大连理工:激光定向能量沉积法制备熔体自生氧化铝/钛酸铝的开裂机理研究

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熔体自生陶瓷拥有优异的高温性能与结构稳定性,有望成为极端高温环境中长期服役的新型结构材料。激光定向能量沉积凭借高质高效与近净成形等优势成为极具潜力的陶瓷制备技术,但制备构件开裂问题严重阻碍了其工程化应用。为此,以氧化铝/钛酸铝为对象研究了其开裂特征,结合数值仿真揭示了开裂行为主导因素及其影响机制。

大连理工大学吴东江教授团队2023年在机械工程学报:增材制造前沿(英文)发表了题为“Investigation on the cracking mechanism of melt growth alumina/aluminum titanate ceramics prepared by laser directed energy deposition”的文章。

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https://doi.org/10.1016/j.cjmeam.2023.100099

论文亮点

1)实现了熔体自生氧化铝/钛酸铝薄壁结构的激光定向能量沉积,建立了相应的有限元热-力耦合分析模型;

2)定量评价了氧化铝/钛酸铝陶瓷的开裂特征,揭示了构件开裂行为与微观组织、应力分布等主导因素的关联关系;

3)阐明了熔池能量输入对构件开裂行为的影响机制,明确了优化的工艺窗口。

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试验方法

以Al2O3与TiO2高纯粉末为原料,利用激光定向能量沉积系统开展了氧化铝/钛酸铝薄壁结构原位制备试验。取构件纵截面为金相试样,并按照标准步骤进行机械研磨及抛光。通过扫描电镜获得抛光表面开裂特征与微观组织特征。为避免单纯考虑裂纹数量或长度产生的歧义,引入综合考虑裂纹总长度与截面面积的裂纹密度以定量表征构件开裂特征。利用Photoshop软件将包含开裂特征的图像重组后,通过软件Image Pro Plus复制裂纹特征并计算裂纹总长度及截面面积。

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结果

1)构件断口呈典型的穿晶-沿晶混合脆性断裂特征,两条起源于底部并沿沉积方向贯穿至顶部的纵向裂纹将薄壁结构分成中部区域与两侧区域三部分。相比于中部区域,凝固缺陷数量更多的两侧区域裂纹形核几率更高,裂纹分布更为密集。

2)沉积过程中底部沉积层内裂纹扩展方向主要由X方向应力主导,相应区域以纵向裂纹为主;X、Z方向应力水平随沉积高度的提升逐步稳定在同一量级,中、顶部沉积层内裂纹扩展方向在二者共同作用下呈向两侧偏转趋势。

3)随着熔池能量输入的提升,氧化铝/钛酸铝薄壁结构裂纹长度与密度均呈先减小后增大的趋势。能量输入处于2.72 W·min2g-1mm-1~3.26 W·min2g-1mm-1之间时,微观组织精细且凝固缺陷数量较少,成形应力水平较低,构件开裂状况明显改善。

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结论

1)构件中裂纹分布特征主要取决于裂纹形核过程。作为重要裂纹形核源,孔隙与晶间空隙等原始凝固缺陷是决定裂纹形核能力的主要因素。

2)构件中裂纹形态特征主要取决于裂纹扩展过程。基于裂纹扩展的应力与能量原则,应力分布与微观组织是决定裂纹扩展过程的主要因素。

3)调控沉积过程中熔池能量输入可实现开裂抑制。构件开裂行为由裂纹形核与扩展能力共同决定,能量输入过低时的大量凝固缺陷与过高时的粗化微观组织均不利于开裂抑制。

前景与应用

独特晶体结构赋予氧化铝卓越力学性能的同时也带来了本征脆性高与开裂敏感性强等致命缺陷,抗热震性良好的钛酸铝可作为强韧相改善氧化铝缺陷耐受性以满足实际工况需求,氧化铝/钛酸铝陶瓷在热障涂层、高温尾气过滤器与高温催化剂载体等领域均有一定应用潜力。

试验视频

如视频所示,成形开始时通过高纯氩气将预置于粉筒中的粉末原料吹送至基板并提供惰性环境。同时,Nd:YAG激光器发射一定功率的激光束传输至粉末流焦平面。成形基板与粉末原料在激光束的辐照作用下迅速熔化并形成初始熔池,持续供应的粉末则被熔池捕获并被不断输入的激光能量熔化,使得熔池体积实时增大。成形过程中工作台与喷嘴在程序控制下按照预设轨迹做相对熔覆运动,逐步脱离激光束辐照范围的熔池迅速散热完成凝固。为保证光斑聚焦状态一定,单层沉积完成后工作台迅即带动基板下降一个层厚的距离(ΔZ)以准备下一层的熔化沉积。成形过程中激光束与粉末原料时刻维持供应状态,熔池不断经历成形-长大-凝固的过程,直至构件达到设计高度。

注:本文内容来自机械工程学报,转载已获授权。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方,并提供了相应的Matlab代码实现。该方结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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