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选用大小为70 mm×30 mm×10 mm的H13热作模具钢作为基体材料,其熔覆长度为30 mm,而熔覆层总宽和高度由送粉量、光斑尺寸所确定,使用ANSYS APDL模块编程建模。为了保证计算的精度和提高计算的效率,沿长度方向自中心向两边采用了由密到疏的网格划分方式,图 1所示为ANSYS APDL模块中有限元模型网格划分结果。
本文中采用了高斯热源对激光熔覆过程进行模拟,下式为高斯热源分布公式:
$ q(r)=\frac{3 Q}{\pi R^2} \exp \left(-\frac{3 r^2}{R^2}\right)=q_{\mathrm{m}} \exp \left(\frac{3 r^2}{R^2}\right) $
(1) 式中,R和r分别为激光光斑半径和距离光斑中心的长度;Q是输入的激光能量(Q=η·P), η和P分别为激光利用率和激光功率;q(r)代表距离为r所在位置上的热流密度,qm代表高斯热源模型的最大热流密度。
图 2为高斯热源分布模型示意图。基体与涂层材料均为H13,本文中采用JmatPro软件较为准确地导出其热物性参数,如图 3所示。
本文作者在ANSYS APDL中对模型的建立、初始条件、热源以及边界条件等参数进行程序编写。由于温度场和应力场主要受激光工艺参数的影响,故本文中主要运用“生死单元法”来模拟如表 1所示的不同功率和不同扫描速率参数下,温度场和应力场的变化规律。
表 1 工艺参数表
Table 1. Process parameter table
process parameter number laser power/W scanning speed/(mm·s-1) 1 800 8 2 800 12 3 800 16 4 1200 8 5 1200 12 6 1200 16 7 1600 8 8 1600 12 9 1600 16 由于中心截面的温度场和应力场较为稳定,所得到的模拟信息准确性较高,故以中心截面为基础选取如图 4所示的关键节点。其中节点1在涂层顶部,节点2在涂层中部,两节点相距0.167 mm;节点3在结合界面处,与节点1相距0.5 mm;节点3、4、5相邻间距为0.2 mm,节点6、3、7相邻间距为1 mm。
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图 5所示为9组工艺参数下节点6、3、7在整个熔覆过程的最高温度值。由图 5可知,激光功率对温度的影响比扫描速率的影响显著。基体与涂层结合处(水平方向节点6、3、7)的最高温度值随激光功率的增大而增大,这是由于在激光熔覆的过程中,功率越大,作用在同一位置上的热量就越大,传导至结合处的温度也就越大;扫描速率的作用效果与其相反,这主要是随着扫描速率的增加,热源作用在单位体积内的时间减少,使得传导至结合处的温度也随之减少。在相同工艺下,节点3的最高温度值高于节点6和节点7,且节点6和节点7的最高温度值近乎相等,这种规律与节点的选取位置以及高斯热源的分布规律有着密切的关系。
图 5 不同工艺参数下节点的最大温度值
Figure 5. Maximum temperature value of the node under different process parameters
由于H13合金的熔点为1300 ℃,观察图 5发现,表 1中的工艺参数组合(4、5、7、8、9)在结合处(节点6、3、7)的最高温度值均大于1300 ℃,由此可以推断出表 1中的工艺参数组合(4、5、7、8、9)能够使涂层和基体形成良好的冶金结合。热应力的存在是导致裂纹产生的主要原因之一,为保证激光熔覆后涂层性能最好,可通过选取最小热应力的方式进一步确定数值模拟的工艺参数,图 6所示为5组工艺参数组合(4、5、7、8、9)下同一位置上的3维热应力图。可以发现,在功率为1200 W、扫描速率为12 mm/s时,所产生的热应力值最小。结合图 5发现,热应力的大小与最高温度值成正相关。因此,选择工艺参数组合5(激光功率1200 W、扫描速率12 mm/s)作为数值模拟的参数。
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为进一步确认模拟获得的工艺参数的熔覆效果,对试样进行了分析和检测。使用XJ-HU500型工业显微镜观察并测量涂层的相关尺寸;使用扫描电子显微镜(scanning electron microscope, SEM)和超景深显微镜(VHX-6000)对涂层截面进行表征;使用显微硬度仪(HXD-1000)进行硬度测量,测量起始点在熔覆层顶部,终点在基体上,其中加载力200 N、加载时间15 s,间隔50 μm;使用摩擦磨损试验机进行磨损性能测试,对磨副材料选用淬火的45#钢。
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基于本文中建立的最优参数下的单道熔覆层模型,得到如图 9所示的模拟与实验形貌对比图。其中图 9a为激光熔覆试验制备的熔覆层形貌(腐蚀后),截面无裂纹、夹杂以及气孔等冶金缺陷;图 9b为模拟得到的温度场。从图 9中可以发现:模拟结果与实际涂层的形貌和温度分布较为接近;模拟中的热影响区、结合区与实验制备的结果高度一致;测量熔覆层的深度为0.13 mm,与模拟得到的深度为0 mm~0.2 mm相应证,进一步说明了模拟结果的可靠性。
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研究表明,激光熔覆层的性能很大程度受凝固组织的影响,而对凝固组织起决定性作用的因素主要有固液界面温度梯度G、凝固速率R以及其比值G/R[20]。为了简化问题,将温度低于1300 ℃的部分视为凝固已经完成[21]。结合图 7发现:距离涂层表面的距离越远(距离结合区越近),温度下降至1300 ℃下的时间最早,凝固最先发生,因此晶粒的凝固从熔池底部开始;凝固速率自涂层顶部至底部逐渐减小,这与传热途径有着密切的关联,表层传热途径多,因此凝固速率最快。结合部分由于热传导为主要散热途径,会产生较大的温度梯度。
