施曉帥，姜芙林，王玉玲，楊發(fā)展，楊勇，梁鵬，馬保山

基于響應面法的激光熔覆3540Fe涂層形貌及質量預測研究

施曉帥，姜芙林，王玉玲，楊發(fā)展，楊勇，梁鵬，馬保山

（青島理工大學 機械與汽車工程學院，山東 青島 266520）

目的 實現(xiàn)激光熔覆3540Fe合金涂層幾何形貌的精確控制。方法 基于響應面法設計了在不同的激光工藝參數(shù)下42CrMo鋼表面激光熔覆3540Fe合金的試驗，以激光功率、光斑直徑、掃描速度為影響因素，熔覆層寬度、高度、熔池深度、熔覆層寬高比、顯微硬度以及稀釋率為響應目標，建立了熔覆層形貌的預測模型，以熔覆層顯微硬度、寬高比作為優(yōu)化條件對預測模型進行了實驗驗證。結果 激光功率與熔池深度和熔覆層稀釋率成正比，熔覆層寬度、高度、寬高比隨激光功率的增大表現(xiàn)為先升高后降低，熔覆層顯微硬度與激光功率的關系呈負相關。掃描速度與熔覆層寬度、高度呈負相關性，與熔覆層寬高比、顯微硬度成正比，對熔池深度和熔覆層稀釋率的影響并不顯著。光斑直徑與熔池深度和稀釋率呈負相關性，熔覆層高度隨光斑直徑的增大表現(xiàn)為先增大后減小，而寬高比表現(xiàn)為先減小后增大的趨勢，光斑直徑對熔覆層顯微硬度的影響并不顯著。通過對預測模型進行實驗驗證發(fā)現(xiàn)，寬高比、稀釋率、顯微硬度的誤差分別為7.14%、5.70%、2.74%。結論 利用響應面法建立的3540Fe合金熔覆層形貌預測模型精確程度較高，能夠實現(xiàn)對3540Fe合金熔覆層幾何形貌的準確預測，為熔覆層形貌的精確控制提供了理論依據(jù)。

激光熔覆；熔覆層形貌控制；工藝參數(shù)；3540Fe；響應面法；預測模型

42CrMo鋼因具有良好的淬透性、強度以及韌性，被廣泛應用于軋輥的制造，但由于軋輥的使用環(huán)境比較惡劣，導致故障率非常高。通過在基材表面添加熔覆材料，利用高能量密度激光束將合金熔覆材料與基材表層快速熔化，可以在基材表面形成與基材具有完全不同成分和性能的合金熔覆層。因此，激光熔覆技術成為材料表面改性的一種重要方法[1]。激光熔覆可顯著改善金屬表面的耐磨、耐蝕、耐熱和抗氧化等性能，同時因其適用的材料體系廣泛、熔覆層稀釋率可控、熔覆層與基體為冶金結合、基體熱變形小和工藝易于實現(xiàn)自動化等優(yōu)點還廣泛應用于廢舊零件的再制造[2-4]。

在激光熔覆涂層的成形過程當中，由于熔覆層是熔覆材料在高能量密度激光束的非接觸加熱下急速熔化然后迅速冷卻形成的，故其具有不同的性質以及微觀組織結構[5]。激光熔覆技術加工工件采用的是逐層堆積的方式，每一層又是由激光束逐道掃描所形成，在此過程中每一道之間的搭接情況、粉末的球化和黏附，以及各層之間結合造成的階梯效應均會導致激光熔覆成形后的工件表面質量較差，無法滿足實際的工藝要求，甚至會影響工件的硬度、耐磨性和抗腐蝕性等，因此必須要經(jīng)過后續(xù)的加工處理才能投入實際的生產(chǎn)當中[6-7]。在熔覆過程中有多種因素會影響熔覆層的質量和形貌，其中最重要的影響因素是激光工藝參數(shù)，對此已有學者進行了大量的研究。王志堅等[8]進行了不同激光線能量和送粉量下的單道熔覆對比試驗，研究了激光功率、掃描速度等激光工藝參數(shù)對熔覆層形狀尺寸的影響，發(fā)現(xiàn)熔覆層寬度與激光功率成正比，與掃描速度成反比，熔覆層高度與送粉量成正比。朱剛賢等[9]研究發(fā)現(xiàn)熔覆層表面的平整程度會隨激光功率和送粉量的增大而下降。于天彪等[10]利用極差分析法確定了激光功率和掃描速度是影響熔覆層形貌最主要的因素，徐淑文[11]通過正交試驗也證明了這一點。上述研究都是通過大量的試驗來總結工藝參數(shù)對熔覆層形貌的影響規(guī)律，所需試驗成本較多，并且所得到的規(guī)律也缺乏廣泛的適用性，因此有學者提出通過建立數(shù)學模型的方式來探究激光熔覆涂層形貌與性能的控制方法，從而提高加工效率。趙洪運等[12]分別用多元線性回歸分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡建立了熔覆層形貌的預測模型，結果表明多元回歸分析所建立模型的平均相對誤差為6.05%，而遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型的平均相對誤差為2.49%。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型的誤差小、精度高，但是模型運算復雜，函數(shù)關系模糊，而多元線性回歸分析應用方便，能夠直觀地獲得工藝參數(shù)與熔覆層形貌參數(shù)之間的函數(shù)關系，提高加工效率，所以推薦使用多元線性回歸分析。張炳發(fā)等[13]采用多元線性回歸分析所建立的預測模型，其預測模型的最大相對誤差為11.94%，最小誤差為0.02%，平均相對誤差為4.38%。Meng等[14]采用多元線性回歸分析建立了工藝參數(shù)與熔覆層寬高比、稀釋率以及硬度的預測模型，在模型給出的最優(yōu)參數(shù)下得到了寬高比和硬度都比較高而稀釋率較低熔覆層，并且模型預測值與試驗結果之間誤差均小于10%。

