표면 장력, 점성 전단력, 중력, 차폐 가스 압력 등 레이저 클래딩 용융 풀에 작용하는 힘을 간략하게 설명하고, 클래딩 층의 형성 메커니즘을 조직 성장과 용융 풀 흐름의 관점에서 간략하게 분석합니다. 동시에 표면 가우스 열원, 표면 환형 열원, 가우스 본체 열원, 타원체 열원 및 복합 본체 열원을 포함하여 레이저 클래딩 시뮬레이션에 사용되는 다양한 열원 모델의 에너지 분포 법칙과 방정식이 요약됩니다. 이를 바탕으로 온도장과 유동장의 수치모사에 관한 연구를 진행하고 있다. 레이저 클래딩 최근 국내외 용융풀을 분류, 검토하고, 다양한 열원 모델의 장단점을 분석한다. 다양한 열원의 적용 가능한 환경과 획득된 온도장 및 유동장의 분포 법칙이 요약되어 있습니다. 또한 용융 풀의 자유 액체 표면에 대한 연구 방법을 요약하고, 온도장과 유동장의 수치 시뮬레이션 모델의 검증 방법을 요약합니다. 동시에 레이저 클래딩 용융 풀의 수치 시뮬레이션 연구에 존재하는 문제점을 고려하여 수치 모델 및 경계 조건 측면에서 이를 요약하고 최종적으로 향후 개발 방향을 전망합니다.

레이저 클래딩은 재료의 표면 수정 및 수리를 위한 새로운 공정입니다. 파우더를 도포하거나 공급하여 기판 표면에 클래딩재를 첨가하고, 고에너지 레이저 빔을 이용하여 클래딩층 재료를 빠르게 녹여 기판 표면에 야금학적 결합이 양호한 클래딩층을 형성함으로써 기판의 조성을 변화시키는 기술입니다. 표면을 개선하고 재료의 표면 특성을 개선합니다 [1]. 레이저 클래딩 공정 중에 용융 풀은 불안정하며 Marangoni 흐름, 분말 주입, 분말 전달, 차폐 가스의 난류 및 다양한 처리 매개변수에 의해 교란됩니다[2]. 많은 연구에 따르면 표면 장력에 의해 구동되는 마랑고니 힘은 용융 풀의 흐름에 중요한 영향을 미치며[3-4], 이는 클래딩 층의 형태와 희석을 결정하는 핵심 요소이기도 합니다. 용융 풀의 흐름 거동은 재료 구조의 진화에 직접적인 영향을 미칩니다. 액체 용융 풀의 유체 역학 및 기하학적 진화는 적층 제조 재료의 기계적 특성과 직접적인 관련이 있습니다. 용융 풀은 극히 짧은 시간에 형성되고 용융 풀의 크기도 작기 때문에 실험 중에 용융 풀의 순간적인 변화를 실시간으로 정확하게 모니터링하는 것은 거의 불가능합니다. 따라서 컴퓨터 기술의 발달로 유한요소 시뮬레이션을 통한 용융풀 내부의 동적 유동 거동을 수치해석하는 것이 주류가 되었습니다. 레이저 클래딩 용융 풀의 수치 시뮬레이션에서 합리적인 열원 모델은 정확한 수치 시뮬레이션 결과를 얻는 열쇠입니다. 일반적으로 해당 열원 모델은 실제 작업 조건에 필요한 레이저 열원에 따라 설정됩니다. 재료의 소멸 길이는 주로 특정 레이저 파장에 대한 재료의 흡수 계수에 따라 달라집니다. 레이저 클래딩 공정의 열원 모델은 레이저에 대한 재료의 소멸 길이에 따라 표면 열원과 본체 열원으로 나눌 수 있습니다. 레이저가 재료 표면에 작용하면 짧은 전송 거리 후에 레이저 에너지가 0으로 감소합니다. 에너지는 재료 표면에서 완전히 흡수되고 매트릭스 재료에 의한 레이저 에너지의 흡수를 표면 흡수라고 할 수 있다고 가정할 수 있습니다. 투과 깊이가 깊으면 재료 두께를 초과하더라도 신체 흡수라고 할 수 있습니다[5].

이 논문은 먼저 레이저 클래딩 용융 풀의 형성 메커니즘을 간략하게 설명한 다음 널리 사용되는 여러 열원 모델에서 레이저 클래딩 용융 풀 수치 시뮬레이션의 연구 진행 상황을 분류 및 검토하고 용융 풀 온도 장 및 유동장 수치의 연구 상태를 요약합니다. 다양한 열원에서의 시뮬레이션, 그리고 마지막으로 레이저 클래딩의 용융 풀 시뮬레이션 문제를 기대합니다.

1 레이저 클래딩 용융 풀의 형성 메커니즘

레이저 클래딩 공정 중에는 레이저 입력의 에너지 밀도가 높습니다. 열 전도 및 대류는 용융 풀의 물리적 진화를 제어하고 용융 풀의 온도 장 및 유동장 분포를 직접 결정합니다. 레이저 클래딩 용융 풀은 온도 구배가 크고 순환 대류가 빠른 매우 짧은 시간에 평형에 도달할 수 있습니다. 집속된 레이저 빔을 금속 기판에 조사하면 기판의 온도가 상승하고 녹아 용융 풀을 형성합니다. 노즐은 금속 분말을 용융 풀에 동시에 분사합니다. 용융 풀의 액체 금속은 마랑고니 장력의 작용으로 대류됩니다. 용융 풀 내부의 온도는 점차 균일해집니다. 용융물은 용융 풀의 가장자리로 흘러 용융 풀의 표면에 도달한 후 응고되어 클래딩 층을 형성합니다. Songet al. [6]은 용융 풀의 형성, 내부 대류 패턴 및 피복층의 응고 거동을 분석했습니다.

