關鍵技術問題與潛在應用：激光粉末床熔融多材料增材制造(2)(2)
l 熱力學計算和過程模擬
在多材料LPBF工藝中，了解材料性能的相容性并預測異種材料的行為（界面形態、熔池形狀、微觀結構演變等），然后快速篩選多材料結構的材料類型和工藝參數至關重要。然而，多材料LPBF中材料性能的相容性和潛在物理行為是與熔體池的熱力學和流體動力學、相變、材料熱力學等相關的復雜科學問題。此外，高度相容的材料可能具有類似的功能，導致多材料部件的單一功能，這可能無法適應可變的工作環境。目前，界面工藝參數的優化仍然主要是通過大量的試錯實驗，這可能導致較長的交付周期和較高的成本。
數值模擬是了解多材料LPBF過程中潛在物理行為的有效方法（Yao等人，2021）。理解多材料LPBF中界面微觀結構的形成機制至關重要。然而，目前使用相場建模和元胞自動機方法1.進行的微觀結構模擬研究主要針對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觀尺度上獲得多材料LPBF精確模型的另一個障礙。因此，基于微觀方法進行的工作有限。
圖23 （a）多軌道、多層和多材料LPBF建模框架，以及（b）多材料結構LPBF物理模型示意圖。
Gu等人（2020年）開發了一個綜合建模框架，以預測在介觀尺度上的多材料LPBF過程中多軌道、多層和多材料結構的熔池發展（圖23（a））。在這個框架中，可以在打印之前探索多種材料結構的粉末材料的各種組合，這為多種材料結構設計和優化提供了有價值的見解。Sun、Chueh和Li（2020）開發了一個中尺度計算流體動力學模型，用于模擬單軌多材料LPBF熔池行為。由于不同材料的不同熱物理性質（熔點、激光束吸收率、熱導率等），在熔融混合的IN718/CuSn10粉末時觀察到不均勻的溫度分布。隨著CuSn10含量的增加，熔池溫度降低。除金屬/金屬多材料結構外，Chen，Gu等人（2019）提出了一種多層有限元模型，以研究TiB2/Ti6Al4的熱行為 V多材料結構，隨后的實驗證明了模型的有效性（圖23（b））。
然而，在這些模擬工作中，沒有研究不同材料之間界面的三維形態演變。最近，Yao等人（2021）開發了一個多物理模型，該模型將微米級流體動力學與納秒級熱擴散過程相結合，以檢查316L和IN718之間界面的三維形貌演變（圖24（a））。他們發現，當界面處熔體池的縱橫比高于0.25且低于0.55時，可以獲得“魚鱗”形態（圖24（b–f））。“魚鱗”形態有助于在界面處形成機械聯鎖結構和纏結的彎曲顆粒（圖24（f）和（g）），從而提高界面結合強度。
圖24 （a）單道激光掃描的代表性圖像，顯示了用于不同觀察方向的橫截面，（b–e）分別來自橫截面a-a、b-b、C-C和D-D的熔體池內流動特性的模擬結果。（f）界面的“魚鱗”形態，以及（g）沿橫截面E-E的代表性元素分布圖和微觀結構。
l 粉末交叉污染和回收
LPBF設備的開發使得能夠根據需要打印具有空間分布的不同材料的多材料結構。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決的關鍵問題。
一方面，LPBF的固有特性（例如，基于粉末床）帶來了多材料結構打印過程中不可避免的粉末交叉污染問題。在打印一個粉末層之后，需要清除未熔化區域中的粉末；否則，不同粉末的混合物會導致粉末交叉污染。這種混合物可能會破壞精細材料布局并改變多材料結構的功能，這不利于對其性能的精確控制。因此，清潔系統對于多材料LPBF設備有效去除打印層內未經退火的粉末至關重要。此外，還需要設備的粉末預設能力來實現異種粉末的精確預設。
另一方面，對于多材料LPBF設備，應考慮不同粉末的回收、分離和再利用，以降低材料成本。如果混合粉末的粒度存在顯著差異，可通過篩分進行分離；如果混合粉末具有不同的磁性，可以通過磁吸附分離；如果混合粉末的密度不同，則可通過顆粒慣性進行分離。此外，多材料LPBF設備應避免在打印過程中混合原料粉末。
潛在應用
LPBF打印多材料零件具有多種功能/性能，在航空航天、核能、海洋和海上的各種應用中，在高溫、高負荷和高腐蝕等惡劣環境中工作具有巨大潛力。
圖25 LPBF打印的多材料零件，在4D打印、動力傳動系統傳輸系統和通信設備中具有潛在應用：（a）Ni20Mn6/Ni36的智能多材料結構，（b）混合CuSn10/PA11齒輪，（c）CuSn10/PA11渦輪葉片，（d）CUSN110/PA11手機后殼，以及（e）316L SS/CuSn10/PA11聯鎖環。
此外，多材料AM甚至在四維（4D）打印領域顯示了其優勢。例如，通過對不同材料（例如形狀記憶合金和非形狀記憶合金）的布局設計，可以在加熱后獲得具有特定形狀變化的新型智能材料，如圖25（a）所示。多材料結構也可應用于動力傳動系傳輸系統。圖25（b）顯示了高度為3的打印CuSn10/PA11多材料齒 這證明了多材料LPBF用于制造具有復雜結構的金屬/聚合物部件的能力。圖25（c）顯示了一個打印銅/聚合物渦輪葉片，其中只有葉片的中心由銅制成。銅/聚合物渦輪葉片可以潛在地應用于磁性驅動的動力系統。