熔覆質量和熔覆層形貌是影響激光熔覆技術加工質量和效率最主要的因素，經(jīng)過國內(nèi)外學者多年的研究，通過添加稀土元素[15]、采取超聲振動輔助[16]等措施能夠大大提升熔覆層質量。改善熔覆層質量只是提高激光熔覆技術加工效率的一個方面，由于激光熔覆技術后續(xù)加工的必要性，將熔覆層的加工余量控制在一個合理范圍之內(nèi)，對加工效率的提高極為重要，而要想得到合理的加工余量必須對熔覆層形貌的控制做進一步的研究，目前對于熔覆層表面形貌的研究大多止步于探究工藝參數(shù)對熔覆層幾何形貌的影響規(guī)律。因此為了實現(xiàn)熔覆層形貌的精確控制提高加工效率，對熔覆層幾何形貌進行了預測研究，本文基于響應面法設計試驗，探究激光工藝參數(shù)與熔覆層幾何形貌之間的關系，建立了3540Fe合金熔覆層幾何形貌的預測模型，為激光熔覆3540Fe合金熔覆層形貌的精確控制提供了理論依據(jù)。

1 試驗

1.1 設計

響應面法即響應曲線分析方法，是一種利用合理的試驗設計方法獲得一定的數(shù)據(jù)，然后采用多元回歸方程來擬合各因素與響應之間的函數(shù)關系。利用響應面法可以通過有限次的試驗數(shù)據(jù)確定近似的模型，指導后續(xù)的設計或者試驗，能夠有效節(jié)約試驗成本。本次試驗采用的是Design- Expert11軟件中的Box- Behnken Design（BBD）設計試驗方案，設計了三因素三水平的試驗。用激光工藝參數(shù)中的激光功率（）、光斑直徑（）、掃描速度（）作為影響因素，選擇激光功率為1.6、1.7、1.8 kw，光斑直徑為3、4、5 mm，掃描速度為3、4、5 mm/s，以?1、0、1為要素水平對各因素進行編碼，如表1所示。響應目標選擇熔覆層寬度（）、高度（）、熔池深度（f）、寬高比（）來表征熔覆層形貌，選擇熔覆層顯微硬度以及稀釋率（）來表征熔覆質量。由此設計了15組激光工藝參數(shù)復合試驗，如表2所示。

表1 激光工藝參數(shù)與因素水平

表2 BBD試驗方案與結果

續(xù)表2

1.2 材料及方法

本次試驗選用42CrMo鋼作為基體材料，基體大小為75 mm×15 mm×10 mm，其化學成分如表3所示。熔覆材料選用Fe基粉末添加1.2%含量的CeO2粉末，粒度范圍為40～100 μm。圖1為Fe基粉末的原始形貌，可以看出粉末基本為球形，流動性較好，其化學成分如表4所示。

表3 42CrMo鋼化學成分

圖1 3540Fe粉末原始形貌

表4 3540Fe粉末化學成分

試驗設備選用德國ROFIN-FLO20光纖激光器搭配KUKA-KR30-3機械手。在試驗前利用砂紙將基體打磨干凈（150—400目），以去除基體表面銹跡和氧化物，并用無水乙醇清洗，防止氧化。本次試驗采用預置粉末的方式進行，粉末鋪設厚度為1 mm。試驗前利用無水乙醇將熔覆粉末鋪設到基體上，然后放置到烘干箱進行烘干處理（120 ℃，120 min）。試驗采用氬氣作為保護氣體，以避免在熔覆過程中空氣中的其他元素對試驗結果造成干擾，保護氣流量為10 L/min。熔覆結束后，利用電火花線切割機將基體沿寬度方向進行切割，得到20 mm×15 mm×10 mm的試樣，然后用150—1500目的砂紙對熔覆層截面進行打磨，用15 μm的金剛石拋光劑進行拋光，最后采用腐蝕液（(HCl)∶(C2H6O)=1∶3）腐蝕15 s，利用光學顯微鏡觀察熔覆層截面形貌并測量形貌特征數(shù)據(jù)，如熔覆層寬度、高度、熔池深度f，熔覆層截面形貌可分為熔覆層（CZ）、結合區(qū)（BZ）、熱影響區(qū)（HAZ）以及基體（Substrate），熔覆層截面如圖2所示。

