Zr-Fe-Cu-Al体系块体非晶合金的选区激光熔化研究
发布时间：2021-08-15 15:07
Zr基非晶合金是一种具有短程有序而长程无序结构特点的金属合金,具有高强度、高硬度、良好的断裂韧性等优异的力学性能和抗腐蚀性能,引起了科研人员们极大的研究兴趣。但是,传统的铜模吸铸等方法在制备块体非晶合金时虽然具有较高的冷却速度,但是仍然存在临界尺寸的限制,且由于非晶合金硬脆的特性,在后续加工中不容易成型为复杂几何形状的部件,上述两个问题严重地制约了非晶合金在实际工程领域中的的应用。选区激光熔化技术具有高冷却速度、小熔池堆叠成型的特征,有望突破目前传统方法制备块体非晶合金时所存在的尺寸限制和难以成型为复杂几何结构的问题,为促进块体非晶合金在实际工程领域中的应用发展创造一条新的途径。本文选择Zr-Fe-Cu-Al体系非晶合金进行增材制造,针对块体非晶合金所面临的玻璃形成能力和热稳定性的共性问题,在已有的非晶合金体系中采用机器学习的方法对合金成分进行了优化,并采用实验的手段对计算结果进行了验证。针对选区激光熔化中的成性/成型共性问题,对不同升温速率下的Zr-Fe-Cu-Al体系非晶合金结晶行为进行了研究,探索块体非晶合金选区激光熔化方法制备的可行性后,对选区激光熔化过程中产生缺陷的成因以及控...
【文章来源】：中国工程物理研究院北京市
【文章页数】：116 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?（ａ）ＳＬＭ制备的３Ｄ打印铁基非晶合金样品；（ｂ）?３Ｄ打印样品侧视图，插图表不了样品为全??非晶结构；（ｃ－ｆ）扫描电镜不同激光能量密度下的熔池图像，显示了微孔周围微裂纹的分布［６８］
?第一章绪论???合金进行了增材制造研究，通过在其中引入了不均匀的初性第二相，减少了增材??制造过程中产生的热应力，从而抑制了裂纹的产生［６６］；?Ｘｍｇ等人通过实验以及??有限元仿真的方法对制备的铁基非晶中裂纹和孔洞的关系进行了研究，他们发现??在孔洞附近更容易产生热应力集中从而导致裂纹的产生，孔洞尺寸越小应力集中??越严重（图１－２）?［６７］。欧阳迪等人通过选区激光熔化技术制备了无裂纹高强度的??Ｚｒ５５非晶合金复合材料［６８］，研究通过调整激光参数和有限元模拟的方法讨论了减??少制备样品中残余应力的方法。??ｒ，．：、‘一，二??图１－１同步送粉技术制备的Ｚｒ５５块体非晶合金及其组织形貌［６４１。??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｄｉｒｅｃｔ?ｌａｓｅｒ?ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｄ?Ｚｒ５５?ｂｕｌｋ?ｍｅｔａｌｌｉｃ?ｇｌａｓｓ［６４］．??論ｉ＿??图１－２?（ａ）ＳＬＭ制备的３Ｄ打印铁基非晶合金样品；（ｂ）?３Ｄ打印样品侧视图，插图表不了样品为全??非晶结构；（ｃ－ｆ）扫描电镜不同激光能量密度下的熔池图像，显示了微孔周围微裂纹的分布［６８］。??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?（ａ）?３Ｄ?ｐｒｉｎｔｅｄ?Ｆｅ－ｂａｓｅｄ?ＢＭＧ?ｓａｍｐｌｅｓ?ｆａｂｒｉｃａｔｅｄ?ｂｙ?ＳＬＭ；?（ｂ）?ｓｉｄｅ?ｖｉｅｗ?ｏｆ?３Ｄ?ｐｒｉｎｔｅｄ??ｓａｍｐｌｅｓ，?ｔｈｅ?ｉｎｓｅｔ?ｉｍａｇｅ?ｓｈｏｗｓ?ｆｕｌｌｙ?ａｍｏｒｐｈｏｕｓ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；?（ｃ－ｆ）?ＳＥＭ?ｉｍａｇｅｓ?ｏｆ?ｍｏｌｔｅｎ?ｐｏｏｌｓ?ｕｎｄｅｒ??ｖａｒｉｏｕｓ?ｌｉｎｅ?ｅｎｅｒｇｙ?ｄｅｎｓｉｔｉｅｓ，?ｗｈ
?第二章实验材料与方法???第二章实验材料与方法??２．１成分设计方法??２．１．１随机森林方法??说到随机森林，首先要讲到决策树，决策树是一种基本的分类器，一般是将??特征分为两类。构建好的决策树呈树形结构，可以认为是ｉｆ－ｔｈｅｎ规则的集合，??主要优点是模型具有可读性，分类速度快［９５］。??随机森林分类器（Ｒａｎｄｏｍ?Ｆｏｒｅｓｔ?Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）是由多个决策树分类器组成的分??类模型，其中的参数集通过作为随机向量独立分布的，在给定自变量条件下，随??机森林分类器中包含的每个决策树分类器都拥有一票投票权来决定最优的分类??结果。随机森林分类器的基本思想为：１．利用自举法进行抽样，从初始数据集中??抽取ｎ个样本，抽取样本的样本容量与初始数据集一致；２．抽取的ｎ样本建立对??