图 10所示为熔覆层截面组织形貌。可以看到:由于涂层与基体交界处的温度梯度G较凝固速率R大得多,从而导致了此部分以平面晶形的生长。随R的增大以及G的减小,相应的G/R比值逐渐减小,粗大的柱状晶、胞状晶在涂层底部形成并沿基体外延生长(与热流方向相反)。在涂层中部,G/R减小到一定数值之后,界面的增长方式转变为相对于更加细小,并具有结晶方向的交叉树枝晶和更为细微的等轴晶结构,这源于涂层的上表面和两侧与空气接触且底部与基体相连,熔池内的热能通过基体和大气传递,由此形成了不同方向的温度梯度, 从而使得晶体的增长方式出现了转变。接近涂层顶部区域时,通过基体和空气介质的散热变得更快,G/R比值更小,界面自由生长,从而产生了各向异性的细小等轴晶。通过分析发现,熔覆层整体组织过渡变化平稳,组织比较细小,没有贯穿整个结晶区域的晶体组织,且与模拟结果匹配性很高,进一步证明了模拟结果的可靠性。
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图 11所示为涂层顶部至基体的截面显微硬度。从图中可以看出,涂层的平均显微硬度为660.9925 HV0.2,远大于基体硬度(200 HV0.2),极大增加了基体的表面硬度(3倍以上);热影响区(heat affected zone, HAZ)在基体与熔覆层的中间,此区域的硬度随距离基体越近硬度越低。这些现象可以解释为:在熔池区和热影响区,由于激光加热的作用,晶粒细化,金相组织更加致密,提高了硬度。越靠近基体,激光加热的作用越小,晶粒组织变大,硬度降低,因此硬度的变化趋势为从熔覆层顶部至基体呈阶梯状降低。
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采用干滑动磨损实验对基体以及熔覆层进行摩擦学性能对比测试,磨损表面的宏观形貌见图 12。可以清晰地看到,熔覆层磨损轨迹宽度相较于基体减小明显,定性地说明了熔覆层耐磨性优于基体。
为了定量分析出耐磨性提高了多少,采用磨损量进行评价。其中磨损率W的计算公式为:
$ W=\frac{m}{\pi d n} $
(2) 式中,m、d以及n分别代表磨损量(磨损质量损失)、对磨环直径以及对磨环转动圈数。计算得到:基体的磨损质量是63.32 mg,熔覆层的磨损质量是2.2 mg。因此,可以定量地分析出,熔覆层耐磨性相较于基体显著提高(28倍以上),结合硬度变化规律,可以推断出耐磨性和硬度呈正相关。
热作模具表面激光熔覆H13的数值模拟及实验研究
Experimental validation and numerical simulation of laser cladding of H13 steel on hot work mold surfaces
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摘要: 为了解决热作模具表面磨损并导致失效的问题, 基于ANSYS APDL软件, 采用数值模拟的方式在热作模具上施加高斯热源, 并利用生死单元法将H13合金粉末进行熔覆。通过温度场和应力场对工艺参数进行优化选择, 对优化后的工艺参数进行实验验证, 并对涂层进行了性能检测。结果表明, 所选参数范围内的模拟最优参数为激光功率1200 W, 扫描速率12 mm/s, 模拟结果与实际涂层的形貌和温度分布较为接近; 数值模拟中的热影响区以及结合区与实验制备的结果高度一致; 测量熔覆层的深度为0.13 mm, 与模拟得到的深度为0 mm~0.2 mm相应证, 进一步说明了模拟结果的可靠性; 熔覆层的硬度以及耐磨性得到极大的提升, 分别是基体的3倍和28倍以上。此研究结果为强化和修复热作模具提供了参考。Abstract: For the sake of solving the problem of surface wear and failure of the hot work die, based on ANSYS APDL software, a Gaussian heat source was applied to the hot work die by numerical simulation, and the H13 alloy powder was clad by the life and death element method. The process parameters were optimized and selected through the temperature field and stress field. The optimized process parameters were tested and verified, and the performance of the coating was tested. The results show that the optimal simulation parameters within the selected parameter range are the laser power of 1200 W and the scanning speed of 12 mm/s. The simulation results are close to the morphology and temperature distribution of the actual coating. The heat-affected zone in the numerical simulation and the combination of the results are highly consistent with the experimentally prepared results; the measured depth of the cladding layer is 0.13 mm, which corresponds to the simulated depth of 0 mm~0.2 mm, which further illustrates the reliability of the simulation results; the hardness and wear resistance of the cladding layer have been greatly improved, which are 3 times and 28 times more than that of the matrix, respectively. The results of this study provide a reference for strengthening and repairing hot work molds.