용융 풀의 힘은 복잡합니다. 용융 풀 내 유체 유동의 주요 원동력은 부력과 표면 장력 구배 및 점성 전단력 사이의 균형에 의해 생성된 마랑고니 유동입니다[7]. Shi Jianjun[8]은 용융 풀의 1차원 힘을 분석했습니다. 용융 풀의 힘 분석은 그림 XNUMX에 나와 있으며, 여기에는 주로 표면 장력 Fγ, 점성 전단력 Fμ, 중력 G 및 차폐 가스 압력 Fp가 포함되며 θ는 기판 편향 각도입니다. 표면 장력, 중력, 점성 전단력 및 보호 가스 압력의 결합된 작용에 따라 용융 금속은 동적으로 균형 잡힌 금속 용융 풀을 형성합니다. 그 중에서 표면 장력은 용융 풀에 가장 큰 영향을 미치며, 용융 풀의 유체 흐름은 주로 표면 장력에 의해 구동되는 마랑고니 대류에 의해 구동됩니다.

2 레이저 클래딩 수치 시뮬레이션을 위한 열원 모델 연구 진행

2.1 표면 가우스 열원

현재 레이저 클래딩의 대부분의 수치 시뮬레이션은 그림 2와 같이 가우스 열원 모델을 사용합니다. 레이저 에너지는 일반적으로 공간에 분포하며 중앙에 더 많고 가장자리에 더 적으며 이는 실제 처리 프로세스와 일치합니다. 그러나 용융 풀 깊이 방향의 에너지 분포는 무시되므로 더 깊은 용융 풀이 있는 작업 조건에는 적합하지 않습니다.

열유속 밀도 방정식의 표현은 다음과 같습니다. 그림의 공식 (1)과 (2)를 참조하십시오. 여기서: q(r)은 반경 r에서의 표면 열 유속, W/m2입니다. R은 지점 중심으로부터의 거리, m입니다. c는 열유속 집중 계수, m2입니다. qm은 열원 중심의 최대 열 유속(W/m2)입니다. P는 레이저 출력, W이고; θ는 레이저 활용률입니다.

가우시안 표면 열원은 용융 풀 폭과 깊이, 클래딩층 두께가 작은 가공 조건에 적합합니다. 용융 풀 온도 필드의 수치 시뮬레이션을 위해 Wang Zhijian et al. [10]은 TC4 티타늄 합금의 단일 패스 단일층 레이저 용융 풀의 응고 과정을 수치적으로 시뮬레이션하기 위해 가우시안 표면 열원을 사용했습니다. 연구에 따르면 단일 패스 레이저 클래딩에서는 꼬리 부분의 빠른 열 전달로 인해 용융 풀의 앞쪽 끝 열이 뒤쪽 끝 열보다 더 집중되고 용융 깊이가 더 크다는 사실이 밝혀졌습니다. 레이저 출력이 증가함에 따라 에너지 입력의 증가로 인해 용융 풀 용융 깊이와 열 영향 영역의 범위가 점차 증가합니다. Pantet al. [11]은 유한 요소법을 기반으로 용융 풀 혼합 모델을 확립하고 레이저 증착 용융 중 용융 풀의 열 전달 거동을 연구했습니다. 결과는 녹은 웅덩이가 앞쪽이 타원형이고 꼬리가 뻗어 있는 혜성 모양임을 보여줍니다. 용융 풀의 폭은 레이저 출력이 증가함에 따라 증가합니다(그림 3 참조). 스캔 속도가 증가하면 냉각 속도도 증가하며, 레이저 출력을 높이면 용융 풀의 온도 구배도 증가하고 이에 따라 냉각 속도도 증가합니다.

또한 일부 학자들은 가우스 표면 열원 하에서 용융 풀의 12차원 형태 시뮬레이션을 연구했습니다. Fallahet al. [XNUMX]는 레이저 분말 증착 중 용융 풀의 크기와 형태 진화를 예측하기 위해 유한 요소 모델 과도 시뮬레이션을 제안했습니다. 결과는 시뮬레이션된 예측 용융 풀 프로파일이 실험에 가깝다는 것을 보여주었습니다.
그러나 용융 풀의 온도 장과 유동장에 대한 구체적인 분석은 이루어지지 않았습니다. Gaoet al. [13]은 레이저 클래딩 중 단일 패스 처리에 대한 4차원 수치 예측 모델을 확립했습니다. 가우시안 분포 열원을 사용하고 출생 및 사망 단위 방법을 기반으로 클래딩층의 기하학적 형태를 미리 설정할 필요가 없습니다. 클래딩 층의 과도 온도 장과 기하학적 구조가 동시에 계산됩니다. 획득된 클래딩 형태는 그림 XNUMX에 표시된 것처럼 실험 결과와 잘 일치합니다. 또한 온도 장 및 클래딩 층의 기하학적 형태에 대한 공정 매개변수의 영향도 분석했습니다.

일부 학자들은 용융 풀 유동장을 시뮬레이션하기 위해 가우시안 표면 열원을 사용할 때 클래딩 층의 14차원 형상을 미리 미리 설정합니다. Liu Hanet al. [15]는 레이저 증착 5차원 성형 공정에서 온도 필드와 응력 필드에 대한 수치 시뮬레이션 연구에서 실제 증착 층 크기 윤곽을 기반으로 6차원 모델을 확립했습니다. 이를 바탕으로 실크분말 동기 레이저 증착 용융 풀의 유한 요소 모델을 확립하고 용융 풀 유동장의 분포 법칙을 얻었습니다. 용융 풀의 단면에는 두 개의 대칭적으로 분포된 순환이 형성되고 두 개의 방사형 순환이 생성되는데, 하나는 앞쪽에 강하고 다른 하나는 뒤쪽에 약합니다. 용융 풀 상부 표면의 유체 분포는 중앙에서 가장자리로 확산의 법칙을 보여줍니다. Li et al. [XNUMX]는 COMSOL 소프트웨어를 기반으로 디스크 레이저 클래딩 공정의 다중 필드 결합 모델을 확립하고 CALPHAD 방법을 사용하여 재료의 열적 물리적 특성을 계산했습니다. 가우스 표면 열원을 사용하여 레이저 빔과 분말 사이의 상호 작용과 용융 풀 내부의 응력 조건을 종합적으로 고려하고 디스크 레이저 클래딩 공정 중 온도장과 유동장의 변화 법칙을 얻었습니다. 용융 풀은 타원형이며, 용융 풀 중앙의 뒤쪽에서 가장 높은 온도가 발생합니다. 클래딩의 초기 단계에서는 용융 풀의 유속이 낮고 열전도는 용융 풀의 에너지 전달에 중요한 역할을 합니다. 클래딩 공정이 진행됨에 따라 용융 풀 내 용융 금속의 유속이 가속되고, 이때 열 대류가 그림 XNUMX와 XNUMX에서 볼 수 있듯이 중요한 역할을 합니다.