应数量的决策树分类器，从而得到ｎ个分类结果；３．最终的分类结果是由这ｎ个??决策树的分类结果投票决定的［％＿９８］。??國??一＾?＼?／??圓翻??ｍｍ?Ｉ＾ＭＩ?ＥＳＩ??图２－〗随机森林分类器示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｒａｎｄｏｍ?ｆｏｒｅｓｔ?ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ??随机森林分类器构建了不同的训练集，从而增加分类器之间的差别，进而增??加了整个分类器的分类正确率。最终的分类决策［９８］：??－１４?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]选区激光熔化增材制造In718合金的激光焊接性能[J]. 唱丽丽,汪涛,申赛刚,马岳,邢月华. 材料热处理学报. 2020(03)
[2]金属基材料激光增材制造材料体系与发展现状[J]. 刘江伟,国凯,王广春,孙杰. 激光杂志. 2020(03)
[3]激光增材制造技术及现状研究[J]. 胡美娟,吉玲康,马秋荣,池强. 石油管材与仪器. 2019(05)
[4]增材制造TC4钛合金在激光抛光前后的电化学腐蚀性能[J]. 廖聪豪,周静,沈洪. 中国激光. 2020(01)
[5]激光诱导电弧复合增材制造316不锈钢的组织和性能[J]. 李旭文,宋刚,张兆栋,刘黎明. 中国激光. 2019(12)
[6]金属玻璃成分设计的理论研究进展[J]. 吴念初,王勇. 辽宁石油化工大学学报. 2018(03)
[7]金属增材制造技术的理论研究现状讨论[J]. 秦天,葛沈瑜,黄进浩,余俊. 材料开发与应用. 2016(02)
[8]非晶态物质的本质和特性[J]. 汪卫华. 物理学进展. 2013(05)
[9]镁合金表面激光熔覆Cu-Zr-Al非晶复合涂层[J]. 刘红宾,王存山,高亚丽,迟丽娜. 中国激光. 2006(05)
[10]铜模吸铸法制备的Fe74Al4Sn2P10Si4B4C2块体非晶与块体纳米晶合金[J]. 陈非非,周少雄. 材料科学与工程学报. 2004(05)
博士论文
[1]Zr基非晶合金微观结构与玻璃形成能力的关联性研究[D]. 郭古青.南京航空航天大学 2016
[2]激光烧结铜基合金的关键工艺及基础研究[D]. 顾冬冬.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]镁基块体非晶合金的制备与玻璃形成能力研究[D]. 刘伟.华中科技大学 2006
[2]新型Zr基大块非晶合金的制备及其非晶形成能力研究[D]. 娄德诚.燕山大学 2005
[3]铜基块状非晶合金的制备及其性能测试研究[D]. 冯柳.兰州理工大学 2004
[4]Ni-P非晶合金激光辐照结晶过程[D]. 张德林.吉林大学 2004
本文编号：3344779
【文章来源】：中国工程物理研究院北京市
【文章页数】：116 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?（ａ）ＳＬＭ制备的３Ｄ打印铁基非晶合金样品；（ｂ）?３Ｄ打印样品侧视图，插图表不了样品为全??非晶结构；（ｃ－ｆ）扫描电镜不同激光能量密度下的熔池图像，显示了微孔周围微裂纹的分布［６８］
?第一章绪论???合金进行了增材制造研究，通过在其中引入了不均匀的初性第二相，减少了增材??制造过程中产生的热应力，从而抑制了裂纹的产生［６６］；?Ｘｍｇ等人通过实验以及??有限元仿真的方法对制备的铁基非晶中裂纹和孔洞的关系进行了研究，他们发现??在孔洞附近更容易产生热应力集中从而导致裂纹的产生，孔洞尺寸越小应力集中??越严重（图１－２）?［６７］。欧阳迪等人通过选区激光熔化技术制备了无裂纹高强度的??Ｚｒ５５非晶合金复合材料［６８］，研究通过调整激光参数和有限元模拟的方法讨论了减??少制备样品中残余应力的方法。??ｒ，．：、‘一，二??图１－１同步送粉技术制备的Ｚｒ５５块体非晶合金及其组织形貌［６４１。??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｄｉｒｅｃｔ?ｌａｓｅｒ?ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｄ?Ｚｒ５５?ｂｕｌｋ?ｍｅｔａｌｌｉｃ?ｇｌａｓｓ［６４］．??論ｉ＿??图１－２?（ａ）ＳＬＭ制备的３Ｄ打印铁基非晶合金样品；（ｂ）?３Ｄ打印样品侧视图，插图表不了样品为全??非晶结构；（ｃ－ｆ）扫描电镜不同激光能量密度下的熔池图像，显示了微孔周围微裂纹的分布［６８］。??