等效发射系数；σb为Stefen-Boltzmann常数，σb＝5.67×10-8W/(m2K4)；
S2.5、建立熔池驱动力的多物理场模型受温度影响的表面张力
Figure BDA0003759025000000091
的关系式为：
Figure BDA0003759025000000092
式中，
Figure BDA0003759025000000093
为GH3536材料液化温度时的表面张力，
Figure BDA0003759025000000094
为表面张力的温度敏感系数；同时考虑了表面张力、Marangoni效应和金属蒸发反冲压力对熔池流动的影响；
S2.6、建立熔池驱动力的多物理场模型熔融金属蒸汽反冲力Pr的表达式为：
Figure BDA0003759025000000095
考虑若激光能量密度过高，当熔融金属的温度超过沸点时会发生汽化，熔融金属蒸汽粒子自液体表面逃逸，共同对液面产生垂直向下的冲量。
S3、将步骤S1和步骤S2建立的模型导入CFD软件，并添加粉床材料热物性参数参与计算，对计算域模型进行网格划分；
进一步的，步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、将步骤S2得到的模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型导入CFD软件中，利用有限体积法求解熔池传热与驱动力耦合的方程组；
S3.2、将步骤S1得到的粉床模型通过STL格式导入CFD软件中并添加基板；
S3.3、利用Jmat Pro软件计算GH3536材料的热物性参数，进行曲线拟合后导入到CFD软件中参与计算；
利用Jmat Pro软件将GH3536镍基高温合金化学成分导入以计算出热物性参数，再将求得的参数进行曲线拟合后导入到CFD软件中参与计算，设置初始化温度为298.15K；对计算域模型进行网格划分，使得单个网格尺寸为6μm，总网格数量52万时，计算结果较为精确且用时较短；
S3.4、对计算域模型进行网格划分，单个网格尺寸为6μm，总网格数量52万个；
S4、在CFD软件中设置工艺参数，进行SLM单熔道成形试验模拟及后处理；
步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、设置激光光斑半径，设定激光功率为常量，扫描速度为变量；
S4.2、对工艺参数进行模拟；
进一步的，步骤S4.2中的工艺参数分别为：
(f)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1350mm/s；
(g)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1100mm/s；
(h)激光功率P＝150W，扫描速度V＝850mm/s；
(i)激光功率P＝150W，扫描速度V＝600mm/s；
激光功率P＝150W，扫描速度V＝350mm/s；
S4.3、对表面质量模拟结果进行后处理；
S5、进行打印试验，验证数值模拟方法。
进一步的，步骤S5使用OLYMPUS-DSX1000超景深显微镜对打印试验件进行观察。
由图2可知，“激光功率P＝150W，扫描速度V＝1350mm/s”、“激光功率P＝150W，扫描速度V＝1100mm/s”条件下实验，熔道出现球化现象，严重破坏了熔道的连续性和均匀性，此时表面质量较差；随着扫描速度降低，“激光功率P＝150W，扫描速度V＝850mm/s”条件下实验，熔道球化部分由孤立变为连接，颈缩缺陷出现，连续性和均匀性得到部分改善，表面质量也随之优化；随着扫描速度继续减小，能够得到“激光功率P＝150W，扫描速度V＝600mm/s”和“激光功率P＝150W，扫描速度V＝350mm/s”条件下实验，得到连续且均匀的熔道，且“激光功率P＝150W，扫描速度V＝350mm/s”的熔道更宽，此时表面质量较好。由图2可知，模拟单熔道表面质量与实际熔道表面质量情况相符合，从而证实这种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法的正确性与准确性。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然在上文中已经参考具体实施方式对本申请进行了描述，然而在不脱离本申请的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本申请所披露的具体实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本申请并不局限于文中公开的特定具体实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (8)

1.一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、通过离散元软件EDEM2020建立粉床模型；
S2、建立模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型，所述熔池驱动力的多物理场模型包括流体体积函数两相流模型、熔化/凝固模型；
S3、将步骤S1和步骤S2建立的模型导入CFD软件，并添加粉床材料热物性参数参与计算，对计算域模型进行网格划分；
S4、在CFD软件中设置工艺参数，进行SLM单熔道成形试验模拟及后处理；
S5、进行打印试验，验证数值模拟方法。
2.根据权利要求1所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：
S1.1、采用扫描电子显微镜对GH3536镍基高温合金加工粉材进行粉末几何形貌分析，将GH3536镍基高温合金粉末定义为球形；
S1.2、将GH3536材料粉末的粒径分布结果输入离散元软件，建立粒径服从正态分布的粉末颗粒模型；
S1.3、设置粉末颗粒模型的基本物理参数；
S1.4、建立铺粉毂、铺设区和料缸表面；
S1.5、将设置好的粉末颗粒模型均匀的平铺在铺设区中，得到粉床模型。
3.根据权利要求2所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S1.5中所述粉床模型的规格为1mm×0.4mm×0.05mm。
4.根据权利要求1或2所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：
S2.1、模拟SLM传热模型的建立基于将高能激光束的输入简化为热源模型，模拟SLM传热模型采用平面热源模型；同时高能激光束热源的热流密度满足高斯分布，所以模拟SLM传热模型采用高斯面热源模型，得到高斯面热源数学分布函数为：