2.2 표면 환상 열원

표면 환형 열원은 중공 환형 레이저 클래딩의 수치 시뮬레이션에 고유한 열원 모델입니다. 이는 기존의 "고체 레이저" 클래딩에 비해 고유한 장점이 있는 "빈 빔 및 빔에 분말 공급"이라는 새로운 중공 환형 레이저 클래딩 공정을 기반으로 합니다. 기본 원리는 빔 변환 시스템 [16-17]을 통해 솔리드 빔을 중공 환형 빔으로 변환하여 에너지 분포 집중 영역이 중앙에서 외부 가장자리로 변경되도록 하는 것입니다(그림 7 참조). 가우시안 고체 레이저 클래딩으로 인해 용융 채널 가장자리에서 불완전 용융 현상을 제거하고 열악한 야금 결합의 단점을 개선합니다[18].

환형 영역의 에너지 분포도 가우스 분포와 유사하며 에너지 분포 함수는 다음과 같습니다. 그림의 식(3)을 참조하세요. 여기서: R0는 초점 위치에서 레이저의 외부 직경(mm)입니다. z는 초점 흐림, mm입니다. Φ는 중공 레이저 빔과 수평 방향 사이의 각도입니다. ξ는 에너지 피크 위치 계수입니다.

Tian Meilinget al. [18]은 ANSYS 유한 요소 분석 소프트웨어를 사용하여 환형 중공 레이저 용융 풀의 온도 장을 시뮬레이션하고 8차원 유동장 분포에 대한 이론적 분석을 수행했습니다. 중공 레이저 클래딩 용융 풀의 유동장은 그림 20과 같이 대칭적인 45링 유동 분포를 보여줍니다. Shi Gaolian [313]은 ANSYS 유한 요소 소프트웨어를 사용하고 표면 중공 환형 열원 모델을 기반으로 과도 온도를 시뮬레이션했습니다. 21 강철 샘플 클래딩 Fe9 합금의 용융 풀장을 분석하고 중공 레이저 클래딩 용융 풀의 온도 장의 진화 법칙을 얻었습니다. 클래딩 공정 중 열 축적 효과로 인해 용융 풀의 온도는 스캔 시간과 높이가 증가함에 따라 점차 증가합니다. 용융 풀의 모양, 위치, 에너지 밀도 분포와 성형 부품의 품질은 듀티 사이클의 변화에 ​​따라 크게 변합니다. Li Guangqi et al. [10]은 출생-사망 단위 방법과 결합된 APDL 언어를 사용하여 ANSYS 소프트웨어 기반 중공 링 레이저의 부하를 시뮬레이션하고 클래딩 층의 온도 장의 분포 법칙을 얻었습니다. 클래딩 공정 중 온도 장의 전체 분포는 "혜성 모양"이었습니다. 스캐닝 초기 단계에서 스폿은 동일한 이론적 에너지 분포를 갖는 완전한 고리 모양을 나타냈습니다. 스캐닝 과정이 진행됨에 따라 고온 영역은 전체적으로 뒤로 이동하여 그림 XNUMX와 같이 링 모양에서 안장 모양으로 점차 진화했습니다. 이는 중공 링 레이저 에너지가 "중간 낮음"이라는 특성을 확인합니다. 그리고 가장자리가 높습니다.” 또한, 클래딩층의 온도장 표층은 양측이 높고 중앙이 낮은 “깊은 계곡 형태”를 보였으며, 클래딩층의 깊이 방향으로 깊이가 깊어짐에 따라 온도가 점차 감소하는 모습을 보였다. , 그림 XNUMX과 같이.

2.3 가우스체 열원

실제 레이저 클래딩 공정에서는 레이저 빔이 특정 속도로 이동하며 에너지 분포가 균일하지 않습니다. 특히 스캔 방향에 수직인 광원의 에너지 분포가 상당히 다르며 표면 열원 모델이 내부로 침투할 수 없습니다. 녹은 수영장. 그러므로 신체열원이 생겨난 것이다. 본체 열원의 레이저 에너지는 분말층 표면에 증착될 뿐만 아니라 클래딩층 내부에도 침투할 수 있어 용융 풀의 과도 온도 장 또는 유동장의 계산 정확도가 향상됩니다. 22]. 일부 학자들은 그림 11과 같이 가우스 표면 열원 모델을 기반으로 회전 가우스 몸체 열원을 확립했습니다. 회전 가우스 표면 몸체는 대칭 축을 중심으로 가우스 곡선을 회전시켜 형성됩니다. 이 표면체 내부에 열원 에너지가 모두 분포되어 있다고 가정하면 단면의 열유속 밀도는 가우스 분포입니다.

에너지 분포 함수는 다음과 같습니다. 그림의 공식 (4)와 (5)를 참조하세요. 여기서: e는 자연 염기입니다. R0는 열원 개구부의 반경입니다. H는 열원 높이입니다. Q는 열원 전력입니다.

가우스 열원은 레이저 클래딩 용융 풀의 수치 시뮬레이션에 가장 널리 사용되는 열원 모델입니다. Zhang Keronget al. [24]는 회전 가우시안 체적 열원 모델을 기반으로 TC4 티타늄 합금 열쇠 구멍의 레이저 심층 용융 용접의 과도 과정을 수치적으로 시뮬레이션하고 실험과 결합하여 열쇠 구멍 형태에 대한 다양한 공정 매개변수의 영향을 추가로 분석했습니다. 연구에 따르면 레이저 에너지 밀도가 증가하거나 레이저 출력이 증가하거나 스폿 직경이 감소함에 따라 열쇠 구멍의 깊이가 증가하고 크기가 넓어지는 것으로 나타났습니다. 스폿 직경은 열쇠 구멍 형태에 가장 큰 영향을 미치는 공정 매개변수입니다. Sunet al. [25]는 이산 위상 모델을 사용하여 유창한 소프트웨어를 기반으로 레이저 방향 에너지 증착의 분말 입자를 시뮬레이션하고 가우시안 열원 모델과 결합하여 분말 증착 층의 형태와 온도 및 속도 장의 분포를 분석했습니다. 결과는 그림 12에 표시된 것처럼 고속 레이저 에너지 직접 증착에서 분말 공급으로 인한 압력으로 인해 분말 작용 영역의 하향 유속이 지배적이라는 것을 보여줍니다.