圖2 熔覆層截面形貌（a）；顯微硬度測量位置示意圖（b）

熔覆層質量一般由顯微硬度和稀釋率來表征。采用顯微維氏顯微硬度計（HV-1000）從熔覆層頂部每隔0.2 mm取1個點，共取12個，測3次，取平均值來表征熔覆層的顯微硬度。在熔覆過程中由于熔池的流動作用，熔池底部的基體元素進入熔池內(nèi)部，使得性能優(yōu)異的熔覆材料中混入基體元素而無法被充分利用，達不到理想的性能要求，所引起的變化程度就稱為稀釋率[17-18]，如式（1）所示。定義寬高比=/，它也是表征熔覆層形貌的一個重要參數(shù)，較大寬高比能夠獲得質量較好的熔覆層[19]。

式中：為熔覆層的稀釋率；為熔覆層高度；f為熔池深度。

2 結果與分析

為降低模型誤差保證預測模型的準確性，把各影響因素中不顯著的項去除。然后建立熔覆層寬度、高度、熔池深度、熔覆層顯微硬度、稀釋率以及寬高比6個響應的多項式回歸模型[20]。

2.1 熔覆層幾何形貌預測模型

由熔覆層寬度、高度、熔池深度以及寬高比的方差分析（表5—8）可知，4種相應的模型系數(shù)-value值分別為0.008 9、0.002 3、0.029 4、0.000 4，均小于0.05，證明該模型顯著；而所對應的失擬項系數(shù)值和值都大于0.05，進一步證明了該模型的擬合精確程度高，影響因素對于響應目標有顯著的作用；多元系數(shù)2（0≤2≤1）分別為0.950 7、0.971 7、0.917 7、0.953 5，都接近于1，證明這3種模型的相關性都很好；Adequate Precision（有效信號與噪聲的比值）分別為11.47、15.49、8.42、15.897 4，均大于4，證明3種模型有較高的可信度。

由表5熔覆層寬度方差分析可知，激光工藝參數(shù)中的激光功率對熔覆層寬度的影響最大，其次是光斑直徑，掃描速度的影響最小。由表6熔覆層高度方差分析可知，激光工藝參數(shù)中掃描速度對熔覆層高度有較大的影響，激光功率次之，光斑直徑的影響最小。由表7熔池深度方差分析可知，在激光工藝參數(shù)中對熔池深度影響最大的是光斑直徑，其次是激光功率，掃描速度對熔池深度的影響并不顯著。由表8寬高比方差分析可知，激光工藝參數(shù)中掃描速度對寬高比有較為顯著的影響。

表5 熔覆層寬度方差分析

表6 熔覆層高度方差分析

表7 熔池深度方差分析

表8 熔覆層寬高比方差分析

由圖3響應目標的殘差正態(tài)分布圖可知，各響應目標的殘差均近似分布在直線之上，表明該殘差的分布是隨機的，由此可知該模型對隨機誤差進行了比較好的擬合，提取了所有的可預測部分，適應性良好，能夠滿足對于響應目標預測的需求。其中，在熔覆層高度的殘差正態(tài)分布圖中出現(xiàn)了2個偏移較大的點。如圖3b所示，通過對試驗結果分析發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)該情況的主要原因是這2個偏移量較大的點對應的試驗結果分別是熔覆層高度的最大值和最小值點，導致殘差在此處出現(xiàn)了較大的變化。結合熔覆層高度的方差分析數(shù)據(jù)可知，熔覆層高度的模型系數(shù)-value值為0.002 3大于0.05；失擬項系數(shù)-value為2.02、-value為0.348 4，均大于0.05；且多元系數(shù)2（0≤2≤1）為0.971 7接近于1；Adequate precision（有效信號與噪聲的比值）為15.49大于4，說明這2個異常的殘差值點并未影響該預測模型的精度。

由圖4各響應目標的試驗值與預測值對比圖可以看出，圖上各點均分布在直線附近，說明通過模型得到的結果與試驗結果吻合程度較高，一致性較好。特別是熔覆層高度，雖然殘差結果并不是非常理想，但由圖4b可知，各點基本分布在直線之上，實測值與預測值之間的平均誤差為1.81%，而熔覆層寬度的平均誤差為1.80%。與熔覆層寬度的預測模型進行比較可以發(fā)現(xiàn)，關于熔覆層高度的預測模型其準確程度并沒有降低，這與方差分析的結果也保持一致，說明僅依靠殘差并不能證明模型是否準確，需要進行多方面驗證才能夠得出準確的結論。

圖3 響應目標的殘差正態(tài)分布圖

圖4 響應目標的預測值與試驗值對比圖

利用Design Expert軟件中的Box-Behnken Design（BBD）設計方法得到熔覆層寬度、高度、熔池深度以及寬高比預測模型的回歸系數(shù)，所建立的多項式回歸方程如公式(2)—(5)所示。

