李亮亮 李鵬飛 劉 洋 張 騰

(①沈陽(yáng)飛機(jī)工業(yè)(集團(tuán))有限公司工藝研究所，遼寧 沈陽(yáng) 110000；②江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；③常熟市科技局，江蘇 蘇州 215500)

英國(guó)著名雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》發(fā)表了一篇專題報(bào)道，稱全球產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷第三次工業(yè)革命[1-2]，其中極具代表性的技術(shù)之一是3D打印技術(shù)[3]。3D打印盡管是一種非常高效的制造方法，但在產(chǎn)品的尺寸精度和表面粗糙度上，加工效果并不理想[4]。而傳統(tǒng)減材制造具有的加工精度高，易于切削加工材料等特點(diǎn)。可以看出，增材制造與減材制造的優(yōu)缺點(diǎn)具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。因此，將增材和減材加工工藝復(fù)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)“凈成形”目標(biāo)，具有廣闊的應(yīng)用前景[5-6]。

目前對(duì)于增減材復(fù)合制造技術(shù)，英國(guó)巴斯大學(xué)學(xué)者Zhu Z、Flynn J M等就激光增材/機(jī)加減材復(fù)合制造工藝的新理念，分析了增減材復(fù)合制造工業(yè)前景，并指出增減材復(fù)合制造技術(shù)能夠突破增材制造零件尺寸和形狀精度低的瓶頸，也可以解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)受傳統(tǒng)減材工藝的限制問(wèn)題[7-8]。德國(guó)德瑪吉公司和美國(guó)加利福尼亞大學(xué)合作的Hansel A和Mori M等研究了增減材復(fù)合制造工藝的合理工藝條件，并對(duì) SUS 316 和 Inconel 625 材料增材成形件進(jìn)行拉伸性能實(shí)驗(yàn)，結(jié)果指出 SUS 316 增材成形件工藝參數(shù)合理，屈服強(qiáng)度達(dá)到鍛件水平[9]。

然而，該技術(shù)仍處于起步階段。為了充分發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)越性，對(duì)成形試樣的基本問(wèn)題研究仍是目前研究的重點(diǎn)之一，如增/減材復(fù)合加工工藝匹配控制策略對(duì)成形件的形控、性控等方面的影響。因此，本文基于遺傳算法就激光熔覆工藝參數(shù)對(duì)增/減材復(fù)合零件的拉伸性能的影響展開(kāi)了研究。

1 試驗(yàn)步驟

1.1 試驗(yàn)材料

本實(shí)驗(yàn)所用的粉末材料為 316 L不銹鋼粉末，尺寸為100～270目(0.053～0.15 mm)，其成分如表1所示。在試驗(yàn)進(jìn)行前，對(duì)粉末進(jìn)行烘干，減少吸潮對(duì)成形零件質(zhì)量可能帶來(lái)的影響。

表1 316L不銹鋼粉末化學(xué)成分 %

1.2 試驗(yàn)設(shè)備

本試驗(yàn)采用的試驗(yàn)設(shè)備是大連三壘SVW80C-3D增減材復(fù)合五軸加工中心。該加工中心是金屬噴粉激光熔融與立式加工中心復(fù)合機(jī)床。圖1a為增材加工裝置，采用光纖二極管激光器，激光器功率2 kW；圖1b為減材銑刀裝置。

1.3 試驗(yàn)方法

本實(shí)驗(yàn)采用增/減材復(fù)合加工方法，利用激光熔覆工藝加工單道多層薄壁試樣，在冷卻2 min后，采用銑刀立刻進(jìn)行銑削，保證薄壁試樣的厚度為2 mm，銑削當(dāng)前溫度250±50 ℃。默認(rèn)Z軸抬升量選為0.6 mm，切削當(dāng)前溫度為200 ℃，主軸轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，進(jìn)給速度為1 500 mm/min。采用正交試驗(yàn)(表2所示)來(lái)制備試樣，掃描方式為往返雙向掃描。拉伸試樣切割位置如圖2所示，按照?qǐng)D3對(duì)試樣進(jìn)行線切割，所制備的試樣外觀如圖4所示。在室溫20 ℃的條件下，使用電子萬(wàn)能測(cè)驗(yàn)機(jī)，加載速率2 mm/min，進(jìn)行靜載位移控制拉伸實(shí)驗(yàn)。

表2 正交試驗(yàn)參數(shù)