가우스 열원을 기반으로 한 용융 풀 형태의 수치 시뮬레이션. Chaet al. [26]은 셀룰러 오토마톤 방법을 기반으로 경사 기판에 레이저 클래딩의 수치 모델을 확립하고 클래딩 층의 상대 단면적, 폭, 높이 및 정점 오프셋에 대한 다양한 경사각의 영향을 시뮬레이션했습니다. 그림 13. 결과는 상대 단면적이 먼저 증가한 다음 감소하고 기판 경사각이 증가함에 따라 안정적인 경향이 있음을 보여줍니다. 경사각이 증가함에 따라 클래딩층의 폭이 증가하고 높이가 먼저 증가한 다음 감소합니다. 기판 경사각이 증가함에 따라 클래딩층의 중력 성분이 점점 더 커지고 정점 오프셋이 점차 증가합니다.

2.4 타원형 열원

레이저 클래딩의 용융 풀의 에너지 분포는 종종 27차원 가우스 회전체가 아닙니다. 용융 풀의 크기와 모양을 보다 정확하게 시뮬레이션하기 위해 타원형 분포체 열원이 제안되었습니다. 타원형 열원에는 두 가지 유형이 있습니다. 전면에서 후면 대칭을 갖는 단일 타원형 열원과 전면에서 후면 에너지 분포가 다른 이중 타원형 열원입니다. 초기에 일부 학자들은 반구형 열원을 제안했으며[6], 그 에너지 분포 함수는 그림의 식(XNUMX)을 참조하십시오. 여기서: q(x,y,z)는 좌표계에서 점 (x,y,z)의 열유속 밀도입니다. c는 구의 반경입니다. Q는 열 입력률입니다.

다수의 실험적 관찰에 따르면 실제 열원은 앞뒤로 대칭적으로 분포되어 있지 않습니다. 따라서 연구진은 전면 및 후면 부분이 각각 두 개의 14/1 타원체인 이중 타원체 열원(그림 4 참조)을 제안했습니다.

전면 및 후면 에너지 분배 기능은 다음과 같습니다. 그림의 공식(7)을 참조하세요. 여기서: qf 및 qr은 각각 전면 및 후면 절반 타원체의 열 유속 분포입니다. af와 ar은 각각 전면 및 후면 절반 타원체의 반축입니다. bh와 ch는 각각 전면 및 후면 반타원체의 다른 두 반축이고, 두 타원체의 두 개의 짧은 반축은 동일합니다. ff와 fr은 각각 전면 및 후면 반 타원체의 열 입력 비율이고, ff + fr = 1입니다.

타원체 열원에 의해 생성된 용융 풀의 크기가 크기 때문에 레이저 용접[29-30] 및 사전 설정된 레이저 클래딩과 같은 레이저 가공 공정의 수치 시뮬레이션에 널리 사용됩니다. Hocineet al. [31]은 선택적 레이저 용융에서 온도 장의 변화와 용융 풀의 윤곽을 시뮬레이션할 때 세 가지 열원 모델(타원체 열원, 이중 타원체 열원 및 원통형 열원) 간의 차이점을 분석했습니다. 결과는 세 가지 열원 모델이 온도 장과 용융 풀의 윤곽을 계산하는 데 고유한 장점이 있음을 보여주었습니다. 원통형 열원은 용융 풀의 온도 장을 계산하는 데 적합한 반면, 타원체 열원은 용융 풀의 윤곽을 계산하는 데 더 높은 정확도를 갖습니다. Luo Xinleiet al. [32]는 ANSYS APDL을 사용하여 단일 채널 선택적 레이저 용융의 온도장을 시뮬레이션하고 가우스 표면 열원과 이중 타원체 열원에서 시뮬레이션 결과를 비교했습니다. 결과는 이중 타원체 열원이 에너지 분포가 실제 레이저 열원에 더 가깝기 때문에 가우스 표면 열원보다 실험 결과와 더 잘 일치한다는 것을 보여줍니다. 선택적 레이저 용융 과정에서 레이저 입력 에너지 밀도를 변경하지 않고 레이저 출력과 스캔 속도를 높이면 그림 15와 같이 용융 풀의 깊이와 너비가 크게 증가합니다.

일부 학자들은 다양한 공정 매개변수 하에서 용융 풀의 온도 변화에 대한 심층적인 연구도 수행했습니다. Hao Xiaojie[33]는 ABAQUS 소프트웨어를 사용하여 선택적 레이저 용융 중 온도 장의 변화를 분석했습니다. 그는 입력된 레이저 에너지를 특정 부피로 분배하고 이를 열유속 밀도의 형태로 재료 모델의 노드에 적용하는 이중 타원체 열원을 사용했습니다. 그는 레이저 용융 중 온도 장에 대한 다양한 공정 매개변수의 영향을 연구했습니다. 레이저 출력만 증가하면 용융 풀의 평균 가열 속도 및 냉각 속도와 용융 풀의 크기가 그에 따라 증가합니다. 스캐닝 속도만 증가하면 용융 풀의 평균 가열 속도와 냉각 속도가 꾸준히 증가하는 반면 용융 풀의 크기는 상대적으로 감소합니다. 스캐닝 간격은 용융 채널 사이의 재용해 효과에 영향을 주고, 분말 두께는 스캐닝 층 사이의 결합 효과에 영향을 미칩니다.