Figure FDA0003759024990000011
q(r)为热流密度，r表示空间中任意点到激光中心的距离，R表示有效激光半径，(x0,y0)为激光起始点，(vx,vy)分别表示激光运动时X、Y方向的速度分量，t表示激光扫描时间，ξ为GH3536粉末颗粒对激光能量的吸收率，P为激光输出功率；
S2.2、建立流体体积函数两相流模型：在VOF两相流模型中，将整个计算域视为GH3536材料与氩气的混合域，每个控制体内GH3536材料相和氩气相体积分数之和为1，定义氩气体积分数为α，GH3536材料体积分数为(1-α)，据此可得GH3536材料相连续性方程为：
Figure FDA0003759024990000021
式中，ρ为混合相的密度，为两相材料密度按所占比例的加权平均值，u表示流动速度；
S2.3、建立熔化/凝固模型捕捉GH3536材料在热源作用下的熔化/凝固行为，定义参数γ表示GH3536材料液相体积分数：
Figure FDA0003759024990000022
式中，T为节点温度，Ts为GH3536材料固相线温度，TL为GH3536材料液相线温度；
S2.4、考虑激光选区熔化热量传递整个过程，包括热吸收、热传导、热对流、热辐射以及蒸发散热，则计算域熔池吸收高斯热源的能量发生相变、流动物理过程的能量公式为：
Figure FDA0003759024990000023
式中，CP为材料比热容，是温度的函数，ql为粉床吸收能量液化换热，qc为粉床表面与氩气的自然对流换热，qevap为金属蒸发热耗散，
Figure FDA0003759024990000024
为粉床表面热辐射和氩气环境换热，k为热导率；
粉床吸收能量液化换热公式为：
Figure FDA0003759024990000025
式中，ρ3536为GH3536的材料密度；Lm为GH3536的熔化热；
粉床表面与氩气的自然对流换热公式为：
qc＝hc(T-Ta)
式中，hc为自然对流系数，hc＝80W/m2；Ta为环境温度；
蒸发潜热Lvap的公式为：
Figure FDA0003759024990000031
Hv为氩气相的摩尔焓值，Hl为GH3536材料液相的摩尔焓值，M是GH3536材料的摩尔质量；
金属蒸发热耗散qevap公式为：
Figure FDA0003759024990000032
式中，R0为理想气体常数；P0为环境温度Ta下的饱和蒸汽压；TV为GH3536材料汽化温度；
粉床表面热辐射和氩气环境换热公式为：
Figure FDA0003759024990000033
式中，αb为等效发射系数；σb为Stefen-Boltzmann常数，σb＝5.67×10-8W/(m2K4)；
S2.5、建立熔池驱动力的多物理场模型受温度影响的表面张力
Figure FDA0003759024990000034
的关系式为：
Figure FDA0003759024990000035
式中，
Figure FDA0003759024990000036
为GH3536材料液化温度时的表面张力，
Figure FDA0003759024990000037
为表面张力的温度敏感系数；
S2.6、建立熔池驱动力的多物理场模型熔融金属蒸汽反冲力Pr的表达式为：
Figure FDA0003759024990000038
5.根据权利要求4所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：
S3.1、将步骤S2得到的模拟SLM传热模型以及熔池驱动力的多物理场模型导入CFD软件中，利用有限体积法求解熔池传热与驱动力耦合的方程组；
S3.2、将步骤S1得到的粉床模型通过STL格式导入CFD软件中并添加基板；
S3.3、利用Jmat Pro软件计算GH3536材料的热物性参数，进行曲线拟合后导入到CFD软件中参与计算；
S3.4、对计算域模型进行网格划分，单个网格尺寸为6μm，总网格数量52万个。
6.根据权利要求5所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：
S4.1、设置激光光斑半径，设定激光功率为常量，扫描速度为变量；
S4.2、对工艺参数进行模拟；
S4.3、对表面质量模拟结果进行后处理。
7.根据权利要求6所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S4.2中的工艺参数分别为：
(a)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1350mm/s；
(b)激光功率P＝150W，扫描速度V＝1100mm/s；
(c)激光功率P＝150W，扫描速度V＝850mm/s；
(d)激光功率P＝150W，扫描速度V＝600mm/s；
(e)激光功率P＝150W，扫描速度V＝350mm/s。
8.根据权利要求7所述的所述的一种预测SLM单熔道表面质量的数值模拟方法，其特征在于：步骤S5使用OLYMPUS-DSX1000超景深显微镜对打印试验件进行观察。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116680962A (zh) * 2023-08-01 2023-09-01 北京理工大学 选区激光熔化技术下成形件表面质量及残余应力预测方法
CN116933695A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 华侨大学 激光熔化成形多面体金刚石复材熔凝流动预测方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116680962A (zh) * 2023-08-01 2023-09-01 北京理工大学 选区激光熔化技术下成形件表面质量及残余应力预测方法
CN116680962B (zh) * 2023-08-01 2023-10-17 北京理工大学 选区激光熔化技术下成形件表面质量及残余应力预测方法
CN116933695A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 华侨大学 激光熔化成形多面体金刚石复材熔凝流动预测方法及装置
CN116933695B (zh) * 2023-09-19 2024-04-16 华侨大学 激光熔化成形多面体金刚石复材熔凝流动预测方法及装置

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