本文是一篇机械论文，本文对覆膜砂粉末 SLS 温度场进行有限元仿真，分析引起烧结点温度波动的内在机理，并提出了烧结点温度预测控制方法。在多组仿真实验的基础上，建立了基于 GA-BP 神经网络的烧结点温度预测控制模型，基于该模型进行了烧结点温度预测控制仿真及实验，并开发了相应的配套软件，为维持 SLS 烧结点温度的稳定提供了新的方向。
第 1 章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 增材制造技术
增材制造（3D 打印）是一种具有广阔发展前景的新兴制造技术，被誉为 20 世纪制造领域的重要创新之一[1~2]。其原理是将 CAD 三维零件模型进行切片处理，将复杂的三维制造离散为逐层累积的二维薄片，通过高温热源将成形材料快速熔融并逐层堆积得到实体零件[2]。增材制造技术突破了减材制造或等材制造的理念，具有成形过程灵活简便、制造周期短、材料适用范围广、利用率高、可成形复杂零件等诸多优势，在医疗器械、汽车制造、航空航天、个性化产品定制等领域取得了广泛应用。图 1-1 为采用增材制造技术生产的飞机发动机支架[3]，零件外形更为复杂，且质量仅为原传统加工零件的 15％。
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增材制造技术根据成形工艺的不同可分为不同种类，目前发展较为成熟的包括分层实体制造（Laminated Object Manufacturing，LOM）、熔融沉积（Fused Deposition Modelling，FDM）、光固化（Stereo Lithography Apparatus，SLA）、激光选区熔化（Selective Laser Melting，SLM）、激光选区烧结（Selective Laser Sintering，SLS）等，虽然分类较多，但都是基于逐层堆积的原理。 LOM 工艺的原理如图 1-2 所示[4]。在卷纸状材料的表面涂抹热熔胶，利用加热辊粘结到已加工零件上，根据分层切片信息对新粘结的材料进行切割，之后再次放置新的卷纸状材料，在粘结-切割-粘结-切割的工艺下循环，完成零件成形。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 增材制造有限元模拟方法
Zhidong Zhang 等[9]在 SLM 温度场仿真中使用移动三维高斯体热源模拟激光热源的扫描，考虑了粉末热吸收率对熔池温度的影响，建立了熔池形态、波纹角（图 1-7）以及熔池最高温度与各成形工艺参数之间的关系。Shi 等[10]建立了 SLM 成形 TiC/Inconel 718粉末的有限元模型，分析激光功率和扫描速度对粉末熔化/凝固过程的影响，为模拟实际成形过程考虑了送粉时的冷却时间。结果表明激光功率较高或扫描速度较低时，熔池的横截面更宽，但高度方向上较浅。姜献峰等[11]在SLM成形316L不锈钢粉末中，使用ABAQUS软件分析了扫描搭接率对烧结温度场的影响，结果表明激光扫描会重新加热前一扫描道，并对后续扫描道进行预热。杨光等[12]建立了 BT20 钛合金薄壁零件的温度场仿真模型，分析不同激光扫描策略对温度场的影响。当采用连续扫描时，模型内部的温度较高，两端容易出现较大的翘曲变形；当采用分区扫描的策略时，模型的温度梯度以及变形明显减小。武帅等[13]分析了 SLS 工艺中激光扫描策略及基板预热温度对成形件质量的影响，当扫描方向沿模型长边方向时，烧结试件易与成形基板脱离，沿短边方向扫描时试件变形较大。采用长短边交替扫描的方式，并提高基板的预热温度后，得到了更均匀的烧结温度场，且成形件的质量较高。Arısoy 等[14]建立了 SLM 成形镍合金粉末的有限元模型，在不同激光能量密度下进行了单道熔覆仿真与多道熔覆仿真，分析激光能量密度对温度场的影响，对晶体的生长方向进行了预测。Pei Wei 等[15]建立了 SLM 成形 AlSi10Mg 合金粉末的有限元模型，分析了激光功率和扫描速度不同时的单条熔道表面形貌，如图 1-8 所示。适当降低激光功率或增大扫描速度能够在一定程度上改善扫描道的形貌与尺寸精度，但扫描速度不宜过大，容易影响熔池温度。孙成等[16]在 ABAQUS 中建立了 SLM 成形 TC4/TC11 异质粉末的温度场有限元模型，将仿真中的温度变化趋势、峰值温度等结果与实验进行对比，并分析了试件中的各类缺陷以及等轴晶、柱状晶的分布情况。