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表 1 工艺参数表
Table 1. Process parameter table
process parameter number laser power/W scanning speed/(mm·s-1) 1 800 8 2 800 12 3 800 16 4 1200 8 5 1200 12 6 1200 16 7 1600 8 8 1600 12 9 1600 16 -
[1] 李金华, 安学甲, 姚芳萍, 等. H13钢激光熔覆Ni基涂层热应力循环的仿真研究[J]. 中国激光, 2021, 48(10): 1002104. LI J H, AN X J, YAO F P, et al. Simulation on thermal stress cycle in laser cladding of H13 steel Ni-based coating[J]. Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(10): 1002104(in Chinese). [2] 李绍宏, 何文超, 张旭, 等. H13型热作模具钢表面改性技术研究进展[J]. 钢铁, 2021, 56(3): 13-22. LI Sh H, HE W Ch, ZHANG X, et al. Research progress on surface treatment technologies of H13 hot work die steel[J]. Iron & Steel, 2021, 56(3): 13-22(in Chinese). [3] 曹俊, 卢海飞, 鲁金忠, 等. WC对激光熔覆热作模具的组织和磨损性能的影响[J]. 中国激光, 2019, 46(7): 0702001. CAO J, LU H F, LU J Zh, et al. Effects of tungsten carbide particles on microstructure and wear resistance of hot-working laser cladding[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(7): 0702001 (in Chinese). [4] MENG C, CAO R, LI J, et al. Mechanical properties of TiC-reinforced H13 steel by bionic laser treatment[J]. Optics & Laser Technology, 2021, 136: 106815. [5] 李洪波, 高强强, 李康英, 等. 表面激光熔覆H13/NiCr-Cr3C2复合粉末熔覆层性能研究[J]. 中国激光, 2021, 48(18): 1802017. LI H B, GAO Q Q, LI K Y, et al. Properties of surface laser cladding H13/NiCr-Cr3C2 composite powder cladding[J]. Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(18): 1802017(in Chinese). [6] 刘立君, 冯梦奎, 王晓陆, 等. 超声辅助H13模具钢表面激光熔覆强化层组织分析[J]. 焊接学报, 2021, 42(6): 85-90. LIU L J, FENG M K, WANG X L, et al. Microstructure analysis of laser cladding strength-ening layer on H13 die steel surface assisted by ultrasonic[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2021, 42(6): 85-90(in Chinese). [7] XUE K N, LU H F, LUO K Y, et al. Effects of Ni25 transitional layer on microstructural evolution and wear property of laser clad composite coating on H13 tool steel[J]. Surface and Coatings Technology, 2020, 402: 126488. doi: 10.1016/j.surfcoat.2020.126488 [8] 陈子豪, 孙文磊, 黄勇, 等. 镍基高温合金激光熔覆涂层组织及性能研究[J]. 激光技术, 2021, 45(4): 441-447. CHEN Z H, SUN W L, HUANG Y, et al. Study on microstructure and properties of laser cladding coating for base superalloy[J]. Laser Technology, 2021, 45(4): 441-447(in Chinese). [9] LU J Z, CAO J, LU H F, et al. Wear properties and microstructural analyses of Fe-based coatings with various WC contents on H13 die steel by laser cladding[J]. Surface and Coatings Technology, 2019, 369: 228-237. [10] 胡晏明, 陈炜, 曹一枢, 等. 