2.5 복합열원

단일 체적 분포 열원은 용융 풀의 깊이 방향에서 열원의 분포 법칙을 단순화하고 용융 풀 표면과 내부의 레이저 에너지 분포 차이를 구분하지 않습니다[34]. 따라서 분할체열원, 이중타원뿔형 복합열원, 가우시안 표면열원과 체열원을 결합한 복합열원 등의 복합열원이 도출된다. 결합 열원은 표면 열원과 본체 열원의 장점을 결합하고 실제 작업 조건과 더 일치하며 시뮬레이션 정확도가 더 높습니다. 복합 열원에서 표면 열원은 일반적으로 가우스 열유속 분포 표면 열원이고, 체열원은 일반적으로 선형 감쇠 가우시안 실린더 열원 또는 열유속이 감소하는 회전체 열원이다[35].

Cai Haipenget al. [36]은 움직이는 가우시안 열원을 기반으로 용접 열원을 개선하고 분할 열원 모델을 구축하고 거친 그리드와 적절한 열원 분할을 사용하여 용접 변형 문제를 계산하고 국부적으로 개선된 그리드 기술을 결합하여 시뮬레이션했습니다. 스트레스 진화. Wang Qibinget al. [37]은 Invar 강의 레이저-MIG 하이브리드 용접 중 용융 풀 열과 유동장을 시뮬레이션하기 위해 이중 타원체 열원의 상부와 가우시안 회전체 열원의 하부를 결합한 결합 열원을 사용했습니다. 결과는 결합된 열원에 의해 시뮬레이션된 용융 풀 온도 장 분포가 기본적으로 실제 실험 결과와 일치함을 보여주었습니다. Xie Yinkaiet al. [38]은 용융 풀 크기, 용융 흐름 및 가스의 특정 교란을 시뮬레이션하기 위해 포물선형 회전체 열원(하부 절반)과 원통형 열원(상부 절반)(그림 16 참조)의 결합된 열원을 설정했습니다. -레이저 선택적 용융 중 액체가 없는 인터페이스. 단일 패스 클래딩에서는 스캐닝 속도와 분말층 두께가 기공 형성 요인을 좌우합니다. 멀티 패스 클래딩의 경우 기공 형성에 영향을 미치는 요인은 주로 스캐닝 간격이며 스캐닝 간격이 증가함에 따라 기공 수가 증가합니다.

Wang Yiwenet al. [39]는 Fluent 소프트웨어를 기반으로 용융 풀의 과도 운동과 열 및 질량 전달에 대한 17차원 대칭 수치 모델을 확립했습니다. 18차원 반구형 가우스 열원을 사용하여 다양한 공정 매개변수 하에서 용융 풀 액체/가스 인터페이스의 진화 과정과 흐름 거동을 분석하고 흐름, 온도, 용융 풀 크기 및 표면 품질 사이의 관계를 그림과 같이 확립했습니다. 각각 그림 XNUMX과 XNUMX에 나와 있습니다. 결과는 실험과 시뮬레이션을 통해 얻은 단일 패스 클래딩 층의 형태가 유사하다는 것을 보여줍니다. 안정된 용융풀이 형성된 후 용융풀 내의 유체는 방사상으로 고온부에서 저온부로 흐르며 중앙에서 외부로 갈수록 유속이 점차 증가한다. 카메라는 슬래그의 흐름을 실시간으로 모니터링하며 시뮬레이션된 흐름장의 흐름 방향은 일관됩니다.

2.6 기타 열원 모델

컴퓨터 기술이 더욱 발전함에 따라 일부 학자들은 실제 작업 조건에 따라 기존 열원 모델을 더욱 최적화하고 새로운 열원 모델을 확립했습니다. 또한 일부 특수 가공 조건에서의 수치 시뮬레이션은 광대역 레이저 빔 열원 모델, 중공 링 열원 모델 등과 같은 특정 열원 모델을 통해 달성될 수도 있습니다.

Lei Dingzhonget al. [40]은 TracePro 소프트웨어를 사용하여 빛에 분말을 공급하는 광대역 레이저 클래딩 노즐에 의해 형성된 집속된 스폿 광속 W의 분포와 빛 경로를 시뮬레이션 및 분석하고 중공 링 광대역의 41차원 수학적 모델을 확립했습니다. 거울 표면의 레이저. Tseng et al. [42]은 SYSWELD 소프트웨어를 기반으로 한 레이저 열원 모델을 제안하고, 레이저 빔 특성과 공정 매개변수가 온도장과 클래딩 층의 형상에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고, 레이저 클래딩 실험 검증을 위한 수치 모델을 설계했습니다. 다른 레이저 가공 공정의 수치 시뮬레이션에 적용할 수 있습니다. Liu et al. [8]는 광대역 레이저 빔 열원 모델을 확립했으며 그 에너지 분포 함수는 그림의 식 (XNUMX)을 참조하십시오.
여기서: I0=αβP/(wd). α는 레이저 흡수 계수, α=0.75이고; β는 전력 효율, β=0.98; P는 레이저 출력이고; d는 광대역 레이저 스폿의 폭, d=1.5 mm이고; w는 광대역 레이저 스폿의 길이, w=15mm입니다. Liu et al. [42]는 광빔 레이저 클래딩에서 단일 패스 클래딩 층의 온도 장과 응력 장을 연구했으며, 여기서 온도 장 분포는 그림 19에 나와 있습니다. 온도 데이터와 결합하여 용융된 피복의 길이, 너비 및 깊이를 나타냅니다. 풀이 계산되었습니다. 동시에 레이저 출력 및 스캐닝 속도와 같은 공정 매개변수가 용융 풀 크기, 온도 구배, 냉각 속도 및 응고 속도에 미치는 영향이 논의되었습니다. 또한, 서로 다른 방향과 경로에서 클래딩층의 열 응력장 분포도 연구되었습니다.