2.2 激光工藝參數(shù)對熔覆層幾何形貌的影響

由圖5a可以看出，當激光功率增大時，熔覆層寬度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。由于激光功率的增大使得熔覆層所接收的能量增多，導致熔池的尺寸擴大，熔覆層寬度隨即增大。而試驗所使用的光斑是圓形光斑，其能量呈高斯分布并非均勻分布。隨著激光功率的繼續(xù)上升，能量過多地集中于光斑中心的位置，邊緣位置的能量就會減少，熔池的尺寸降低，寬度自然也會減小。熔覆層寬度也會隨光斑直徑的增大而增大，這是因為當光斑直徑增大時，光束掃過的面積也會增大，從而導致熔池擴大，熔覆路徑的寬度自然也會增大。熔覆層寬度隨掃描速度的增大而降低，這是由于隨掃描速度增大，激光束作用在粉末上的時間就會減少，粉末所獲得的能量就會降低，熔池尺寸隨之變小，進而導致熔覆層寬度變小。由圖5b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較大的激光功率和光斑直徑能夠獲得較大的熔覆層寬度。

由圖6a可以看出，當激光功率增大時，熔覆層高度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。這是因為隨著激光功率的增大，激光能量可以將熔覆粉末完全熔化，而隨著激光功率的持續(xù)增加，能量越來越大，導致部分粉末被汽化，所以熔覆層高度會先增大而后降低。隨光斑直徑的增大，熔覆層高度也表現(xiàn)出先增大后減小的趨勢。這是因為當光斑直徑較小時，激光束掃過的粉末相對較少，隨著光斑直徑的增大，被激光束掃過的粉末體積增多，熔覆層高度也會隨之增高。隨著光斑直徑繼續(xù)增加，激光能量被分散、降低，導致激光能量密度不足以將所有粉末熔化，因此使得熔覆高度降低。由于隨著掃描速度的增加，激光束在粉末上停留的時間變短，能量減少，粉末無法完全熔化，所以熔覆層高度呈下降趨勢。由圖6b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較大的激光功率以及合適的光斑直徑能夠獲得較大的熔覆層高度。

由圖7a可以看出，隨激光功率的增大，進入基體的能量會增多，進而導致熔池會越來越深。當光斑直徑增大時，一些激光能量分散到光束邊緣，光束中心的能量就會減少，熔池深度會隨之降低。掃描速度對熔池深度的影響并不顯著。由圖7b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較大的激光功率以及較小的光斑直徑能夠獲得比較深的熔池。

由圖8a可以看出，當激光功率增大的時候，由于熔覆層寬度和高度都是呈現(xiàn)先增大后降低的趨勢，而且熔覆層寬度的變化程度要比熔覆高度快很多，因此寬高比也表現(xiàn)為先增大后降低的趨勢。當光斑直徑增大時，寬高比呈先降低后升高的趨勢。這是因為隨光斑直徑的增大，熔覆層寬度隨之升高而高度是先升高后降低，而且熔覆層寬度升高的速度還比較快，當光斑直徑增大到某一個位置時，它們變化的趨勢逐漸相同。但隨著光斑直徑繼續(xù)增大，熔覆層高度開始下降，而寬度仍在變大，所以就使得寬高比呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢。隨著掃描速度的增大，熔覆層獲得的能量減少，熔覆層高度會迅速降低，進而導致熔寬高比會隨掃描速度的增大而增大。由圖8b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較大的激光功率和光斑直徑能夠獲得比較大的寬高比。

圖5 激光工藝參數(shù)與熔覆層寬度關系

圖6 激光工藝參數(shù)與熔覆層高度關系

圖7 激光工藝參數(shù)與熔池深度關系

2.3 熔覆層質量預測模型

由之前的預備試驗結果可知，熔覆層不存在裂紋、氣孔等缺陷，所以本文僅采用熔覆層顯微硬度和稀釋率來表征熔覆層質量。由表9熔覆層顯微硬度的方差分析可知，顯微硬度預測模型的模型系數(shù)為0.028 1，小于0.05，證明該模型具有顯著性，回歸方程能夠實現(xiàn)良好的擬合；失擬項的值與值均大于0.05，證明預測模型的誤差可以滿足要求，精確程度較好；多元系數(shù)2值為0.705 1，說明模型預測值與試驗驗證結果有較好的一致性；Adequate Precision為7.535 9，大于4，證明模型的可信度及準確度較好。通過對表中各項數(shù)據(jù)結果分析可知，激光工藝參數(shù)中激光功率和掃描速度對熔覆層顯微硬度有較為顯著的影響。由此得到熔覆層顯微硬度的擬合回歸方程如公式(6)所示。

由表10熔覆層稀釋率的方差分析可知，稀釋率預測模型的模型系數(shù)為0.008 6，小于0.05，證明該模型具有較高的顯著性，回歸方程能夠實現(xiàn)良好的擬合；多元系數(shù)2值為0.919 7，說明該模型預測值與試驗驗證結果有較好的一致性；Adequate precision為10.361 9，大于4，證明該模型有良好的可信度及準確度。通過對表中各項數(shù)據(jù)結果分析可知，激光工藝參數(shù)中光斑直徑對熔覆層稀釋率有顯著的影響，激光功率次之。由此得到熔覆層稀釋率的擬合回歸方程如公式(7)所示。