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第 2 章 SLS 温度场仿真研究
2.1 SLS 数值模拟理论基础
2.1.1 温度控制方程
SLS 加工中能量变化复杂，粉末材料经历快速的升温/降温过程，成形过程温度梯度大，容易产生裂纹、气孔等缺陷[31],严重影响成形件的质量，因此有必要深入探究 SLS 过程的温度变化机理。SLS 过程涉及多种物质能量的传递和转换，通过实验监控 SLS 成形过程的效果有限，常借助有限元软件分析烧结温度场的演化规律，对实际成形加工提供有效的工艺指导。
本章简要介绍了 SLS 温度场仿真的有限元理论，在 ANSYS APDL 中建立了 SLS 烧结覆膜砂粉末的有限元模型，分析烧结点温度场分布及变化规律，总结了引起 SLS 烧结点温度波动的原因，研究了烧结点温度与加工工艺参数之间的关系，并对仿真结果进行了实验验证。
SLS 成形中高能激光束对粉末快速扫描加热，粉末在很短的时间内迅速发生了固态→液态→固态的转换，伴随着物质的吸热和散热，称之为相变潜热，在计算中不可忽略材料吸热或散热带来的温度变化。
SLS 成形中每烧结完毕一层粉末，成形基板下移一层粉末厚度的距离，铺粉滚轮往复运动，实现逐层铺设粉末，在新铺设的粉末层上继续扫描成形。因此，当前粉末层的温度场计算并不受后续粉末层的影响，在仿真计算中需要把“未铺设”的粉末单元删除掉，否则仿真条件与实际情况相差过大，且不必要的计算量也会大大增加。同时，为了保证分析的连续性，仿真模型必须一次性建立完成，即一次性建立好包含所有粉末层的仿真模型。ANSYS 中提供了解决此类问题的生死单元技术，该技术可以将单元分为“杀死”和“激活”两种状态，“杀死”状态单元的热物性等属性被赋予了数值极小的比例系数，可认为其各种属性为 0，即该单元处于不存在的状态；“激活”状态的单元将会移除“杀死”状态时的比例系数，即恢复其各项属性，使单元处于存在状态。
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2.2 温度场有限元模型的建立
有限元模型的建立包含设置材料的热物性参数、确定单元类型、设置求解初始条件及边界条件、对模型划分网格等步骤，建立与实际情况接近的有限元模型可以有效提高仿真的精度。
在 ANSYS APDL 前处理模块中建立如图 2-2 所示的温度场仿真模型，在 SLS 温度场仿真中，首先将粉末单元全部“杀死”，扫描至某一粉末层时，将该层“激活”，循环此过程以模拟 SLS 成形中烧结件的逐层堆积。基板材料为 45 号钢，尺寸为 18mm×18mm×2mm，粉末材料为覆膜砂粉末，尺寸为 18mm×18mm，共 15 层。激光光斑直径 1.2mm，相邻两条扫描道的搭接率为 50%。搭接率的计算公式为：
其中，R0 为搭接率，D0 为相邻扫描道间重复部分的宽度，W 为单条扫描道的宽度，激光扫描搭接率示意图如图 2-3 所示。
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第 3 章 基于 GA-BP 神经网络的烧结点温度预测控制算法研究 ..................... 37
3.1 GA-BP 预测算法 .................................. 37
3.1.1 BP 神经网络原理 .................................... 37
3.1.2 GA-BP 神经网络优化算法 ........................................... 39
第 4 章 烧结点温度预测控制实现 ................................ 53
4.1 烧结点温度预测控制软件开发 ................................. 53
4.1.1 软件主要需求 .................................. 53
4.1.2 软件界面及功能 ............................ 54
第 5 章 结论与展望 ................................... 73
