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增材制造技术在航空装备领域具有广泛的发展前景。作为重要的金属增材制造工艺方法,电子束增材制造正处于快速发展阶段。电子束熔丝增材制造技术可满足航空大尺寸结构件的快速低成本制造,并可用于高价值零件的修复。电子束选区熔化增材制造技术在复杂结构以及难熔合金制件的制造方面具有显著优势。本文在对国内外电子束增材制造技术现状和发展趋势分析的基础上,从发展需求、目标、共性关键技术、应用、战略支撑与保障5个方面综合分析,绘制了面向2035年的航空装备电子束增材制造技术路线图,以期为航空装备电子束增材制造技术发展提供参考。 相似文献
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激光选区熔化(SLM)增材制造技术常用于格栅、腔体结构、燃烧室组件等航空、航天、兵器领域复杂小型零件的制造.为了适应大尺寸零部件的制造,较为理想的方案是采用分段增材成形+拼焊连接的方案,针对SLM成形TC4钛合金进行了电子束焊接工艺验证研究,分析了SLM成形材料焊接气孔缺陷及其产生原因,探讨了不同焊接工艺对气孔缺陷的改... 相似文献
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在过去20年间,增材制造技术得以迅猛发展的技术基础是高能束流(电子束、激光束)技术的进步与数字化设计/制造的紧密结合。同时,把增材制造应用于金属构件的直接成形,实现了新突破,彰显了制造技术与信息化技术深度融合的产物。增材制造融合了计算机辅助设计/制造技术(CAD/CAM) 相似文献
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简要回顾了增材制造技术在航空钛合金领域的发展历程及应用现状,从成形效率、零件尺寸、零件复杂度、材料利用率、表面质量等方面比较了基于直接能量沉积技术与粉末床熔化技术的5种增材制造方法的特点及适用范围,阐述了粉末床熔化技术在推动航空钛合金结构轻量化设计与低成本制造方面的优势。以Ti-6Al-4V为例,分析了增材制造熔池中的物理过程对柱状晶显微组织形成与力学性能各向异性的影响,总结了业界在过程监控与质量控制方面的初步成果以及现有增材制造标准对材料、工艺、检测等方面的要求。最后,介绍了增材制造钛合金零件的成本构成与计算模型,提出了适合采用增材制造工艺的零件特点,并对航空钛合金增材制造的未来进行了展望。 相似文献
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高性能金属零件激光增材制造技术研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
激光增材制造(Laser Additive Manufacturing,LAM)技术实际上是一种兼顾精确成形和高性能成性一体化需求的先进制造技术.首先介绍了两种典型激光增材制造技术的成形原理及其特点;然后介绍国内外激光增材制造技术的最新研究进展;再重点介绍西安交通大学在激光增材制造技术方面的最新研究进展:(1)超声振动辅助激光熔覆沉积对IN718沉积态组织与性能的影响;(2)感应辅助激光熔覆沉积DD4定向晶修复DZ125L叶片的研究;(3)CuW功能梯度复合材料的激光熔覆沉积工艺研究;(4)送粉气纯度对激光熔覆Fe314修复40Cr组织与性能的影响;最后阐述了激光增材制造技术所面临的挑战. 相似文献
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金属激光增材制造过程中,热应力导致零件发生形变;气孔与熔合不良等缺陷降低零件的拉伸以及疲劳性能;熔池内的凝固微观组织,尤其是柱状晶等轴晶转变(Columnar to Equiaxed Transition,CET)是影响零件性能的重要因素。针对上述3个方面,回顾了金属激光增材制造数值模拟的发展历史,对其研究现状和存在问题进行了评述,阐述了金属激光增材制造过程中所采用的数值模型和数值方法,包括热应力分析的有限元(Finite Element Method,FEM)方法、模拟熔池金属液流动的计算流体力学方法(Computational Fluid Dynamics,CFD),以及凝固微观组织模拟的相场法(Phase Field,PF)和元胞自动机方法(Cellular Automaton,CA)。在此基础上对金属激光增材制造过程数值模拟的前景及趋势进行了展望。 相似文献
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在航空领域,金属增材制造目前主要有五种方法:激光选区技术、激光直接沉积成形技术、电子束选区技术、电子束熔丝技术、电弧熔丝技术.飞机和发动机由于追求大载荷、高可靠、长寿命,因而要求材料要轻质、高强、耐高温,结构要低缺陷、高稳定性.而材料在追求轻质、耐高温、高强的同时,往往导致低塑性和高热裂纹敏感性,这将降低材料的焊接性能. 相似文献
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电弧熔丝增材制造技术(wire arc additive manufacturing,WAAM)是一种高沉积效率的增材制造技术,采用逐层堆积的方式制备多种高性能的金属结构件,针对航空装备的大型、中等复杂的铝合金、钛合金WAAM成形技术的研究获得广泛关注。本文对WAAM技术定义、技术分类、成形系统及原理进行论述,综述了近年来国内外航空航天领域WAAM成形铝合金、钛合金的组织特性、冶金缺陷及质量改善、典型构件技术应用等方面的研究进展,分析了目前航空装备的大型、中等复杂构件WAAM成形技术所面临的关键共性问题,并提出了2035年WAAM成形技术路线规划图。 相似文献
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激光选区熔化(SLM)技术被认为是最有应用前景的增材制造技术之一,已应用于航空航天、医疗器械等领域。然而,如何确保构件质量的可靠性和制造的可重复性是SLM面临的最大挑战,已被认为是限制SLM及其他金属增材制造技术发展和工业应用的最大壁垒。其中,主要原因是SLM过程中会产生难以控制的缺陷。因此,对SLM进行过程监测和实时反馈控制是解决这一挑战的重要研究方向,也已成为学术界和工业界的研究热点之一。通过对近十年该领域的文献调研,综述了金属激光增材制造中常见的冶金缺陷及其产生机理,对金属增材制造过程产生的信号及其监测手段,如声信号、光信号及热信号等进行了详细描述;总结了信号数据的处理方法,包括传统的统计处理方法和新兴的基于机器学习的智能监测方法;随后,综述了金属增材制造过程的质量控制方法,包括非闭环控制和闭环控制,并对全文进行了总结,展望了未来SLM智能监测和控制领域值得深入的研究方向。 相似文献
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粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数(部分偏离工艺窗口)实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数(如激光功率高、中、低)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常(辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态);二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量(密度、表面粗糙度)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明:对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。 相似文献