表9 熔覆層顯微硬度方差分析

表10 熔覆層稀釋率方差分析

2.4 激光工藝參數(shù)對熔覆層顯微硬度的影響

由圖9a熔覆層顯微硬度的殘差正態(tài)分布圖可以看出，熔覆層顯微硬度的殘差分布近乎直線，證明該顯微硬度模型具有良好的適應性。由圖9b模型預測值與試驗值的對比可以發(fā)現(xiàn)，試驗結果與模型預測結果有不錯的一致性，數(shù)據(jù)之間比較吻合，證明該模型的預測結果較為精確，能夠實現(xiàn)熔覆層顯微硬度的預測。

由圖10a可以看出，當激光功率增大時，熔覆層顯微硬度會隨之降低，這是因為熔覆材料中的Cr能溶于Ni中形成鎳鉻固溶體而增加熔覆層強度，還能與B和C形成硼化物和碳化物，提高熔覆層的顯微硬度[21]。隨激光功率上升熔池變大，基體中的Fe元素大量進入熔池，稀釋了熔覆層中Cr等元素的含量，導致顯微硬度出現(xiàn)下降的趨勢。此外，熔覆層顯微硬度會隨掃描速度的增大而增大，這是因為隨著掃描速度的提高，熔池冷卻的速率加快，晶粒沒有足夠的時間長大，晶粒細小致密使得熔覆層顯微硬度提高。光斑直徑對于熔覆層顯微硬度的影響并不顯著。由圖10b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較小的激光功率和合適的光斑直徑能夠獲得比較高的顯微硬度。

2.5 激光工藝參數(shù)對熔覆層稀釋率的影響

由圖11a熔覆層稀釋率的殘差正態(tài)分布圖可以看出，熔覆層稀釋率的殘差分布比較接近于一條直線，證明該顯微硬度模型具有不錯的適應性。由圖11b模型預測值與試驗值的對比可以發(fā)現(xiàn)，試驗結果與模型預測結果分布近乎直線，表明其一致性良好，數(shù)據(jù)吻合程度較高，證明該模型的預測結果比較精確，能夠實現(xiàn)熔覆層稀釋率的預測。

由圖12a可以看出，當激光功率增大時，由于作用在同一位置的激光能量變大，導致更多的基體被熔化，從而導致熔覆層稀釋率會隨之增高。當光斑直徑增大時，激光能量被分散，基體熔化所需的能量減少，導致熔覆層稀釋率下降。此外，掃描速度對熔覆層稀釋率的影響不顯著。由圖12b—c可知，當掃描速度為4 mm/s時，選取較大的激光功率和合適的光斑直徑能夠獲得比較大的稀釋率。

圖9 熔覆層顯微硬度的殘差正態(tài)分布圖和模型預測值與試驗值的對比

圖10 激光工藝參數(shù)與熔覆層顯微硬度關系

圖11 熔覆層稀釋率的殘差正態(tài)分布圖和模型預測值與試驗值的對比

圖12 激光工藝參數(shù)與熔覆層稀釋率關系

3 模型驗證

建立模型的主要目的是提高激光熔覆加工的效率，在熔覆之前利用模型得到熔覆層幾何形貌的特征參數(shù)，通過調(diào)整工藝參數(shù)獲得加工余量最少的熔覆層。熔覆層質量較高且形貌良好才能夠進行后續(xù)的加工處理，而較大的硬度以及合適的寬高比能夠得到形貌良好且質量較高的熔覆層。因此以熔覆層顯微硬度、寬高比為優(yōu)化條件，進行工藝參數(shù)優(yōu)化以驗證預測模型精確與否，如表11所示。

以熔覆層顯微硬度以及熔覆層寬高比為優(yōu)化條件，選擇激光功率為1.8 kw、光斑直徑為3 mm、掃描速度為5 mm/s的工藝參數(shù)組合對模型進行試驗驗證，所得熔覆層形貌如圖13所示。由表12可以看出，熔覆層寬高比預測值與實際測量值的誤差為7.14%，稀釋率為5.70%，顯微硬度誤差僅為2.74%，整體平均誤差為5.19%，最大誤差為7.14%。而范鵬飛等[22]建立的多元線性回歸模型的整體平均誤差為6.002 8%，最大誤差為8.058 6%；練國富等[23]所建立的模型誤差均在8%以內(nèi)，最大誤差為7.89%，如表13所示。由此可知，該預測模型的精度較高，可靠性較好，能夠滿足工藝參數(shù)優(yōu)化的目標，對熔覆層形貌、質量的精確控制以及提高熔覆的效率能夠發(fā)揮重要的作用。

