口腔修复中选区激光熔化工艺及性能研究
[Abstract]:In order to realize the application of medical cobalt-chromium alloy in oral prosthodontics, selective laser melting (SLM) technology was used to develop the laser selective melting molding process and the bending, stretching, hardness and heat treatment experiments were carried out. By means of scanning electron microscope, roughness profilometer and hardness tester, the microstructure, mechanical properties, roughness and corrosion resistance of the samples formed by laser selective forming were tested and analyzed. The results show that the optimum parameters of laser selective melting molding are laser power 200W, scanning speed 500mm / s, layer thickness 25 渭 m, scanning interval 0.07mm and scanning strategy S XY direction, stacking fault. The tensile strength, hardness and elongation of the original SLM specimen were 1 185 MPA, 431 HVV and 8.6, respectively. The tensile strength was 1 375 MPA, the hardness was 563 HVV, and the elongation was 3.1% after heat treatment. The corrosion potential of the original SLM sample is -717mV, the self-corrosion current density is 1.7 脳 10 ~ (-5) A / cm ~ (-2), the self-corrosion potential is -10 MV after heat treatment, and the self-corrosion current density is 0.3 脳 10 ~ (-5) A / cm ~ (-2). The roughness of the original SLM sample is 13.793 渭 m, the roughness of surface remelting is 5.141 渭 m, and the roughness after grinding is 2.24 渭 m. Therefore, heat treatment can improve the strength and corrosion resistance of the sample, but the toughness is reduced. Finally, a high strength, low roughness and corrosion resistant crown bridge was fabricated by selective laser melting molding with optimized process parameters, and the wear experiment was carried out, which basically met the performance requirements of denture.
【作者单位】: 华南师范大学广东省微纳光子功能材料与器件重点实验室;广州瑞通激光科技有限公司;
【基金】:广东省科技资助项目(项目编号:2013B090600045,2013B090200003,2014B010131004,2014B010124002,2014B090903014,2015B090920003,2016B090917002,2016B090926004) 广东省研究生教育创新计划资助项目(项目编号:2013JDXM23) 广东省自然科学基金资助项目(项目编号:2016A030313456)
【分类号】:R783.1;TG665
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,本文编号:2410516
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