Feng Yiqi[43]는 선택적 레이저 용융 용융 풀 유체 역학 모델을 확립했습니다. 파우더 베드 내부의 레이저 에너지 감쇠 특성을 기반으로 레이저 강도 감쇠체 열원이 시뮬레이션에 사용되었습니다. 그림의 식 (9)를 참조하세요.
분말 퍼짐 모델의 시뮬레이션 결과를 용융 풀 유체 역학 모델로 가져와 용융 풀의 흐름 거동을 예측하고 흐름 거동, 구멍 및 용융 풀의 구형화 효과 간의 관계에 대한 심층 분석을 수행했습니다. 다중 패스 클래딩의 수영장. 결과는 첨가제 재료의 바닥 표면이 평평한 바닥 표면보다 더 조밀한 분말 분포를 가지고 있음을 보여줍니다. 용융 풀 흐름의 큰 불확실성으로 인해 구상화 현상은 주로 첨가제 재료의 바닥 표면에서 발생하며, 융합되지 않은 구멍은 그림 20과 같이 다중 클래딩 층 사이의 용융 채널 네킹에서 대부분 생성됩니다.

Songet al. [44]는 분말 제트와 레이저 사이의 상호 작용의 감쇠 효과와 용융 풀에 들어가는 용융되지 않은 분말 입자의 방열 효과를 종합적으로 고려했습니다. COMSOL 소프트웨어를 기반으로 용융 흐름과 기체-액체 인터페이스의 표면 장력을 시뮬레이션하기 위해 열원 모델이 확립되었습니다. 온도 장과 유동장 분포는 그림 21에 나와 있습니다. 동시에 용융 풀의 자유 표면 곡률과 클래딩 층의 크기가 예측되었습니다. 세 가지 다른 단면 방향에서 시뮬레이션된 온도 구배 방향은 입자 성장 방향과 일치합니다. 클래딩 층 폭, 높이 및 용융 풀 깊이에 대한 실험적 검증은 다양한 레이저 출력, 레이저 스캐닝 속도 및 분말 공급 속도의 영향을 고려한 공정 매개변수 하에서 시뮬레이션 결과와 실험 결과 사이의 최대 오류가 10%임을 보여줍니다.

Xu Jiachaoet al. [45]는 기하학적 회전체 아이디어를 결합하여 중공 링 레이저 열원의 10차원 수학적 모델을 확립하고 다음과 같은 수학적 분석 공식을 얻었습니다. 그림의 식 (XNUMX)을 참조하십시오.

여기서: f1은 에너지 변환 계수, f1≤1입니다. Q는 열 입력 전력, W입니다. μ는 에너지 피크 위치이며 일반적으로 링 영역의 중심에 위치합니다. 즉, μ=(R+r)/2입니다. a는 링 폭의 1/2, 즉 (Rr)/2이고; R과 r은 링 스폿의 외경과 내경, mm입니다. c는 광원의 깊이, mm입니다. 열원 모델의 관련 매개변수는 실험적으로 결정되었으며, 링 레이저 클래딩의 과도 온도 필드 분포 및 열 사이클 곡선을 시뮬레이션하기 위해 COMSOL 소프트웨어를 기반으로 모델을 로드했습니다. 온도 피크와 피크 밸리는 열 축적과 열 전도로 인해 각각 감소하고 증가합니다. 층 높이가 증가함에 따라 증착층의 온도 상승 영역은 평탄해진다.

요약하자면, 널리 사용되는 여러 레이저 열원 모델의 적용 가능한 환경은 표 1에 요약되어 있습니다. 온도 필드 시뮬레이션에서 서로 다른 모델에서 얻은 온도 필드 분포 추세는 모두 타원형 혜성 모양으로 유사하며 주요 차이점 다른 고온 영역입니다. 유동장 시뮬레이션에서 서로 다른 열원 모델로 얻은 용융 풀 유동장의 전체 분포는 유사하며 고속 영역도 용융 풀 중앙에 집중되어 있습니다. 주요 차이점은 용융 풀 크기가 다르며 에너지 분포가 더 분산된 열원 모델이 더 작은 용융 깊이와 폭을 얻는다는 것입니다. 실제 클래딩 공정에서는 공정 변수가 복잡하기 때문에 표 1은 참고용일 뿐이며 실제 실험 조건에 따라 열원 모델을 합리적으로 선택해야 합니다.

3 레이저 클래딩의 수치 시뮬레이션에서 자유 액체 표면에 대한 연구 진행

레이저 클래딩 공정에서 용융 풀의 자유 액체 표면은 공기와 직접 접촉합니다. 공기는 주로 표면 장력의 영향을 받으며 클래딩 층의 크기 프로파일을 직접 결정합니다. 현재 용융지의 자유표면을 연구하는 주류 방법으로는 고정격자 기반의 Level Set법, Volume of Fluid법, Coupled Level Set법과 Volume of Fluid법, Phase Field법, 이동 그리드를 기반으로 하는 임의의 라그랑주-오일러 방법.

3.1 레벨 설정 방법

등가곡면 함수 방법[49]으로도 알려진 레벨 세트(LS) 방법은 거리 필드 함수를 사용하여 동적 인터페이스를 설명합니다. 레벨 설정 방법은 원래 다상 흐름의 인터페이스를 연구하기 위해 제안되었으며 현재는 이미지 인식, 인터페이스 재구성 및 기타 분야에서도 사용됩니다. Liu 등[50] 선택적 레이저 용융에서 용융 금속의 자유 표면을 추적하기 위해 Level Set 방법을 사용했으며, 표면 장력 변화로 인한 불안정한 교란이 용융 풀 표면에 국부적인 함몰을 유발하여 클래딩의 표면 거칠기에 영향을 미치는 것을 발견했습니다. 형성 후 레이어. 그러나 LS 방법은 계산 시 수치적 소실이 상대적으로 심각하여 질량 비보존 문제가 발생하기 쉽습니다.

