钛合金增材制造中的冶金缺陷在线红外检测与靶向消除方法研究

According to the generation of metallurgical defects such as cracks, porosities, etc. during titanium alloy laser additive manufacturing process, and hence the fatigue strength of the parts is seriously affected, we put forward a concept of in-process infrared temperature scanning detection and laser targeting elimination of defects during titanium alloy laser metal deposition (LMD) process. After every several layers have been fabricated during LMD process, the optical head of a high precision infrared 2-colour pyrometer is driven to detect the defects via monitoring the abnormally temperature peaks on the forming surface, then the laser beam is driven to targeting remelt and eliminate the defects. To realize above concept, The defects thermal field of high temperature rough forming surface , the defects distinguishing and analysing method based on infrared detection information, the method of targeting remelting of defects, the relationship between forming process parameters and the number of defects in a part will be will be systematically researched. This research will present a feasible method and lay theoretical and technology foundation of in-process detection and targeting elimination of defects during titanium alloy LMD process. The research achievements are important for improving the fatigue strength of titanium alloy LMD parts and their service security, and have a wide application prospect in the aerospace manufacturing etc. field.

本项目针对钛合金材料增材制造过程中易产生裂纹、气孔等冶金缺陷，严重影响制件疲劳力学性能的问题，提出了钛合金激光金属沉积（LMD）增材制造中的冶金缺陷在线红外测温扫描检测和激光靶向消除的构想。在成形中每完成数层的制作，通过高精度光纤式红外双色测温仪的探头扫描检测高温成形表面的异常温度波动来检测缺陷，并由激光束对缺陷进行靶向重熔以消除缺陷。为实现上述构想，从高温粗糙成形表面缺陷热场、基于红外检测信息的缺陷识别分析方法、缺陷靶向重熔消除方法、成形工艺参数与缺陷数量的关系规律等方面开展系统性的研究，本项目将为实现钛合金LMD增材制造中的缺陷在线检测与消除提供一种可行的方法并奠定完备的理论和技术基础，研究成果对于提高钛合金增材制造零件的疲劳力学性能和服役安全性具有重要的意义，在航空航天装备制造等领域具有广阔的应用前景。

本项目针对钛合金增材制造过程中易产生裂纹、气孔等冶金缺陷，严重影响制件疲劳力学性能的问题，提出了钛合金激光金属沉积（LMD）增材制造中的冶金缺陷在线红外测温扫描检测和激光靶向消除的构想。在实际的研究过程中，根据钛合金等材料LMD增材制造零件成形表面双色测温仪温度检测实验数据的实际特点，主要进行了激光金属成形缺陷表面热场仿真研究、激光金属成形缺陷红外检测实验研究，在上述研究的基础上研究了温度检测数据分析处理算法，开发了增材制造缺陷在线检测系统，成功实现了钛合金LMD增材制造中的冶金缺陷在线红外检测，但冶金缺陷的激光靶向消除未能实现。上述研究提供了钛合金LMD增材制造缺陷在线红外测温扫描检测的有效方法，并构建了该方法的技术理论体系。对于提高金属增材制造零件的疲劳力学性能和服役安全性具有重要的意义，在航空航天装备制造等领域具有广阔的应用前景。. 在完成上述研究后，本项目后续研究方向调整为：针对激光选区烧结（SLS）/激光选区熔化（SLM）增材制造成形中SLS激光烧结点/ SLM熔池温度梯度大，容易产生缺陷，严重影响成形件质量，但激光束扫描速度高，难以直接对烧结点/熔池温度进行反馈控制的问题，研究SLS增材制造烧结点温度预测控制方法。建立了SLS温度场仿真模型，采用GA-BP神经网络建立了烧结点温度预测模型及激光功率控制模型，基于这两个模型开发了SLS烧结点温度预测控制软件，成功实现了覆膜砂材料SLS烧结点温度预测控制。从而获得了切实可行的SLS烧结点温度预测控制方法。研究成果可推广应用至金属和其它非金属材料的SLS/SLM增材制造领域，对于提高增材制造零件成形精度和成形质量，减少热应力、热变形和缺陷，提高零件力学性能具有重要的意义。