关键技术问题与潜在应用：激光粉末床熔融多材料增材制造(2)(2)
l 热力学计算和过程模拟
在多材料LPBF工艺中，了解材料性能的相容性并预测异种材料的行为（界面形态、熔池形状、微观结构演变等），然后快速筛选多材料结构的材料类型和工艺参数至关重要。然而，多材料LPBF中材料性能的相容性和潜在物理行为是与熔体池的热力学和流体动力学、相变、材料热力学等相关的复杂科学问题。此外，高度相容的材料可能具有类似的功能，导致多材料部件的单一功能，这可能无法适应可变的工作环境。目前，界面工艺参数的优化仍然主要是通过大量的试错实验，这可能导致较长的交付周期和较高的成本。
数值模拟是了解多材料LPBF过程中潜在物理行为的有效方法（Yao等人，2021）。理解多材料LPBF中界面微观结构的形成机制至关重要。然而，目前使用相场建模和元胞自动机方法1.进行的微观结构模拟研究主要针对二元合金或三元合金。此外，缺乏混合材料的物理特性是在微观尺度上获得多材料LPBF精确模型的另一个障碍。因此，基于微观方法进行的工作有限。
图23 （a）多轨道、多层和多材料LPBF建模框架，以及（b）多材料结构LPBF物理模型示意图。
Gu等人（2020年）开发了一个综合建模框架，以预测在介观尺度上的多材料LPBF过程中多轨道、多层和多材料结构的熔池发展（图23（a））。在这个框架中，可以在打印之前探索多种材料结构的粉末材料的各种组合，这为多种材料结构设计和优化提供了有价值的见解。Sun、Chueh和Li（2020）开发了一个中尺度计算流体动力学模型，用于模拟单轨多材料LPBF熔池行为。由于不同材料的不同热物理性质（熔点、激光束吸收率、热导率等），在熔融混合的IN718/CuSn10粉末时观察到不均匀的温度分布。随着CuSn10含量的增加，熔池温度降低。除金属/金属多材料结构外，Chen，Gu等人（2019）提出了一种多层有限元模型，以研究TiB2/Ti6Al4的热行为 V多材料结构，随后的实验证明了模型的有效性（图23（b））。
然而，在这些模拟工作中，没有研究不同材料之间界面的三维形态演变。最近，Yao等人（2021）开发了一个多物理模型，该模型将微米级流体动力学与纳秒级热扩散过程相结合，以检查316L和IN718之间界面的三维形貌演变（图24（a））。他们发现，当界面处熔体池的纵横比高于0.25且低于0.55时，可以获得“鱼鳞”形态（图24（b–f））。“鱼鳞”形态有助于在界面处形成机械联锁结构和缠结的弯曲颗粒（图24（f）和（g）），从而提高界面结合强度。
图24 （a）单道激光扫描的代表性图像，显示了用于不同观察方向的横截面，（b–e）分别来自横截面a-a、b-b、C-C和D-D的熔体池内流动特性的模拟结果。（f）界面的“鱼鳞”形态，以及（g）沿横截面E-E的代表性元素分布图和微观结构。
l 粉末交叉污染和回收
LPBF设备的开发使得能够根据需要打印具有空间分布的不同材料的多材料结构。然而，粉末交叉污染和打印后不同粉末的回收仍然是需要解决的关键问题。
一方面，LPBF的固有特性（例如，基于粉末床）带来了多材料结构打印过程中不可避免的粉末交叉污染问题。在打印一个粉末层之后，需要清除未熔化区域中的粉末；否则，不同粉末的混合物会导致粉末交叉污染。这种混合物可能会破坏精细材料布局并改变多材料结构的功能，这不利于对其性能的精确控制。因此，清洁系统对于多材料LPBF设备有效去除打印层内未经退火的粉末至关重要。此外，还需要设备的粉末预设能力来实现异种粉末的精确预设。
另一方面，对于多材料LPBF设备，应考虑不同粉末的回收、分离和再利用，以降低材料成本。如果混合粉末的粒度存在显著差异，可通过筛分进行分离；如果混合粉末具有不同的磁性，可以通过磁吸附分离；如果混合粉末的密度不同，则可通过颗粒惯性进行分离。此外，多材料LPBF设备应避免在打印过程中混合原料粉末。
潜在应用
LPBF打印多材料零件具有多种功能/性能，在航空航天、核能、海洋和海上的各种应用中，在高温、高负荷和高腐蚀等恶劣环境中工作具有巨大潜力。
图25 LPBF打印的多材料零件，在4D打印、动力传动系统传输系统和通信设备中具有潜在应用：（a）Ni20Mn6/Ni36的智能多材料结构，（b）混合CuSn10/PA11齿轮，（c）CuSn10/PA11涡轮叶片，（d）CUSN110/PA11手机后壳，以及（e）316L SS/CuSn10/PA11联锁环。
此外，多材料AM甚至在四维（4D）打印领域显示了其优势。例如，通过对不同材料（例如形状记忆合金和非形状记忆合金）的布局设计，可以在加热后获得具有特定形状变化的新型智能材料，如图25（a）所示。多材料结构也可应用于动力传动系传输系统。图25（b）显示了高度为3的打印CuSn10/PA11多材料齿 这证明了多材料LPBF用于制造具有复杂结构的金属/聚合物部件的能力。图25（c）显示了一个打印铜/聚合物涡轮叶片，其中只有叶片的中心由铜制成。铜/聚合物涡轮叶片可以潜在地应用于磁性驱动的动力系统。