表11 優(yōu)化條件及目標

圖13 熔覆層截面形貌

表12 模型驗證結果

表13 模型驗證的誤差結果

4 結論

1）各激光工藝參數(shù)對熔覆層形貌的影響如下：激光功率對熔覆層寬度的影響最大，光斑直徑次之；掃描速度對熔覆層高度的影響最大，激光功率次之；光斑直徑對熔池深度的影響最大，激光功率次之；掃描速度對寬高比的影響最大。各激光工藝參數(shù)對熔覆層質量的影響如下：激光功率對熔覆層顯微硬度的影響最大，掃描速度次之；光斑直徑對稀釋率的影響最大，激光功率次之。

2）通過選擇熔覆層顯微硬度和寬高比作為條件，對預測模型進行試驗驗證，結果發(fā)現(xiàn)寬高比、稀釋率、顯微硬度的誤差分別為7.14%、5.70%、2.74%，模型準確度高，能夠實現(xiàn)熔覆層幾何形貌的精確預測。

3）本試驗采用響應面法建立了3540Fe合金熔覆層幾何形貌預測模型，實現(xiàn)了3540Fe合金熔覆層幾何形貌的精確預測，為熔覆層形貌的控制提供了理論依據(jù)。

[1] 曹鳳國. 激光加工技術[M]. 北京: 北京科學技術出版社, 2007.

CAO Feng-guo. Laser Processing Technology[M]. Beijing: Beijing Science &Technology Press, 2007.

[2] 徐濱士, 劉世參. 表面工程新技術[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2002.

XU Bin-shi, LIU Shi-can. New Technologies of Surface Engineering[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2002.

[3] 李國英, 田榮樟. 材料及其制品表面加工新技術[M]. 長沙: 中南大學出版社, 2002.

LI Guo-ying, TIAN Rong-zhang. New Technology for Surface Processing of Materials and Their Products[M]. Changsha: Central South University Press, 2002.

[4] 柳襄懷. 我國材料表面處理新技術的發(fā)展及前景[J]. 材料導報, 2000, 14(1): 10-12.

LIU Xiang-huai. Development and Outlook of New Surface Treatment Techniques in China[J]. Materials Review, 2000, 14(1): 10-12.

[5] 宋鵬芳, 姜芙林, 王玉玲, 等. 激光熔覆制備高熵合金涂層研究進展[J]. 表面技術, 2021, 50(1): 242-252, 286.

SONG Peng-fang, JIANG Fu-lin, WANG Yu-ling, et al. Advances in the Preparation of High Entropy Alloy Coatings by Laser Cladding[J]. Surface Technology, 2021, 50(1): 242-252, 286.

[6] ZHANG Pei-rong, et al. On Machinability and Surface Integrity in Subsequent Machining of Additively- Manufactured Thick Coatings: A Review[J]. Journal of Manufacturing Processes, 2020, 53: 123-143.

[7] 章媛潔, 宋波, 趙曉, 等. 激光選區(qū)熔化增材與機加工復合制造AISI 420不銹鋼: 表面粗糙度與殘余應力演變規(guī)律研究[J]. 機械工程學報, 2018, 54(13): 170-178.

ZHANG Yuan-jie, SONG Bo, ZHAO Xiao, et al. Sele-ctive Laser Melting and Subtractive Hybrid Manufacture AISI420 Stainless Steel: Evolution on Surface Roughness and Residual Stress[J]. Journal of Mechanical Enginee-ring, 2018, 54(13): 170-178.

[8] 王志堅, 董世運, 徐濱士, 等. 激光熔覆工藝參數(shù)對金屬成形效率和形狀的影響[J]. 紅外與激光工程, 2010, 39(2): 315-319.

WANG Zhi-jian, DONG Shi-yun, XU Bin-shi, et al. Effect of Laser Cladding Processing Parameters on Metal Forming Efficiency and Geometry[J]. Infrared and Laser Engineering, 2010, 39(2): 315-319.

[9] 朱剛賢, 張安峰, 李滌塵. 激光熔覆工藝參數(shù)對熔覆層表面平整度的影響[J]. 中國激光, 2010, 37(1): 296-301.

ZHU Gang-xian, ZHANG An-feng, LI Di-chen. Effect of Process Parameters on Surface Smoothness in Laser Clad-ding[J]. Chinese Journal of Lasers, 2010, 37(1): 296-301.

[10] 于天彪, 宋博學, 郗文超, 等. 激光熔覆工藝參數(shù)對熔覆層形貌的影響及優(yōu)化[J]. 東北大學學報(自然科學版), 2019, 40(4): 537-542.

YU Tian-biao, SONG Bo-xue, XI Wen-chao, et al. Influ-ence of Laser Cladding Process Parameters on Morph-ology of Cladding Layer and Its Optimization[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2019, 40(4): 537-542.

[11] 徐淑文, 陳希章, 蘇傳出, 等. 工藝參數(shù)對激光熔覆層質量的影響[J]. 熱加工工藝, 2020, 49(22): 110-113.

XU Shu-wen, CHEN Xi-zhang, SU Chuan-chu, et al. Effect of Processing Parameters on Quality of Laser Cla-dding Layer[J]. Hot Working Technology, 2020, 49(22): 110-113.

