在选择性激光化Ti-6Al-4V合金组件中的内部细流通道的表面粗性
Shamoon Al Islam1,2,3, Liang Hao1,2,3, Zunaira Javaid1,2,3
1Gemmological Institute, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China.
Micromachines
|March 28, 2024
概括
在选择性激光化 (SLM) 制造的TC4合金通道中优化表面粗度是太空燃料输送的关键. 机器学习确定了层厚度,扫描速度和激光功率作为影响内部通道表面质量的关键因素.
科学领域:
- 增材制造 增材制造 增材制造
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 航空航天工程 航空航天工程
背景情况:
- 在选择性激光化 (SLM) 制造的内部通道中达到最佳的表面粗度对于太空应用中高效的燃料输送至关重要.
- 越来越多的TC4合金组件被考虑用于航天工业,需要了解它们的表面特性.
研究的目的:
- 为了研究SLM制造的TC4合金组件内部细流通道 (直径1毫米) 的表面粗度.
- 确定影响这些内部通道表面粗度的关键过程参数.
主要方法:
- 利用机器学习方法分析工艺参数对表面粗度的影响.
- 研究的选择性激光化 (SLM) 参数包括层厚度,扫描速度,激光功率和口空间.
- 在TC4合金组件中测量内部通道的表面粗度.
主要成果:
- 层厚度是影响表面粗度的最重要因素 (重要性得分为1.184),其次是扫描速度 (0.758) 和激光功率 (0.512).
- 薄层 (20微米) 导致粉末粘附造成粗,而较厚层 (50微米) 则由于阶梯效应导致粗.
- 较慢的扫描速度和更高的激光功率导致分别通过池松和渣形成增加了粗度. 较小的口空间增加了粗度,而较大的则减少了它,但减少了零件密度.
- 记录的表面粗度值为屋顶面积为34微米,地板面积为26.15微米.
结论:
- 机器学习有效地确定了影响TC4合金内部通道表面粗度的关键SLM参数.
- 了解和控制层厚度,扫描速度和激光功率等因素对于优化空间应用的表面质量至关重要.
- 这些发现支持在苛刻的航天行业中通过SLM制造的TC4合金组件的潜在采用.


