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北科大《Acta》:高通量增材制造發(fā)現(xiàn)材料強(qiáng)化新機(jī)理,!

3D打印動(dòng)態(tài)
2024
01/19
09:47
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評(píng)論
來(lái)源:材料學(xué)網(wǎng)

北京科技大學(xué),、北京材料基因工程高精尖創(chuàng)新中心曲選輝、張百成研究團(tuán)隊(duì),,在自主開(kāi)發(fā)的連續(xù)梯度增材制造技術(shù)(https://doi.org/10.1016/j.addma.2021.101926)基礎(chǔ)上,,通過(guò)材料成分遍歷結(jié)合力學(xué)性能快速篩選,再次取得創(chuàng)新性成果:

銅鐵合金兼具銅的高導(dǎo)電導(dǎo)熱性,、良好的塑性以及鐵的高強(qiáng)度,,在軌道交通、海洋船舶,、航空航天以及國(guó)防軍工領(lǐng)域具有重要應(yīng)用前景,。然而,銅和鐵屬于亞穩(wěn)態(tài)難混溶合金,,高溫下存在液相難混溶間隙,,在熔煉銅鐵合金過(guò)程中會(huì)發(fā)生兩相分離形成富銅區(qū)和富鐵區(qū),產(chǎn)生成分偏析,,從而降低力學(xué)性能,。很多學(xué)者嘗試在熔煉階段引入超聲波,、磁性等手段實(shí)現(xiàn)鐵-銅的液滴破碎以及液相均勻分布,提高力學(xué)性能,,但是由于熔煉過(guò)程冷速較慢,,液相存在時(shí)間較長(zhǎng),,導(dǎo)致細(xì)小液滴發(fā)生Ostwald熟化現(xiàn)象,,形成較大的材料偏析,。目前基于熔煉,、形變,、粉末冶金等銅鐵合金制備方法尚無(wú)法實(shí)現(xiàn)納米級(jí)鐵顆粒的彌散分布控制。

為了解決這一問(wèn)題,,研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)高通量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)Cu10Sn-SS316L進(jìn)行了全成分遍歷打印,對(duì)高通量制備試樣進(jìn)行表征,,發(fā)現(xiàn)了該合金體系中的微觀組織與力學(xué)性能隨成分變化的規(guī)律,。通過(guò)實(shí)驗(yàn)篩選,發(fā)現(xiàn)在80%Cu10Sn-20%SS316L成分下,,打印部件具有遠(yuǎn)高于兩種原材料的力學(xué)性能(UTS>800 MPa,,EL>9 %),。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察與模擬研究,,在LPBF微觀熔池中馬爾戈尼效應(yīng)以及熔池末端聲波作用下,,雙液相被進(jìn)一步分散均勻化,,同時(shí)在超快冷速(106~107k/s)條件下,,富銅液相發(fā)生了納米尺度下的旋節(jié)分解,,最終形成了彌散分布在銅基體中的納米級(jí)BCC相球形鐵顆粒結(jié)構(gòu),,在材料形變過(guò)程中起到釘扎作用,,從而提高了力學(xué)性能,。這一發(fā)現(xiàn)為高能束增材制造材料設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化提供了一條嶄新思路,。相關(guān)研究成果以“Laser powder bed fusion of immiscible steel and bronze: A compositional gradient approach for optimum constituent combination”為題發(fā)表在材料頂刊《Acta Materialia》上。北京科技大學(xué)博士生溫耀杰與中南大學(xué)博士生吳曉科為該論文的共同第一作者,,文章作者還包括中南大學(xué)張利軍教授與印度、新加坡學(xué)者,。

原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.actamat.2023.119572

△整體思路

圖1 梯度打印示意圖及試樣樣品,。

圖2 各組分分布的XRD圖樣,。

圖3 不同組分下微觀組織及特征結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)規(guī)律

圖4 20, 40, 60 and 80 wt.% Cu10Sn成分切片的高倍BSE照片

圖5 不同成分下的組織及取向變化

圖6 具有BCC相富鐵納米球形結(jié)構(gòu)的微觀組織照片
圖7 力學(xué)性能分布及斷口照片,。

圖8增材制造方法和傳統(tǒng)工藝生產(chǎn)的Cu-Fe合金極限抗拉強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率比較

圖9 相場(chǎng)模擬結(jié)果

圖10 沿梯度方向CSI的變化

圖11 (a)從80 wt. % Cu10Sn的拉伸試樣中提取的TEM明場(chǎng)像,。(b) α-Cu和α-Fe界面的HRTEM圖像和(c)基體中的層錯(cuò)圖像,(d)為(c)中層錯(cuò)的FFT和IFFT圖像



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