[12] 趙洪運, 楊賢群, 舒鳳遠, 等. 激光熔覆層形貌預測對比分析[J]. 焊接學報, 2009, 30(1): 51-54, 59, 115.

ZHAO Hong-yun, YANG Xian-qun, SHU Feng-yuan, et al. Comparative Analysis on Predictions of the Geometric Form of Laser Clading[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2009, 30(1): 51-54, 59, 115.

[13] 張炳發(fā), 洪蕾. 激光熔覆層形貌尺寸預測研究[J]. 中國重型裝備, 2012(1): 39-40.

ZHANG Bing-fa, HONG Lei. Prediction and Research of Laser Fuse Cladding Appearance and Size[J]. China Heavy Equipment, 2012(1): 39-40.

[14] MENG Gui-ru. Statistical Analysis and Multi-Objective Process Optimization of Laser Cladding TiC-Inconel718 Composite Coating[J]. Optik, 2021, 240: 166828.

[15] 王玉玲, 張翔宇, 孫樹峰, 等. 稀土對激光熔覆3540Fe基合金涂層組織與性能的影響[J]. 金屬熱處理, 2018, 43(3): 100-103.

WANG Yu-ling, ZHANG Xiang-yu, SUN Shu-feng, et al. Effect of Rare Earth on Microstructure and Properties of Laser Cladding 3540Fe-Based Alloy Layer[J]. Heat Treat-ment of Metals, 2018, 43(3): 100-103.

[16] 王冉, 王玉玲, 姜芙林, 等. 超聲輔助激光熔覆技術研究現(xiàn)狀[J]. 工具技術, 2020, 54(8): 3-9.

WANG Ran, WANG Yu-ling, JIANG Fu-lin, et al. Research Status of Ultrasonic Assisted Laser Cladding Technology[J]. Tool Engineering, 2020, 54(8): 3-9.

[17] 譚金花, 孫榮祿, 牛偉, 等. 激光掃描速度對TC4合金表面激光熔覆復合涂層組織及性能的影響[J]. 材料導報, 2020, 34(12): 12094-12100.

TAN Jin-hua, SUN Rong-lu, NIU Wei, et al. Effect of Laser Scanning Speed on Microstructure and Properties of TC4 Alloy Surface Laser Cladding Composite Coa-ting[J]. Materials Reports, 2020, 34(12): 12094-12100.

[18] 孫榮祿, 楊德莊, 郭立新, 等. 激光工藝參數(shù)對鈦合金表面NiCrBSi合金熔覆層組織及硬度的影響[J]. 光學技術, 2001, 27(1): 34-36, 38.

SUN Rong-lu, YANG De-zhuang, GUO Li-xin, et al. Effect of Laser Parameter on Microstructure and Micro-hardness of NiCrBSi Laser Cladding Layer[J]. Optical Technology, 2001, 27(1): 34-36, 38.

[19] 許向川. 面向再制造的激光熔覆的工藝參數(shù)多目標優(yōu)化[D]. 太原: 中北大學, 2019.XU Xiang-chuan. Multi-Objective Optimization of Laser Cladding Process Parameters for Remanufacturing[D]. Taiyuan: North University of China, 2019.

[20] 吳騰, 師文慶, 謝林圯, 等. 激光熔覆鐵基TiC復合涂層成形質量控制方法[J]. 激光技術, 2021, 23(5): 1-21.

WU Teng, SHI Wen-qing, XIE Lin-yi, et al. Laser Clad-ding Fe-Based TiC Composite Coating Forming Quality Control Method[J]. Laser Technology, 2021, 23(5): 1-21.

[21] 李嘉寧, 陳傳忠. 鈦合金表面激光熔覆材料體系與熔覆層質量的研究現(xiàn)狀[J]. 現(xiàn)代焊接, 2011(1): 14-19.

LI Jia-ning, CHEN Chuan-zhong. Present Situation of Study on the Laser Cladding Material System on the Surface of Titanium Alloy and the Quality of Cladding Layer[J]. Modern Welding Technology, 2011(1): 14-19.

[22] 范鵬飛, 張冠. 基于線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡的金屬陶瓷激光熔覆層形貌預測[J]. 表面技術, 2019, 48(12): 353-359, 368.

FAN Peng-fei, ZHANG Guan. Prediction on Geometrical Characteristics of Cermet Laser Cladding Based on Linear Regression and Neural Network[J]. Surface Tech-nology, 2019, 48(12): 353-359, 368.

[23] 練國富, 姚明浦, 陳昌榮, 等. 激光熔覆多道搭接成形質量與效率控制方法[J]. 表面技術, 2018, 47(9): 229-239.

LIAN Guo-fu, YAO Ming-pu, CHEN Chang-rong, et al. Control of the Quality and Efficiency of Multi-Track Overlapping Laser Cladding[J]. Surface Technology, 2018, 47(9): 229-239.

[24] 黃安國, 李剛, 汪永陽, 等. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的鋁合金激光熔覆層特征與性能的預測[J]. 中國激光, 2008, 35(10): 1632-1636.

