一家专注流体压力成形技术
【作 者】石玗;朱珍文;张刚;李璐鹏
增材制造（Ａｄｄｉｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，ＡＭ）是基于离散⁃堆积原理对三维 ＣＡＤ 模型进行降维处理，采用材料逐层累加的方法制造实体零件的技术。 相对于传统减材（切削加工）技术，增材制造是一种“自下而上”的材料累加制造方法［１］。 该方法最大优点在于无需传统刀具加工即可成形，因此可减少工序、缩短产品的制造周期。 特别适于低成本、小批量产品的制造。 结构越复杂、原材料附加值越高的产品，其快速高效成形优势越显著［２］。 金属增材制造作为增材制造领域的一个重要分支，是未来实现传统加工制造向以工业 ４．０ 为导向的数字化智能制造转型升级和变革的最重要技术支撑之一。 目前，金属增材制造技术依据热源特征可分为激光增材制造（Ｌａｓｅｒ ａｄｄｉｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，ＬＡＭ）技术［３］、丝材电弧增材制造（Ｗｉｒｅ ａｒｃ ａｄｄｉｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，ＷＡＡＭ）技术、电子束增材制造（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｂｅａｍ ａｄｄｉｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，ＥＢＡＭ）技术、激光电弧复合增材制造技术四类。 以激光、电子束为热源的高能束金属增材制造技术已被广泛应用于航空航天、国防军工等高精尖领域内部分零件的成形制造［４］，但因激光、电子束热源的特殊性、成形原材料成分、制备工艺及设备结构的局限性，其主要应用于快速成形小尺寸精密复杂构件。
当制造大型整体化复杂结构金属件时，该类分法明显表现出成形能力有限、效率低、成本昂贵等不足［５⁃８］。 但以电弧为热源的ＷＡＡＭ 因采用逐层堆焊的方式制造金属实体构件，表现出材料利用率高、成形速度快、制造成本低等优点，特别适合大尺寸复杂结构件的低成本快速近净成形。 以堆焊技术发展起来的电弧增材制造可分为熔化极和非熔化极电弧增材制造技术。 其中，熔化极电弧增材制造以熔化极惰性气体保护焊（ＧＭＩＧ）为主要代表，该方法的优点是熔敷效率高、焊丝与电弧同轴、熔滴进入熔池的位置相对稳定。 非熔化极电弧增材制造以钨极氩弧焊（ＧＴＡＷ） 和等离子焊为代表。 ＧＴＡＷ 在增材过程中易保持恒定的弧长，焊接过程稳定。
面对不断变化的基材表面状态，熔积层表面形貌对电弧形态及相应的温度、速度、电流密度、电势、电磁力、压强分布的影响较小［９⁃１１］，基本不会产生飞溅。 等离子电弧增材制造技术具有热源集中、成形效率高、成形致密、成形件性能优良等特点，被广泛应用于各种难熔金属构件的快速成形［１２］。 纵观目前众多电弧增材制造研究报告发现，无论是基于 ＭＩＧ 焊，还是基于ＧＴＡＷ 焊等方法发展的 ＷＡＡＭ，因本身都存在电弧⁃熔滴⁃熔池间的强耦合及非线性时变交互作用，同时成形件与外部环境复杂的热交换，使得成形过程稳定性难以控制。 在电弧增材过程中基于成形结构、散热边界条件及热输入等变化因素使得熔池边界容易失稳，从而导致成形件表面质量粗糙、尺寸精度低，严重限制了其在大型复杂结构零部件高效低成本制造中的应用［１３⁃１５］。 因此，如何从电弧⁃熔滴⁃熔池的热物理过程稳定性入手，通过动态调控增材过程热输入来实现电弧增材制造的精确成形，提高成形尺寸精度，改善成形表面质量，是电弧增材研究的热点和难点，也是制约其工程化应用的关键瓶颈问题之一。
【结语与展望】
在发展改进型热源方面，激光与传统热源复合一定程度上增加了传质过程的稳定性，但二者复合空间位置对增材成形过程稳定性影响较大且成形工艺区间较窄，设备系统相对复杂。 因此，应着眼于对传统焊接热源的改进及新型焊接方法的提出。
在成形尺寸精度检测控制方面，当前主要将已凝固的沉积层形貌作为被检对象，研究建立反馈控制系统对当前沉积层形貌进行实时调控，但由于缺乏被检对象与控制对象间的直接物理作用关系，所建立的神经网络模型等的调控效果有限，因此，应明晰被检对象与控制对象间的物理作用关系，建立强关联的增材成形尺寸控制模型。
在电弧增材工艺调控方面，目前处在试验规律性描述阶段。 对于不同的材料体系、结构特征、尺寸、热沉积条件，以试验为基础的经验方法难以面面俱到。 因此应深入探讨ＷＡＡＭ 成形热物理过程及深入认识其成形基础理论，为材料、结构、路径发生改变设计调控成形工艺参数提供理论依据。
在电弧增材成形精度控制方面，以电弧增材熔池动态行为为研究对象的工作较少，深入解析建立熔池行为变化与电弧增材成形形貌及尺寸精度的直接物理模型是成形控制的关键。 在此基础上，设计以熔池特征参数为输入，以沉积层特征参数为输出的智能控制算法，实现对成形尺寸的实时调控。
在电弧增材制造控形方面，弱化成形过程中电弧⁃熔滴⁃熔池系统的强耦合作用，调和现有电弧增材成形过程稳定性与成形精度间的矛盾是关键。 因此，以控制电弧⁃熔滴⁃熔池系统稳定为目标，重点研究增材成形过程中电弧⁃熔滴⁃熔池系统的自稳定机制，是获得高质量成形件急需解决的核心问题。
以下是正文：