5.1 结论 ......................................... 73
5.2 展望 ....................................... 74
第 4 章 烧结点温度预测控制实现
4.1 烧结点温度预测控制软件开发
根据上一章中建立的 GA-BP 神经网络温度预测模型，即可实现对 SLS 激光烧结过程烧结点温度分布的预测。但由于预测结果为大量温度数据，繁多的数值会使得预测结果并不直观，且相关数据无法直接保存分析。为了更加直观、方便的分析处理数据，基于MATLAB R2016b 开发了 SLS 烧结点温度预测控制软件。MATLAB 又被称为“矩阵实验室”[50]，具有强大的数据计算、仿真及可视化功能，可为 SLS 温度预测的数据处理与可视化提供便利。
MATLAB GUI（图形用户界面）由菜单、窗口、按键等对象组成，通过操纵控件的方式减小了程序员编写程序代码的枯燥[51]，且设计过程快捷，更易上手。除了支持常规Windows 基础控件，还提供 MATLAB 数学库接口及图形输出。
4.1.1 软件主要需求
该软件是一款 SLS 烧结点温度预测控制的专用软件，能够预测任意尺寸的模型在任意工艺参数下的烧结点温度分布，能够计算出目标温度下模型上不同位置处的功率。目前软件中可以选择的模型种类包括单道多层、长方体和三角柱体三种模型，这三种模型较为简单常用，且烧结点温度分布有一定代表性，便于总结分析规律。根据用户输入的工艺参数和模型尺寸等，软件可以计算得到相应的烧结加工信息，预测结果能够直观的以图像的形式输出，并提供保存、删除等数据处理选项。主要需求如下：
（1）能够预测任意尺寸模型，在任意成形工艺参数下的烧结点温度分布。
（2）能够根据烧结点目标温度值输出理想的激光功率。
（3）能够将预测结果绘制成图像输出，并提供数据保存、导出等相关功能。
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第 5 章 结论与展望
5.1 结论
本文介绍了激光选区烧结（SLS）的原理及特点，综述了 SLS 有限元仿真、温度场检测与控制等方面的研究现状。SLS 工艺中烧结点温度不稳定、容易产生波动，对成形件的质量造成影响，对烧结点温度的直接反馈控制由于滞后较大等因素，效果并不理想。本文对覆膜砂粉末 SLS 温度场进行有限元仿真，分析引起烧结点温度波动的内在机理，并提出了烧结点温度预测控制方法。在多组仿真实验的基础上，建立了基于 GA-BP 神经网络的烧结点温度预测控制模型，基于该模型进行了烧结点温度预测控制仿真及实验，并开发了相应的配套软件，为维持 SLS 烧结点温度的稳定提供了新的方向。详细结论如下：
（1）SLS 温度场仿真研究。根据 SLS 温度场有限元仿真的相关理论基础，在 ANSYS APDL 中建立了覆膜砂粉末的烧结温度场仿真模型，分别基于单道多层和多道多层模型分析了 SLS 烧结点温度的变化规律。激光点热影响区呈“彗星尾”形状，热影响区前端的温度梯度明显大于后端。激光往复扫描引起的边缘热积累和逐层烧结引起的层间热积累都会导致烧结点温度产生波动。成形工艺参数对烧结点温度也有很大影响，烧结点温度随激光功率的增大而近似均匀增加，随扫描速度、铺粉层厚的增大而减小，且温度减小的幅度越来越小。搭建了基于红外热像仪的 SLS 温度检测实验平台，实现了对烧结点温度数据的准确采集，同时验证了有限元仿真的正确性。
（2）基于 GA-BP 神经网络的烧结点温度预测控制算法研究。设计多组不同工艺参数下的温度场数值模拟实验，提取烧结点温度作为样本数据，建立了 GA-BP 烧结点温度预测模型，该模型能够预测不同尺寸模型在不同成形工艺参数下的烧结点温度分布。比较GA-BP 预测结果与标准 BP 神经网络预测结果，单道多层、长方体、三角柱体模型的 GA-BP 测试样本误差分别为 5.1℃、7.2℃、8.0℃，均明显小于 BP 神经网络测试样本误差。在此基础上提出了温度预测控制的思路，建立了 GA-BP 激光功率控制模型，该模型能够计算烧结点温度稳定在目标值时各烧结点相应的激光功率，在 ANSYS 中使用功率控制结果进行了仿真，单道多层、长方体、三角柱体模型的烧结点温度平均误差分别为 6.6℃、7.7℃、8.4℃，结果表明激光烧结点的温度始终保持在目标值附近。
参考文献（略）