在通信设备领域，可以将扬声器、控制模块和辐射/电绝缘体等聚合物组件连接到金属电子设备外壳上。图25（d）显示了LPBF打印的CuSn10/PA11多材料手机后壳，这可以简化手机后壳的生产。图25（e）显示了316 SS/CuSn10/PA11多材料联锁环，由三种不同材料组成。在电子电路领域，直接制造复杂多材料结构的方法可以与其他AM工艺集成，以制造3D复杂电路，从而能够直接打印整个电气设备。此外多材料LPBF可允许在预定义位置使用所需材料构建复杂的3D金属电路和陶瓷封装形状，以提高功能或性能。
图26 LPBF打印的多材料零件在珠宝和能源领域具有潜在应用：（a）CuSn10/玻璃吊坠，（b）CuCrZr/316L多材料热交换器，和（c）IN718/SS316L多物质热交换器。
图26（a）显示了LPBF打印的金属/玻璃多材料装饰结构，这表明了多材料LPBF在珠宝领域的创新可行性。它不仅可以省略后续镶嵌工艺，还可以直接制造具有不同材料分布的复杂结构。图26（b）显示了由比利时Aerosint SA公司制造的具有复杂弯曲结构的CuCrZr/316L多材料管式热交换器。在热交换器中，铜管充当通道之一，并由316L通道包围。与传统焊接方法相比，多材料换热器的LPBF工艺具有成本效益。
在生物医学领域，多材料结构的LPBF处理允许打印植入物实现精细的多材料布局，以获得人体骨骼所需的各种性能（如生物相容性、刚度、耐磨性、耐腐蚀性）。
图27 在生物医学领域具有潜在应用的LPBF打印多材料零件：（a）用于LPBF的NiTi/Ti6Al4V多材料髋关节植入物的设计概念，以及（b）具有可控药物递送轮廓的LPBF打印金属/聚合物植入物。
图27（a）显示了打印的NiTi/Ti6Al4 V多材料HIP植入物。这种多材料HIP植入物包括Ti6Al4 V内部区域具有足够的机械强度和刚度，NiTi外部区域具有受控的体积膨胀（形状记忆激活），以促进合适的骨植入物接触并诱导骨向内生长。金属/聚合物混合结构也可用于矫形应用。Chueh、Wei等人（2020年）开发了一种新型LPBF打印金属/聚合物植入物，具有可控的药物输送特性。可以装载抗生素的聚合物是可生物降解的，并嵌入金属植入物中，如图27（b）所示。
在航空航天领域，LPBF工艺可用于制造在极端恶劣环境中工作的多材料零件，通过以经济高效的方式配置柔性材料布局，实现优异的环境适应性。例如，美国国家航空航天局（NASA）开展了一个名为“快速分析和制造推进技术”的项目，该项目的关键目标之一是推进双金属和多金属AM技术。
在该项目中，LPBF已成熟地应用于燃烧室的制造，并与其他增材制造技术（例如，吹塑粉末定向能量沉积，BP-DED）相结合，以制造轻质推力室组件（图28）。这表明多材料LPBF技术可以在腔室和喷嘴之间产生连续的冷却通道，并通过配置适当的材料布局来减轻零件的重量。
图28 （a）为BP-DED准备的LPBF打印GRCop腔室，（b）耦合制造演示器的BP-EDD工艺，以及（c）完整的耦合BP-DED/LPBF双金属样件。
展望
LPBF增材制造工艺可以开发各种多材料类型，以满足工业应用对零件多功能性的日益增长的要求。可以引入机器学习来加速LPBF新的多材料类型的开发。由材料属性（化学成分、熔点、激光吸收率、热导率、比热容等）、打印工艺参数（激光功率、扫描速度、层厚、图案填充空间等）组成的综合数据库，可以建立打印多材料零件的性能（强度、延展性、疲劳寿命、耐磨性、耐腐蚀性等），用于训练机器学习模型。然后，可以使用经过训练的模型预测新的多种材料类型的零件性能。此外，可以通过基于实时监测技术（例如高速X射线成像）的高保真表征方法来监测打印期间的中间时间级热动力学和空间级结构演变。因此，可以理解多材料LPBF中不同材料之间的热行为和结构形成。
多材料界面的设计可以有效地提高界面结合强度。可以在LPBF打印多材料结构的界面处创建连续梯度过渡区和机械联锁结构。需要探索过渡区特性（厚度、成分等）对界面结合强度的影响。机械联锁结构的设计特征，例如尺寸和形状，可以确定异种材料之间界面粘结的力学。
可以探索LPBF工艺的改进，以打印高质量的多材料结构。绿色和蓝色激光的引入可用于有效打印具有高反射率的多种材料（铜、铝）。在多材料打印过程中，可以使用额外的电场、超声波和磁场来搅拌熔池，这可以细化微观结构，减少缺陷，从而促进异种材料的冶金结合。
原位监测可用于确保LPBF过程中的高质量多材料零件。借助高速摄影技术和红外成像相机，可以在打印过程中获得熔池的温度和大小、溅射的大小以及溅射距离和角度。此外，现场高速同步辐射X射线成像可用于研究界面动力学（熔体池几何结构、内部流动模式、孔隙形成/消除等）。最后，获得的熔池、溅射和界面动力学信息可用于机器学习，以建立界面缺陷形成与多材料LPBF中采用的工艺参数之间的关系，从而通过优化工艺参数确保零件质量。
名词释义
1. 元胞自动机(cellular automata，CA) 是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。
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