摘要：北京航空航天大学机械工程及自动化学院和北京航空航天大学大型金属构件增材制造国家工程实验室的科研人员发表了面向航空发动机高性能制造的激光选区熔化技术研究进展，相关论文以“Research progress on laser selective melting t

长三角G60激光联盟导读

北京航空航天大学机械工程及自动化学院和北京航空航天大学大型金属构件增材制造国家工程实验室的科研人员发表了面向航空发动机高性能制造的激光选区熔化技术研究进展，相关论文以“Research progress on laser selective melting technology for high-performance manufacturing of aero-engines”为题发表在《航空学报》（Acta Aeronautica et Astronautica Sinica）上。

增材制造技术能够突破传统制造瓶颈，实现复杂几何结构的一体化设计制造，同时有助于提高产品零部件的可靠性，在空天制造领域有着广泛的应用前景。聚焦于航空发动机增材制造中的激光选区熔化技术（SLM），针对工艺端/性能端的共性问题，首先从技术优化（大幅面多光束技术、能场辅助技术）的角度回顾了各类实验参数对材料组织性能的调控；然后通过前沿技术手段（质量在线监测技术、智能化机器学习调控）的研究综述，探讨了监测/预测在成形过程前中端的优化作用；随后对SLM成形关键航空发动机材料进行了系统性总结，以更好地指导选材及性能调控；最后对现有SLM的技术方案和航空发动机材料种类进行了问题总结，并展望了未来的发展前景，旨在为航空发动机制造领域提供有价值的意见。

关键词：航空发动机 ; 激光选区熔化 ; 能场辅助 ; 机器学习 ; 在线监测 ; 航空航天材料

图1.拼接区域激光-物质的相互作用

图2. 双激光SLM增材316L不锈钢零件的实验设计与典型表面形貌

图3.多光束SLM工艺在航空发动机中的应用

图 4.SLM成形过程中稳定熔池温度的闭环控制研究

图5.钛合金及其复合材料的工艺-结构-性能图

图6.磨损测试下，SLM成形IN718合金的表面状态以及性能

论文分别介绍了大幅面多光束SLM技术、能场辅助SLM增材技术、SLM过程在线监测技术、SLM智能化机器学习调控以及SLM成形航空发动机材料的相关研究，综合分析得出以下主要结论与前景挑战：

1） 为了满足航空发动机复杂零件尺寸日益增大的需求，SLM技术装备正朝着更大尺寸、多激光束和更高效率的方向迅速发展，其中大幅面多光束SLM技术已成为主要的制造方法。但是，目前对于大幅面多光束SLM技术中缺陷产生机理的研究尚不充分，大部分研究仍侧重于工艺参数和拼接策略方面。因此，有必要进一步扩展对多光束SLM技术机理的研究以及影响因素的探索。此外，调整多激光源的特性也是一项有前景的改进措施，例如在处理特定材料时采用波长为515 nm的绿光或450 nm的蓝光，有望进一步提高SLM成形的效率和质量。

2） 能场辅助SLM增材制造技术通过引入额外的能量场，如磁场、声场、热场等，以改变熔池的形状、优化凝固条件、加速熔池流动等，从而减少零件中的缺陷、残余应力，改善微观结构，提高机械性能，为航空、航天和其他高要求领域的制造带来了新的可能性。然而，这些技术还存在一系列局限性，包括成本上升、能源消耗增加、设备操作复杂度提高，以及潜在的不可控问题。例如，高强度的磁场可能导致成形件的局部组织生长变得无序，而添加磨料颗粒或超声波能量可能导致温度升高、表面硬化以及磨损等问题。因此，有必要深入研究和改进这些技术，以推动能场辅助SLM增材制造技术的进一步发展。

3） 在SLM增材制造过程中，在线监测技术依赖光、热、声等信号，用于实时检测成形样件，这已成为识别组织缺陷、熔池行为等特性的常用方法。然而，要实现全面、可靠的加工状态监测、缺陷识别以及实时反馈控制，需要同时采用多种信号监测传感器，并结合机器学习技术来建立工艺参数、信号和缺陷之间的联系。只有这样，才能实现实时准确的反馈控制。此外，目前SLM过程监测与控制的研究主要集中在单轨道扫描或小尺寸试件上，但随着多光束技术的应用不断发展，制造大尺寸、多轨道样件将变得更加普遍。因此，在线监测技术还需要应对在大尺寸多轨道样件制造过程中全面监测与控制所带来的挑战。

4） 传统的材料设计方法和经验试错法在同时优化多种材料组织和性能时效率较低，而将SLM技术与机器学习技术结合起来，有望实现高效的制造和性能优化，从而大幅缩短航空发动机部件的开发周期。需要强调的是，机器学习依赖于完整的数据库，需要大量的实验数据来训练模型，但是由于SLM成形过程的复杂性，一些关键数据，如熔池行为等，难以测量和标记。另外，基于机器学习的SLM研究目前大多也只是关注成形过程中的某一环节，未能有效建立SLM增材制造工艺参数与组织性能之间的联系。因此，建立和完善SLM机器学习数据库是接下来的发展方向。

5） 在航空发动机材料选择方面，传统的金属材料存在一些限制因素，如比强度低、耐腐蚀性差等问题。即使是钛合金、先进高强度钢、镍基高温合金等成熟航空材料，也可能难以满足不断进化的航空应用需求。为了应对这一挑战，引入碳化物、硼化物、氮化物等陶瓷增强材料，或者是石墨、碳纳米管等增强材料，成为一种可行的策略，为未来航空发动机材料的选择提供有力的备选方案。此外，尽管添加增强材料在减轻SLM成形中的残余应力和热裂纹方面表现良好，但其与基体之间的相互作用机制仍需更深入的探索和研究。

论文链接：DOI: 10.7527/S1000-6893.2023.29508

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来源：江苏激光联盟