HUANG An-guo, LI Gang, WANG Yong-yang, et al. Prediction of Characteristic and Performance of Laser Cladding for Al Alloy Based on Artificial Neural Net-work[J]. Chinese Journal of Lasers, 2008, 35(10): 1632- 1636.

Morphology and Quality Prediction of Laser Cladding 3540Fe Coating Based on Response Surface Method

(School of Mechanical and Automotive Engineering, Qingdao University of Technology, Shandong Qingdao 266520, China)

Laser cladding technology is an advanced surface modification technology which can significantly improve the properties of metal surface such as wear resistance, corrosion resistance and heat resistance. The step effect is caused by the processing mode of laser cladding technology, which can not meet the actual requirements of the cladding layer. In this paper, the influence of laser process parameters on the cladding layer morphology and quality is studied, and the related prediction model is established, which has certain significance to realize the precise control of cladding layer morphology.

According to the Box-Behnken Design (BBD) experiment scheme in Design-Expert 11 software, a three-factor and three-level experiment was designed. Laser power (), spot diameter () and scanning speed () were selected as the influencing factors. The value range of laser powerwas 1.6 kW, 1.7 kW and 1.8 kW, spot diameter was 3 mm, 4 mm and 5 mm, and scanning speed was 3 mm/s, 4 mm/s and 5 mm/s. Each factor was coded with ?1, 0 and 1 as the factor level. The cladding layer width (), height (), pool depth (f) and width to height ratio () were selected to characterize the cladding layer morphology, and the coating quality was characterized by microhardness (Microhardness) and dilution ratio (). Fifteen groups of laser process parameters compound experiments were designed. 42CrMo steel was used as the substrate, and 3540Fe iron base alloy powder with mass fraction ratio of 1.2%CeO2was used as cladding powder. Before the experiment, the base material was polished with 150-600 mesh sandpaper and cleaned with anhydrous ethanol. Then, the fully mixed powder was laid on the base material with anhydrous ethanol and the laying thickness was 1mm. Then, the drying treatment was carried out, the drying chamber temperature is set to 120 ℃ and lasts for 120 min argon was used as the shielding gas in the experiment, and the shielding gas flow was 10 L/min. After the experiment, the sample was machined into a size of 20 mm×15 mm×10 mm by WEDM. The section of the cladding layer was polished, and the hardness was measured by Vickers Microhardness tester (HV-1000). The sample was corroded with a corrosive solution (HCl∶C2H6O=1∶3) for 15 s. The section morphology of the cladding layer was observed and the morphological characteristic data were measured by optical microscope.

The effects of laser processing parameters on the morphology and quality of cladding layer are analyzed by response surface method as follows: laser power has the largest effect on the width of cladding layer, followed by spot diameter; scanning speed has the greatest influence on the height of cladding layer, followed by laser power. Spot diameter has the greatest influence on the molten pool depth, followed by laser power. Scanning speed has the greatest influence on aspect ratio. The effects of laser processing parameters on the quality of cladding layer are as follows: laser power has the greatest influence on the microhardness of cladding layer, followed by scanning speed; spot diameter has the greatest influence on dilution rate, followed by laser power.

The micro-hardness and width-to-height ratio of cladding layer were selected as constraint conditions to verify the prediction model. The results showed that the errors of width-to-height ratio, dilution ratio and micro-hardness were 7.14%, 5.70% and 2.74%, respectively. The model has high accuracy and can accurately predict the cladding layer's geometric morphology.

laser cladding; cladding layer morphology control; process parameters; 3540Fe; response surface method; prediction model

V261.8

A

1001-3660(2022)12-0392-14

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2022.12.040

2022–08–09；

2022–12–06

2022-08-09；

2022-12-06

山東省重點研發(fā)計劃資助項目（2019GNC106102）；山東省自然科學基金資助項目（ZR2019MEE059、ZR2021ME198）；高等學校學科創(chuàng)新引智計劃資助（D21017）

Key Research and Development Program of Shandong (2019GNC106102); Shandong Provincial Natural Science Foundation (ZR2019MEE059, ZR2021ME198); Supported by the 111 Project (D21017)

施曉帥（1997—），男，碩士研究生，主要研究方向為激光加工及再制造。

SHI Xiao-shuai (1997-), Male, Master, Research focus: laser processing and remanufacturing.

姜芙林（1985—），男，博士，副教授，主要研究方向為高速加工、機械產(chǎn)品綠色設計與制造、激光加工及再制造。

JIANG Fu-lin (1985-), Male, Doctor, Associate professor, Research focus: high speed machining, green design and manufacturing of mechanical products, laser processing and remanufacturing.

施曉帥，姜芙林，王玉玲，等. 基于響應面法的激光熔覆3540Fe涂層形貌及質量預測研究[J]. 表面技術, 2022, 51(12): 392-405.

SHI Xiao-shuai, JIANG Fu-lin, WANG Yu-ling, et al. Morphology and Quality Prediction of Laser Cladding 3540Fe Coating Based on Response Surface Method [J]. Surface Technology, 2022, 51(12): 392-405.

責任編輯：萬長清