在通信設備領域，可以將揚聲器、控制模塊和輻射/電絕緣體等聚合物組件連接到金屬電子設備外殼上。圖25（d）顯示了LPBF打印的CuSn10/PA11多材料手機后殼，這可以簡化手機后殼的生產。圖25（e）顯示了316 SS/CuSn10/PA11多材料聯鎖環，由三種不同材料組成。在電子電路領域，直接制造復雜多材料結構的方法可以與其他AM工藝集成，以制造3D復雜電路，從而能夠直接打印整個電氣設備。此外多材料LPBF可允許在預定義位置使用所需材料構建復雜的3D金屬電路和陶瓷封裝形狀，以提高功能或性能。
圖26 LPBF打印的多材料零件在珠寶和能源領域具有潛在應用：（a）CuSn10/玻璃吊墜，（b）CuCrZr/316L多材料熱交換器，和（c）IN718/SS316L多物質熱交換器。
圖26（a）顯示了LPBF打印的金屬/玻璃多材料裝飾結構，這表明了多材料LPBF在珠寶領域的創新可行性。它不僅可以省略后續鑲嵌工藝，還可以直接制造具有不同材料分布的復雜結構。圖26（b）顯示了由比利時Aerosint SA公司制造的具有復雜彎曲結構的CuCrZr/316L多材料管式熱交換器。在熱交換器中，銅管充當通道之一，并由316L通道包圍。與傳統焊接方法相比，多材料換熱器的LPBF工藝具有成本效益。
在生物醫學領域，多材料結構的LPBF處理允許打印植入物實現精細的多材料布局，以獲得人體骨骼所需的各種性能（如生物相容性、剛度、耐磨性、耐腐蝕性）。
圖27 在生物醫學領域具有潛在應用的LPBF打印多材料零件：（a）用于LPBF的NiTi/Ti6Al4V多材料髖關節植入物的設計概念，以及（b）具有可控藥物遞送輪廓的LPBF打印金屬/聚合物植入物。
圖27（a）顯示了打印的NiTi/Ti6Al4 V多材料HIP植入物。這種多材料HIP植入物包括Ti6Al4 V內部區域具有足夠的機械強度和剛度，NiTi外部區域具有受控的體積膨脹（形狀記憶激活），以促進合適的骨植入物接觸并誘導骨向內生長。金屬/聚合物混合結構也可用于矯形應用。Chueh、Wei等人（2020年）開發了一種新型LPBF打印金屬/聚合物植入物，具有可控的藥物輸送特性。可以裝載抗生素的聚合物是可生物降解的，并嵌入金屬植入物中，如圖27（b）所示。
在航空航天領域，LPBF工藝可用于制造在極端惡劣環境中工作的多材料零件，通過以經濟高效的方式配置柔性材料布局，實現優異的環境適應性。例如，美國國家航空航天局（NASA）開展了一個名為“快速分析和制造推進技術”的項目，該項目的關鍵目標之一是推進雙金屬和多金屬AM技術。
在該項目中，LPBF已成熟地應用于燃燒室的制造，并與其他增材制造技術（例如，吹塑粉末定向能量沉積，BP-DED）相結合，以制造輕質推力室組件（圖28）。這表明多材料LPBF技術可以在腔室和噴嘴之間產生連續的冷卻通道，并通過配置適當的材料布局來減輕零件的重量。
圖28 （a）為BP-DED準備的LPBF打印GRCop腔室，（b）耦合制造演示器的BP-EDD工藝，以及（c）完整的耦合BP-DED/LPBF雙金屬樣件。
展望
LPBF增材制造工藝可以開發各種多材料類型，以滿足工業應用對零件多功能性的日益增長的要求。可以引入機器學習來加速LPBF新的多材料類型的開發。由材料屬性（化學成分、熔點、激光吸收率、熱導率、比熱容等）、打印工藝參數（激光功率、掃描速度、層厚、圖案填充空間等）組成的綜合數據庫，可以建立打印多材料零件的性能（強度、延展性、疲勞壽命、耐磨性、耐腐蝕性等），用于訓練機器學習模型。然后，可以使用經過訓練的模型預測新的多種材料類型的零件性能。此外，可以通過基于實時監測技術（例如高速X射線成像）的高保真表征方法來監測打印期間的中間時間級熱動力學和空間級結構演變。因此，可以理解多材料LPBF中不同材料之間的熱行為和結構形成。
多材料界面的設計可以有效地提高界面結合強度。可以在LPBF打印多材料結構的界面處創建連續梯度過渡區和機械聯鎖結構。需要探索過渡區特性（厚度、成分等）對界面結合強度的影響。機械聯鎖結構的設計特征，例如尺寸和形狀，可以確定異種材料之間界面粘結的力學。
可以探索LPBF工藝的改進，以打印高質量的多材料結構。綠色和藍色激光的引入可用于有效打印具有高反射率的多種材料（銅、鋁）。在多材料打印過程中，可以使用額外的電場、超聲波和磁場來攪拌熔池，這可以細化微觀結構，減少缺陷，從而促進異種材料的冶金結合。
原位監測可用于確保LPBF過程中的高質量多材料零件。借助高速攝影技術和紅外成像相機，可以在打印過程中獲得熔池的溫度和大小、濺射的大小以及濺射距離和角度。此外，現場高速同步輻射X射線成像可用于研究界面動力學（熔體池幾何結構、內部流動模式、孔隙形成/消除等）。最后，獲得的熔池、濺射和界面動力學信息可用于機器學習，以建立界面缺陷形成與多材料LPBF中采用的工藝參數之間的關系，從而通過優化工藝參數確保零件質量。
名詞釋義
1. 元胞自動機(cellular automata，CA) 是一種時間、空間、狀態都離散，空間相互作用和時間因果關系為局部的網格動力學模型，具有模擬復雜系統時空演化過程的能力。
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