研究目的
提出一种系统性策略，以减少采用选择性激光熔化（SLM）技术生产高密度部件时寻找最优参数所需的时间和成本。
研究成果
实验结果证实了所提方法作为确定选择性激光熔化工艺最佳加工参数时，相较于传统试错法的一种有效且低成本的替代方案的可行性。
研究不足
该仿真模型忽略了一些对小孔形成至关重要的效应，例如马兰戈尼对流和反冲压力，这些效应会使熔池深度显著增加。
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选择性激光熔化工艺中确定高密度零件最佳加工参数的系统方法
DOI：10.1007/s00170-019-04517-0
期刊：The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
依靠试错法来确定选择性激光熔化（SLM）技术生产零件的最佳加工参数（这些参数能使零件密度最大化）既昂贵又耗时。在给定SLM设备特性（如激光功率、扫描速度、激光光斑尺寸和激光类型）、粉末材料以及粉末粒度分布的情况下，本研究提出了一种更具系统性的策略，以减少寻找生产高密度零件的最佳参数所需的时间和成本。
在所提出的方法中，采用圆填充设计算法为商用Nd:YAG SLM系统确定了48组具有代表性的激光扫描速度和激光功率组合。对于每一组参数组合，进行有限元热传递模拟，以计算沉积在316L基板上的316L不锈钢粉末的熔池尺寸和峰值温度。然后利用模拟结果来训练人工神经网络（ANNs）。利用训练好的人工神经网络来预测设计空间内3600组激光功率和激光速度组合的熔池尺寸和峰值温度。随后检查所得到的加工图，以确定能产生稳定单道扫描轨迹（该轨迹与基板具有良好的附着性且峰值温度低于SS 316L粉末床的蒸发点）的特定参数组合。最后，通过测量表面粗糙度来确认能使SLM零件密度最大化的参数设置。
实验结果表明，所提出的方法能使零件的最大密度达到99.97%，平均密度达到99.89%，最大标准差为0.03%。
作者：
Hong-Chuong Tran，Yu-Lung Lo
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