豐洪微，范哲超

（內(nèi)蒙古機電職業(yè)技術學院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070）

選區(qū)激光熔化(Selective Laser Melting，SLM)技術是基于分層、疊加累積原理，利用高功率激光逐層熔化金屬粉末，從而實現(xiàn)金屬零件的直接快速制造，成形過程無需復雜的工裝模具，適用于較傳統(tǒng)加工方法難以成形的、具有高形狀復雜度、高尺寸精度的金屬零件，在增材制造領域近年來取得了重要進展。本文就激光選區(qū)融化技術開展可視化分析，客觀反映其研究熱點以及發(fā)展趨勢

1 分析方法

為獲得領域高代表性文獻，本研究采用核心期刊檢索方法。2019年7月18日，在CNKI數(shù)據(jù)庫中，選擇“期刊檢索”方式，以“SU=('SLM'+'selective laser melting'+'激光選區(qū)熔化 '+'選區(qū)激光熔化')”為檢索式，檢索年限不作限制。由于“slm”這一英文縮寫代表多種含義，因此需要剔除不符合研究主題的文獻，最終篩選出478篇有效文獻。

CiteSpace是美國德雷賽爾大學（大連理工大學）陳超美教授研發(fā)的信息可視化軟件，它通過對文獻數(shù)據(jù)信息的可視化處理，可以探測出某一學科或領域的熱點主題及其演進[1]。本研究首先使用Citespace5.1的數(shù)據(jù)預處理模塊對CNKI文獻集進行格式轉換，然后對錄中的關鍵詞進行文獻計量學分析。Ucinet是一種社會網(wǎng)絡分析軟件，能夠以可視化網(wǎng)絡的形式展示網(wǎng)絡中各個節(jié)點之間的復雜關系。本研究用Ucinet6.0對關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡進行可視化描繪和中心性分析。

2 分析內(nèi)容

2.1 高頻關鍵詞分析

通過觀察知識圖譜關鍵詞累積批次的分布規(guī)律（見圖1），在詞頻為6時曲線發(fā)生突變，關鍵詞累積頻率達到96.73%，因此將出現(xiàn)頻次≥6定義為高頻關鍵詞，共得到38個高頻關鍵詞（如表1所示）。高頻關鍵詞頻次總和為1101，占所有關鍵頻次總和的48.48%（1101/2271），反應出選取的高頻關鍵詞具有代表性。

圖1 關鍵詞累積頻率曲線

表1 激光選區(qū)熔化研究高頻關鍵詞

2.2 共現(xiàn)網(wǎng)絡分析

為進一步描述高頻關鍵詞間的親疏關系，構建高頻關鍵詞共現(xiàn)矩陣，矩陣中的元素為對應行列關鍵詞在文獻集中的共現(xiàn)次數(shù)。以此共現(xiàn)矩陣為鄰接矩陣，導入Ucinet6.0中構造高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡（見圖2），網(wǎng)絡中節(jié)點的大小與其點度中心性成正比，連接與共現(xiàn)頻次成正比，38個關鍵詞節(jié)點間共有220對關系，網(wǎng)絡密度為0.313，網(wǎng)絡整體聯(lián)系比較緊密。

圖2 激光選區(qū)熔化高頻關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡

網(wǎng)絡中心度分析是社會網(wǎng)絡分析的重點研究之一，位于中心的行動者在某種意義上必須是最活躍的，相對于網(wǎng)絡中其他行動者而言有最多的關系，常用來衡量網(wǎng)絡節(jié)點重要性[4]。本研究用點度中心度（Degree）、中間中心度（Betweenness）、接近中心度（Closeness）這三個經(jīng)典指標對網(wǎng)絡中心度進行分析，對高頻關鍵詞的重要性進行定位。利用Ucinet6.0的Centrality功能實現(xiàn)網(wǎng)絡中心度的計算。表2為關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡中心性排名前10的節(jié)點列表及指標分值?！凹す膺x區(qū)熔化”、“激光技術”、“顯微組織”、“致密度”和“力學性能”等關鍵詞節(jié)點點度中心度和中介中心度都很高，在本研究領域中處于主導地位，并在網(wǎng)絡中起著中介橋接作用?！凹す庠霾闹圃臁薄ⅰ懊饨M裝機構”和“機械性能”等關鍵詞節(jié)點接近中心度高，表明此節(jié)點與網(wǎng)絡其他成員“距離”短，可達性高，交互性強。