激光熔覆技术在模具磨损控制方面的研究进展[J]. 热加工工艺, 2021, 50(2): 10-12. HU Y M, CHEN W, CAO Y Sh, et al. Research progress of laser cladding technology in die wear control[J]. Hot Working Technology, 2021, 50(2): 10-12(in Chinese). [11] 黄海博, 孙文磊. Ni60激光熔覆工艺参量对涂层裂纹及厚度的影响[J]. 激光技术, 2021, 45(6): 788-793. HUANG H B, SUN W L. Influence of laser cladding process parameters on crack and thickness of Ni60[J]. Laser Technology, 2021, 45(6): 788-793(in Chinese). [12] YANG Z, HAO H, GAO Q, et al. Strengthening mechanism and high-temperature properties of H13+ WC/Y2O3 laser-cladding coatings[J]. Surface and Coatings Technology, 2021, 405: 126544. [13] LU J Z, XUE K N, LU H F, et al. Laser shock wave-induced wear property improvement and formation mechanism of laser cladding Ni25 coating on H13 tool steel[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2021, 296: 117202. [14] LIZZUL L, SORGATO M, BERTOLINI R, et al. On the influence of laser cladding parameters and number of deposited layers on asbuilt and machined AISI H13 tool steel multilayered claddings[J]. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2021, 35: 361-370. [15] CHAI Q, WANG Z, FANG C, et al. Numerical and experimental study on the profile of metal alloys formed on the inclined substrate by laser cladding[J]. Surface and Coatings Technology, 2021, 422: 127494. [16] LIU Y, XU T, ZHANG D, et al. Numerical simulation and microstructure formation mechanism of Ni-based coating fabricated by laser on copper plate[J]. Optik, 2022, 254: 168645. [17] WANG Ch Y, ZHOU J Zh, ZHANG T, et al. Numerical simulation and solidification characteristics for laser cladding of Inconel 718[J]. Optics & Laser Technology, 2022, 149: 107843. [18] GAO J, WU C, HAO Y, et al. Numerical simulation and experimental investigation on three-dimensional modelling of single-track geometry and temperature evolution by laser cladding[J]. Optics & Laser Technology, 2020, 129: 106287. [19] ZHANG Q, XU P, ZHA G, et al. Numerical simulations of temperature and stress field of Fe-Mn-Si-Cr-Ni shape memory alloy coating synthesized by laser cladding[J]. Optik, 2021, 242: 167079. [20] CUI Ch, WU M P, HE R, et al. Understanding Stellite-6 coating prepared by laser clad-ding: Convection and columnar-to-equiaxed transition[J]. Optics & Laser Technology, 2022, 149: 107885. [21] GAO W, ZHAO S, WANG Y, et al. Numerical simulation of thermal field and Fe-based coating doped Ti[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2016, 92: 83-90.