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?（ａ）?３Ｄ?ｐｒｉｎｔｅｄ?Ｆｅ－ｂａｓｅｄ?ＢＭＧ?ｓａｍｐｌｅｓ?ｆａｂｒｉｃａｔｅｄ?ｂｙ?ＳＬＭ；?（ｂ）?ｓｉｄｅ?ｖｉｅｗ?ｏｆ?３Ｄ?ｐｒｉｎｔｅｄ??ｓａｍｐｌｅｓ，?ｔｈｅ?ｉｎｓｅｔ?ｉｍａｇｅ?ｓｈｏｗｓ?ｆｕｌｌｙ?ａｍｏｒｐｈｏｕｓ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；?（ｃ－ｆ）?ＳＥＭ?ｉｍａｇｅｓ?ｏｆ?ｍｏｌｔｅｎ?ｐｏｏｌｓ?ｕｎｄｅｒ??ｖａｒｉｏｕｓ?ｌｉｎｅ?ｅｎｅｒｇｙ?ｄｅｎｓｉｔｉｅｓ，?ｗｈ
?第二章实验材料与方法???第二章实验材料与方法??２．１成分设计方法??２．１．１随机森林方法??说到随机森林，首先要讲到决策树，决策树是一种基本的分类器，一般是将??特征分为两类。构建好的决策树呈树形结构，可以认为是ｉｆ－ｔｈｅｎ规则的集合，??主要优点是模型具有可读性，分类速度快［９５］。??随机森林分类器（Ｒａｎｄｏｍ?Ｆｏｒｅｓｔ?Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）是由多个决策树分类器组成的分??类模型，其中的参数集通过作为随机向量独立分布的，在给定自变量条件下，随??机森林分类器中包含的每个决策树分类器都拥有一票投票权来决定最优的分类??结果。随机森林分类器的基本思想为：１．利用自举法进行抽样，从初始数据集中??抽取ｎ个样本，抽取样本的样本容量与初始数据集一致；２．抽取的ｎ样本建立对??应数量的决策树分类器，从而得到ｎ个分类结果；３．最终的分类结果是由这ｎ个??决策树的分类结果投票决定的［％＿９８］。??國??一＾?＼?／??圓翻??ｍｍ?Ｉ＾ＭＩ?ＥＳＩ??图２－〗随机森林分类器示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｒａｎｄｏｍ?ｆｏｒｅｓｔ?ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ??随机森林分类器构建了不同的训练集，从而增加分类器之间的差别，进而增??加了整个分类器的分类正确率。最终的分类决策［９８］：??－１４?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]选区激光熔化增材制造In718合金的激光焊接性能[J]. 唱丽丽,汪涛,申赛刚,马岳,邢月华. 材料热处理学报. 2020(03)
[2]金属基材料激光增材制造材料体系与发展现状[J]. 刘江伟,国凯,王广春,孙杰. 激光杂志. 2020(03)
[3]激光增材制造技术及现状研究[J]. 胡美娟,吉玲康,马秋荣,池强. 石油管材与仪器. 2019(05)
[4]增材制造TC4钛合金在激光抛光前后的电化学腐蚀性能[J]. 廖聪豪,周静,沈洪. 中国激光. 2020(01)
[5]激光诱导电弧复合增材制造316不锈钢的组织和性能[J]. 李旭文,宋刚,张兆栋,刘黎明. 中国激光. 2019(12)
[6]金属玻璃成分设计的理论研究进展[J]. 吴念初,王勇. 辽宁石油化工大学学报. 2018(03)
[7]金属增材制造技术的理论研究现状讨论[J]. 秦天,葛沈瑜,黄进浩,余俊. 材料开发与应用. 2016(02)
[8]非晶态物质的本质和特性[J]. 汪卫华. 物理学进展. 2013(05)
[9]镁合金表面激光熔覆Cu-Zr-Al非晶复合涂层[J]. 刘红宾,王存山,高亚丽,迟丽娜. 中国激光. 2006(05)
[10]铜模吸铸法制备的Fe74Al4Sn2P10Si4B4C2块体非晶与块体纳米晶合金[J]. 陈非非,周少雄. 材料科学与工程学报. 2004(05)
博士论文
[1]Zr基非晶合金微观结构与玻璃形成能力的关联性研究[D]. 郭古青.南京航空航天大学 2016
[2]激光烧结铜基合金的关键工艺及基础研究[D]. 顾冬冬.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]镁基块体非晶合金的制备与玻璃形成能力研究[D]. 刘伟.华中科技大学 2006
[2]新型Zr基大块非晶合金的制备及其非晶形成能力研究[D]. 娄德诚.燕山大学 2005
[3]铜基块状非晶合金的制备及其性能测试研究[D]. 冯柳.兰州理工大学 2004
[4]Ni-P非晶合金激光辐照结晶过程[D]. 张德林.吉林大学 2004
本文编号：3344779
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