3.2 유체량법

VOF(Volume of Fluid) 방법은 부피 분율 함수를 정의하여 자유 인터페이스를 설명하고 단일 그리드에서 부피 분율을 풀어 인터페이스를 재구성합니다. VOF 방법은 LS 방법보다 질량 보존이 더 좋습니다. Ye Chen[51]은 VOF 방법을 기반으로 레이저 클래딩의 클래딩 층 크기 프로파일을 시뮬레이션 및 예측하고 직교 실험을 통해 시뮬레이션 결과를 검증했습니다. 용융높이, 용융깊이, 희석율 세 그룹의 데이터를 비교한 결과 10% 이내의 편차를 보여 수치모델의 정확성이 입증됐다. 그러나 VOF 방법으로 구성된 자유 인터페이스의 정확도는 충분히 높지 않으며 인터페이스의 법선 방향 흐름을 정확하게 추적할 수 없습니다[52]. Wen Baoxianet al. [53]은 fluent 소프트웨어를 기반으로 분말 매질에서 광선의 전파 법칙을 기반으로 분말 베드의 레이저 에너지 분포에 대한 체열원 모델을 확립하고 기존 VOF 방법을 수정하여 다음과 같은 VOF 방법을 제안했습니다. 분말 용융 후 붕괴 현상을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 계산 결과는 분말 층의 부피 변화가 용융 풀과 그 주변의 온도 장과 속도 장뿐만 아니라 공작물의 최종 형태에도 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

3.3 결합 수위 설정 방법 및 유체량 방법

CLSVOF(Coupled Level-set with VOF) 방법은 LS 방법과 VOF 방법의 장점을 결합하여 인터페이스 재구성 정확도와 질량 보존이 우수합니다. Weiet al. [54]는 LS 방법과 VOF 방법을 결합하여 레이저 열선 증착 중 열 및 물질 전달과 자유 표면의 흐름을 연구하기 위해 결합된 다상 흐름 모델을 제안했습니다. 이 모델은 약 0.03mm 정도의 작은 가스/액체 경계면의 미묘한 변동을 포착할 수 있습니다. Wang Xiangyuet al. [55]는 CLSVOF 방법을 사용하여 용융 풀의 자유 액체 표면 변화를 예측하고 용융 풀 내부의 물질 전달을 분석했으며 이종 재료의 레이저 클래딩 미세 흐름을 시뮬레이션하기 위한 다상 흐름 모델을 제안했습니다. 실험과 시뮬레이션 간의 편차는 9% 이내였습니다. 또한 선택적 레이저 용융 분야에서는 Thorsten Heeling et al. [56]은 CLSVOF 방법을 기반으로 용융 풀의 수치 시뮬레이션 모델을 확립했습니다. 시뮬레이션과 실험을 통해 얻은 용융풀 크기를 분석한 결과, 스캔 속도가 증가함에 따라 용융풀 깊이의 편차가 증가한 반면, 스캔 속도가 증가함에 따라 단면 크기의 편차는 감소하는 것으로 나타났습니다.

3.4 위상장 방법

PF(Phase Field) 방법은 Ginzburg-Landau 이론을 기반으로 하며 미분 방정식을 통해 인터페이스의 과도 변화를 해결합니다[57]. VOF 방법과 달리 인터페이스 재구성이 필요하지 않습니다. LS 방식에 비해 거리함수의 지루한 초기화가 필요하지 않습니다. 계산량이 상대적으로 적으며 더 작은 스케일이나 높은 표면 장력 감도로 인한 자유 액체 표면 문제를 처리하는 데 고유한 이점이 있습니다. Jinet al. [58]은 위상 필드 방법을 기반으로 레이저 분말 베드 용융의 22차원 수치 시뮬레이션 모델을 확립했으며 Marangoni 효과로 인해 용융 풀에 기포가 형성된다는 사실을 발견했습니다. 그림 XNUMX에 표시된 것처럼 재용융 공정과 레이저 출력 증가는 기공을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3.5 임의의 라그랑주 및 오일러 방법

ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian) 방법은 인터페이스 이동 기능을 통해 동적 인터페이스를 추적합니다. 이는 Lagrangian과 Eulerian의 두 가지 설명 방법의 장점을 결합하고 고정밀 자유 액체 표면 및 유체-고체 결합 문제를 처리하는 데 분명한 장점이 있습니다. ALE 방법을 기반으로 Tian et al. [59]는 COMSOL 소프트웨어를 사용하여 여러 물리적 매개변수를 포함하는 열 전달 및 유체 흐름 유한 요소 모델을 구축하고 희석 속도와 용융 풀의 형상에 대한 다양한 공정 매개변수의 영향을 조사했습니다. 결과는 특정 범위 내에서 희석율이 상대적인 에너지 대 질량 비율과 선형적으로 관련되어 있음을 보여줍니다. 또한, 질량에 대한 상대적인 에너지 비율의 증가에 따라 용융 풀 내 유체의 흐름에 따라 용융 풀 바닥의 호 모양의 고체-액체 경계면이 점차적으로 얕은 것에서 깊은 것으로 변화하며, 그림 23과 같습니다. Gan et al. [60]은 레이저 직접 증착을 위한 다상 열 및 물질 전달 모델을 확립하고 동적 메쉬 기술을 기반으로 한 ALE 방법을 사용하여 용융 풀 표면의 동적 변화를 추적하고 용융 풀 크기 프로파일 및 조성 분포를 계산하여 다음을 나타냅니다. 대류는 용융 풀에서 합금 원소의 물질 전달의 주요 메커니즘입니다.
요약하면, 위의 자유 액체 표면 추적 방법의 장점과 단점은 표 2에 요약되어 있습니다.

4 레이저 클래딩 용융 풀 시뮬레이션 모델 검증

레이저 클래딩 수치모사 연구에서는 합리적인 수치해석 모델을 확립하고 모델을 검증하는 것이 필요하다. 현재 모델 검증은 주로 용융 풀 온도, 이미지 및 기타 신호 획득, 신호 처리를 위한 컴퓨터 기술 사용, 최종적으로 온도장 및 유동장 시뮬레이션 데이터와의 비교 및 ​​검증을 통해 이루어집니다.