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 正交試驗(yàn)結(jié)果

得到拉伸試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。查GB/T 4237-2007可知316 L不銹鋼的拉伸強(qiáng)度為 485 MPa，成形薄壁件的性能基本達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，激光熔覆成形的薄壁件試樣的抗拉強(qiáng)度優(yōu)于不銹鋼熱軋鋼板的標(biāo)準(zhǔn)抗拉強(qiáng)度。

表3 拉伸試驗(yàn)結(jié)果

2.2 數(shù)學(xué)模型的建立

采用多元線性回歸的方法對(duì)抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率關(guān)于送粉速率、激光功率、掃描速度的經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行擬合，假設(shè)多元線性回歸模型為式(1)：

y=α0+α1x1+α2x2+…+αm-1xm-1

(1)

模型中各系數(shù)與常數(shù)項(xiàng)利用最小二乘法求得。得到如下擬合模型：

(1)抗拉強(qiáng)度Rm模型方程，見(jiàn)式(2)：

0.000 160 35×P2-0.000 799 837×v2+

0.013 666 612×vf×P- 0.020 893 351 2×vf×v-

0.000 142 511 2×P×v+ 19.807 818 17×vf-

0.558 799 625×P+ 1.250 192 873×v

(2)

模型的F=13.932 6，P=0.000 3，表明模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說(shuō)明包含3個(gè)自變量的回歸方程可解釋抗拉強(qiáng)度變異性的93.30%。

(2)屈服強(qiáng)度σs模型方程，見(jiàn)式(3)：

0.000 403 945×P2-0.000 507 364×v2+

0.003 509 512×vf×P-0.024 740 097×vf×v-

0.000 526 411×P×v-6.995 480 932×vf-

0.663 871 22×P+1.238 416 002×v

(3)

模型的F=16.15，P=0.001 5，表明模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說(shuō)明包含3個(gè)自變量的回歸方程可解釋抗拉強(qiáng)度變異性的96.04%。

(3)伸長(zhǎng)率δ模型方程，見(jiàn)式(4)：

2.92×10-7×P2+ 1.07×10-6×v2+

4.04×10-5×vf×P- 0.000 114 35×vf×v-

4.18×10-7×P×v+ 0.044 743 232×vf-

0.001 159 582×P+0.001 231 823×v

(4)

模型的F=91.12，P=0.000 0，表明模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說(shuō)明包含3個(gè)自變量的回歸方程可解釋抗拉強(qiáng)度變異性的98.91%。

2.3 基于遺傳算法的單目標(biāo)優(yōu)化

2.3.1 以抗拉強(qiáng)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)

當(dāng)算法種群規(guī)模N=100，交叉概率pc=0.8，變異概率pm為0.2，選擇概率為0.5，最大遺傳代數(shù)為250，運(yùn)行算法，結(jié)果如圖5所示。圖中底部的點(diǎn)表示各代最佳適應(yīng)度值，其上的點(diǎn)表示各代平均適應(yīng)度值。算法在184次迭代時(shí)結(jié)果趨于平衡。其最佳的工藝參數(shù)為送粉速率8.71 g/min，激光功率600 W掃描速度600 mm/min，這時(shí)，抗拉強(qiáng)度為 765.92 MP。

2.3.2 以屈服強(qiáng)度為評(píng)價(jià)指標(biāo)

當(dāng)算法種群規(guī)模N=100，交叉概率=0.8，變異概率為0.2，選擇概率為0.5，最大遺傳代數(shù)為250，運(yùn)行算法，結(jié)果如圖6所示。圖中底部的點(diǎn)表示各代最佳適應(yīng)度值，其上的點(diǎn)表示各代平均適應(yīng)度值。算法在138次迭代時(shí)結(jié)果趨于平衡。其最佳的工藝參數(shù)為送粉速率7.23 g/min，激光功率600 W掃描速度600 mm/min，此時(shí)，屈服強(qiáng)度為 553.52 MPa。

2.3.3 以伸長(zhǎng)率為評(píng)價(jià)指標(biāo)

當(dāng)算法種群規(guī)模N=100，交叉概率pc=0.8，變異概率pm為0.2，選擇概率為0.5，最大遺傳代數(shù)為300，運(yùn)行算法，結(jié)果如圖7所示。圖中底部的點(diǎn)表示各代最佳適應(yīng)度值，其上的點(diǎn)表示各代平均適應(yīng)度值。算法在211次迭代時(shí)結(jié)果趨于平衡。其最佳的送粉速率7.229 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min，伸長(zhǎng)率為 70.15 %。