表2 高頻關鍵詞中心度top10節(jié)點

2.3 前沿熱點探測分析

關鍵詞是一篇文獻主題最精煉的表達，因此本研究嘗試通過關鍵詞分析來探究激光選區(qū)熔化領域的研究主題和動態(tài)變化。在Citespace中導入正確處理后的文獻集合，選擇時間跨度為1999年～ 2019年，時間分區(qū)“Year Per Slice”為1年（即每一年為一個時間單位）；節(jié)點類型選擇“Keyword”；詞源選擇“Author Keyword(DE)”；反復調(diào)試后，閾值選取辦法設定為“TOPN”，數(shù)值設為50；網(wǎng)絡剪枝算法選擇“Pathf i nder”，修剪分片及整體網(wǎng)絡，其他選項保持不變。

初次運行后，發(fā)現(xiàn)由于人工標注的原因，部分關鍵詞語義相同但表達不同，如“selective laser melting”和“選擇性激光熔化”；“微觀組織”和“顯微組織”；“選擇映射”和“選擇性映射”；“additive manufacturing”和“增材制造”等，因此進行同義詞合并，以確保研究的規(guī)范性。再次運行后，得到了基于關鍵詞所呈現(xiàn)的科技激光選區(qū)熔化研究知識圖譜（如圖3所示），共有122個節(jié)點，240條連接。

圖3 激光選區(qū)熔化研究關鍵詞知識圖譜

2.4 聚類分析

為探究激光選區(qū)熔化領域研究熱點，本文利用Citespace的“Cluster View”（聚類視圖）對關鍵詞知識圖譜進行聚類分析，軟件把關鍵詞聚成了6個類團（如圖4所示，同種顏色的節(jié)點代表一個類團）。

（1）SLM快速成型激光技術因素：激光選區(qū)融化（SLM）技術是一種極具發(fā)展前景的快速成型方法。本主題通過制備316L不銹鋼等致密金屬零件，分析了裂紋、激光功率、空隙和能量密度等因素對SLM成形件表面形貌的影響，試圖通過裂紋形貌、化學成分研究不同位置處裂紋的組織結構和形成機理，最終達到優(yōu)化成形件工藝參數(shù)的目的[1]。

（2）鈷鉻合金材料：鈷鉻合金是常用的口腔修復體材料，具有出色的耐腐蝕性和耐磨性，本主題系統(tǒng)評價了SLM技術對鈷鉻合金組織與性能的影響。在建立的數(shù)理模型和理論運算的基礎上，進行了工藝參數(shù)優(yōu)化測試，對SLM制件成型過程中顯微組織結構、致密度及力學性能進行觀察梳理[2]。

（3）鈦合金和多孔結構：本主題論述了SLM技術在鈦合金及其復合材料的應用基礎研究及工程應用進展，并對多孔結構設計、力學性能研究、生物相容性等關鍵技術問題進行了展望[3]。

（4）致密度和alsi10mg合金：為改進AlSi10Mg合金SLM成形致密度，設計各類實驗驗證影響因素(激光功率、掃描速度和掃描間距)的上升梯度，結合孔隙形成原因和金相形貌，從能量輸入的角度分析梳理致密度影響因子的分布規(guī)律[4]。

圖4 激光選區(qū)熔化研究關鍵詞聚類圖譜

（5）表面粗糙度和溫度場：針對SLM3D打印件表面質量無法滿足裝配精度要求，仍需進行二次加工的需求，設計正交試驗方案，建立表面粗糙度的預測模型并進行銑削參數(shù)優(yōu)化分析，為SLM3D打印件銑削加工的切削參數(shù)選擇提供依據(jù)。

（6）激光選取融化技術：SLM技術在制備高精度的復雜結構零件、縮短生產(chǎn)周期和降低成本等方面展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢，已被廣泛用于各種合金材料的制備，本主題對SLM技術制備鈷鉻合金、鈦合金、鎳合金及鋁合金材料的原理和問題進行全景式描述，展望了SLM技術在未來金屬材料制備領域的發(fā)展趨勢，處于不斷細化分支領域，融合漸進的過程。