4.1 온도 현장 검증

레이저 클래딩 용융 풀 온도 감지는 접촉 감지와 비접촉 감지로 구분됩니다[62]. 일반적으로 사용되는 접촉 온도 감지는 주로 열전대 온도 측정을 통해 이루어지며 온도 감지 요소는 측정 대상과 직접 접촉합니다. 장점은 간단한 조작과 높은 감지 정확도입니다. Li Yanminet al. [63]은 열전대를 사용하여 기판의 온도를 측정하고 수치 시뮬레이션과 결합하여 용융 풀 내부의 온도 분포를 분석하고 용융 풀의 온도 변화를 대략적으로 얻었습니다. 레이저 클래딩 용융 풀 중심의 온도가 너무 높기 때문에 온도 감지 요소가 용융 풀 중심의 온도를 측정할 수 없으며 장기간의 고온 작업 환경으로 인해 서비스 수명이 크게 단축됩니다. 탐지 장비. 따라서 현재 주류 용융 풀 온도 감지는 비접촉 온도 측정을 채택합니다. 레이저 클래딩 용융 풀의 비접촉 온도 측정에는 주로 단색 온도 측정, 비색 온도 측정, CCD를 통한 이미지 신호 획득 및 온도 측정이 포함됩니다[64]. Peng Cheng et al. [65]는 ANSYS 소프트웨어를 사용하여 티타늄 합금 얇은 벽의 클래딩 형성 공정 중 온도 장 분포를 시뮬레이션하고 66색 온도계를 사용한 중공 링 레이저 클래딩 용융 풀 온도 온라인 감지 시스템을 설계하고 실제 온도를 측정하고 검증했습니다. 시뮬레이션 결과. 그 결과, 증착층이 위쪽으로 쌓일수록 열축적 현상이 더욱 심각해지는 것으로 나타났다. Forienet al. [5]은 고온 다이오드 온도 측정 및 고속 이미징 기술을 사용하여 레이저 분말층 용융 공정에서 용융 풀에 대한 현장 감지 시스템을 설계했습니다. 고온계 신호의 변화는 기공 형성 영역과 관련이 있으며, 고온 신호 전이 영역(95%~XNUMX%)에서 기공 형성 확률이 급격히 증가하는 것으로 나타났습니다.

4.2 유동장 검증

용융 풀의 유동장 검증에는 주로 현장 감지와 비현장 감지의 두 가지 유형이 포함됩니다. 현장 감지는 레이저 클래딩 공정 중 실시간 용융 풀의 표면 형태 이미지를 얻기 위해 주로 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라를 사용합니다. 이미지 처리 후 시뮬레이션 데이터와 비교하여 검증합니다. Wirthet al. [67]은 용융 풀 표면의 흐름 법칙과 입자 이동 속도를 얻기 위해 레이저 클래딩 고속 카메라 이미지 온라인 수집 시스템(그림 24 참조)을 설계했습니다. 분석 결과, 용융 풀의 국지적인 흐름 방향은 공정 매개변수의 영향을 받으며 특정 무작위성을 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 대부분의 수치 시뮬레이션에서 용융 풀의 유체가 층류라는 가정은 시뮬레이션 결과에 일정한 영향을 미칩니다. Huang Jiankanget al. [68]은 TIG 용접 용융 풀 표면의 유동 거동을 연구하기 위해 용융 풀 미러 이미징 시스템과 결합된 입자 추적 방법을 사용했습니다. 실제 용융 풀 폭과 비디오 데이터의 픽셀 폭 사이의 매핑 관계를 보정하여 용융 풀 표면의 유속이 약 12mm/s(304 스테인리스 스틸) 및 15mm/s(Q235 탄소)인 것으로 계산했습니다. 강철). 비현장 감지는 주로 실험 샘플의 크기 프로파일과 기계적 특성을 감지한 다음 이를 시뮬레이션 데이터와 비교하여 검증합니다. Wu Jiazhu [68]는 레이저 직접 금속 증착 공정의 열 흐름 전달 메커니즘을 연구하고 실험을 통해 얻은 샘플 용융 깊이와 증착층 높이를 측정하고 이를 시뮬레이션을 통해 얻은 용융 풀 형상 프로파일 데이터와 비교하여 모델이 예측 정확도가 높습니다(≥95%).

5 요약 및 전망

레이저 클래딩의 온도장 및 유동장 시뮬레이션은 용융 풀의 야금학적 동적 특성을 밝히는 데 도움이 되지만 여전히 다음과 같은 문제가 있습니다.

1) 용융 풀 유동장 시뮬레이션 연구에서 경계 조건이 완벽하지 않습니다. 일반적으로 용융풀의 유체에 가해지는 힘은 용융풀의 표면장력, 중력, 부력만을 고려하고, 보호가스의 압력과 용융되지 않은 분말입자가 용융풀 표면에 미치는 영향은 덜 고려된다. .

2) 용융지 내부의 온도장과 유동장의 변화를 연구하는 과정에서 일부 학자들은 클래딩층의 형상을 미리 설정하거나 유한요소모델을 확립할 때 용융지장이 평면에 위치한다고 가정하기도 한다. , 용융 풀 액체/가스의 자유 표면을 무시하는 동안, 이는 용융 풀 이동 및 액체/가스 인터페이스 분석뿐만 아니라 용융 풀의 흐름 메커니즘 연구에 대한 이러한 모델의 정확도를 제한합니다.

3) 대부분의 연구는 수평 기판을 기반으로 하지만 수리가 필요한 부품은 모양이 복잡하고 수평이 아닌 베이스 표면에 있는 경우가 많습니다. 따라서 수평이 아닌 베이스 표면의 레이저 클래딩에 대해서는 추가 연구가 필요합니다.

위의 단점을 고려하여 다음과 같은 개선방안을 제안합니다.

1) 경계조건을 개선한다. 차폐 가스 압력은 실험적으로 측정되고 정량화되어 경계 조건으로 용융 풀 표면에 추가됩니다.

2) 수치 모델을 개선합니다. 레이저 클래딩 노즐의 분말 유동장에 대한 시뮬레이션 연구는 이미 매우 성숙되었습니다. 우리는 이산 위상 모델을 결합하여 시뮬레이션 프로세스 중에 클래딩 층을 형성하기 위해 분말 재료를 동시에 추가하고 적합한 다상 흐름 열 및 물질 전달 모델을 구축하려고 시도할 수 있습니다.

3) 클래딩층의 형성 메커니즘과 진화 과정을 용융 풀의 내부 힘과 결합하여 분석해야 하며, 다양한 자세에 따른 용융 풀의 유동 거동과 형태학적 변화에 대한 과학적인 설명이 다음 핵심 연구가 될 것이다 방향.