2.4 基于遺傳算法的拉伸性能多目標(biāo)優(yōu)化

2.4.1 多目標(biāo)遺傳算法的基本思想

需要同時(shí)優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的問(wèn)題通常被稱為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。目前對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化大多采用傳統(tǒng)的權(quán)重法，即將多個(gè)目標(biāo)函數(shù)加權(quán)整合為單個(gè)目標(biāo)函數(shù)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。加權(quán)求和方法易于理，可以很容易地建立起數(shù)學(xué)模型，而且計(jì)算速度快，以其便捷性得到了廣泛的應(yīng)用。本文采用加權(quán)求和法來(lái)解決拉伸性能多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

2.4.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在遺傳算法計(jì)算中，不同目標(biāo)函數(shù)數(shù)據(jù)的絕對(duì)值范圍不一致，數(shù)值相差過(guò)大，如果不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生十分不利的影響。因此，在進(jìn)行MATLAB遺傳算法多目標(biāo)優(yōu)化前，需要對(duì)目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行歸一化預(yù)處理。本文采用歸一化公式如式(5)：

(5)

2.4.3 多目標(biāo)優(yōu)化的線性加權(quán)

線性加權(quán)法就是將多目標(biāo)的加權(quán)和作為單目標(biāo)，即將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，如式(6)。

minF(X)=[f1(X),f2(X),…,fm(X)]T

s.t.gu(X)≥0u=1,2,…,p

hv(X)≥0v=1,2,…,q

(6)

轉(zhuǎn)化為式(7)轉(zhuǎn)化為：

(7)

s.t.gu(X)≥0u=1,2,…,p

hv(X)≥0v=1,2,…,q

本文采用加權(quán)系數(shù)分別為ω1=0.25,ω2=0.25,ω3=0.5；得到目標(biāo)函數(shù)為min-u=-0.25Rm-0.25σs-0.5δ。

2.4.4 多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果

利用MATLAB遺傳算法工具箱對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)算法種群規(guī)模N=100，交叉概率pc=0.8，變異概率pm為0.2，選擇概率為0.5，最大遺傳代數(shù)為300，運(yùn)行算法，結(jié)果如圖8所示。圖中底部的點(diǎn)表示各代最佳適應(yīng)度值，其上的點(diǎn)表示各代平均適應(yīng)度值。算法在245次迭代時(shí)結(jié)果趨于平衡。前20次的迭代運(yùn)算中數(shù)據(jù)變化較大，第20次迭代后數(shù)據(jù)變化幾乎可以忽略，其最佳的送粉速率7.239 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min，抗拉強(qiáng)度為763.981 4 MPa，屈服強(qiáng)度為553.520 4 MPa，伸長(zhǎng)率為 0.701 540。

2.4.5 優(yōu)選工藝參數(shù)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證優(yōu)化工藝的合理性，在正交試驗(yàn)基礎(chǔ)上進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果如表4、圖9能明顯看出回歸模型的抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率明顯強(qiáng)于優(yōu)選的結(jié)果，抗拉強(qiáng)度提高3.5%，屈服強(qiáng)度提高9.8%，伸長(zhǎng)率提高40%。最終得出了抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率折中最優(yōu)的工藝參數(shù)組合。

表4 優(yōu)選工藝參數(shù)驗(yàn)證

3 結(jié)語(yǔ)

本次實(shí)驗(yàn)探究工藝參數(shù)對(duì)增減材復(fù)合加工的316L拉伸性能的影響，分別采用單目標(biāo)和多目標(biāo)遺傳算法對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，可得出以下結(jié)論：

(1)根據(jù)正交實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用MATLAB擬合出工藝參數(shù)對(duì)抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率影響的回歸方程。并通過(guò)比較F值、P值以及R2可知擬合模型合理，故可用于預(yù)測(cè)相同工藝條件的拉伸性能。

(2)本次試驗(yàn)利用遺傳算法進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化可知：基于正交試驗(yàn)的前提下，送粉速率8.71 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min，抗拉強(qiáng)度達(dá)到最優(yōu)值為 765.921 0 MPa；送粉速率7.23 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min，屈服強(qiáng)度達(dá)到最優(yōu)值為 553.520 4 MPa；送粉速率7.23 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min，伸長(zhǎng)率達(dá)到最優(yōu)值為 0.701 540。

(3)本次試驗(yàn)利用遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化可知：送粉速率7.23 g/min，激光功率600 W，掃描速度600 mm/min得到拉伸性能最優(yōu)值為抗拉強(qiáng)度763.981 4 MPa，屈服強(qiáng)度553.520 4 MPa，伸長(zhǎng)率 0.701 540。為實(shí)際生產(chǎn)提供了參考依據(jù)。