基于逆向成形的电弧增材制造表面质量评价

聂文忠，曾嘉艺，郭泰，李晓萱

基于逆向成形的电弧增材制造表面质量评价

聂文忠，曾嘉艺，郭泰，李晓萱

（上海应用技术大学 机械工程学院，上海 201418）

建立一种基于逆向成形的电弧增材制造表面质量评价方法，研究工艺参数对电弧增材表面质量的影响。依据最小误差原则选用合适的函数建立理想模型，逆向成形各电弧增材试样并得到提取模型，比较提取模型与理想模型的差异，定量描述电弧增材试样表面的成形质量，分析电弧增材试样中缺陷出现的原因，评估各工艺参数对电弧增材试样表面质量的影响。随着工艺参数的改变，电弧增材试样的宽度减小，高度增加，试样的标准偏差值在1.95～2.15之间，均平方根值在2.4～2.9之间。工艺参数经优化后，试样的标准偏差值和均方根值分别减小到1.738和1.878。送丝速度和成形速度的匹配程度对电弧增材表面质量有较大影响，实际成形中出现的非理想情况在此方法的计算结果中均可得到反映，与实际成形情况较吻合。

逆向成形；电弧增材制造；工艺参数；表面质量；函数模型

电弧增材制造由于具有制作成本低、生产效率高和近净成形等特点，适用于制造大、中型和中等复杂度的零件[1-4]。但是，电弧增材制造的零件的尺寸精度低、表面质量差，该工艺特点限制了电弧增材制造的实际应用[5-6]。

近年来，如何提高电弧增材制造零件的表面质量成为了国内外的研究热点[7-9]。Gudur等[10]研究了电弧增材制造中基板的预热和冷却对焊道轮廓的影响。Zhou等[11]通过实验发现，优化工艺参数可提高其表面质量。张金田等[12]通过建立轮廓函数模型和抬升量预测模型，为单道多层电弧增材制造成形控制提供了理论支撑。但是，目前针对系统性评价表面质量的研究较少，评价表面质量的方法具有很大的主观误差，缺少对表面质量进行量化表征的方法，不利于电弧增材制造的进一步发展[13]。

文中提出基于逆向成形的电弧增材制造表面质量评价方法。通过多组实验，研究了工艺参数对电弧增材制造表面质量的影响，依据误差最小原则选用最优函数轮廓建立理想模型，分析实际成形状况与理想模型的差异，根据计算结果，评估理想模型、提取模型与实际成形情况的吻合度，以检验此方法的科学性与适用性。

1 实验方法

1.1 电弧增材制造实验

实验中使用的焊机为瑞凌WSE 200G，在不同成形速度、送丝速度下进行单道单层电弧增材制造，其工艺参数如表1所示。实验过程中，使用的基板尺寸为150 mm×150 mm×8 mm，焊丝直径为1.0 mm，两者的化学成分如表2所示。保护气体采用纯度为99.99%的氩气。钨极直径为2.0 mm，钨极针尖距离基板2 mm，焊接角为75°。

表1 电弧增材制造工艺参数

Tab.1 Process parameters of wire arc additive manufacturing

表2 基板和丝材的化学成分

Tab.2 Chemical components of substrate and wire wt.%

1.2 电弧增材制造表面评价方法

首先根据实测数据、轮廓形状和面积的相对误差选取最优函数轮廓以建立理想模型，再采用精度达0.001 mm的激光扫描仪LEICA ABSOLUTE TRACKER AT960–MR提取表面信息，最后将理想模型与提取模型进行对比，根据计算结果分析试样的表面质量。为定量分析电弧增材制造试样的表面质量，计算其标准偏差和均方根值。其中标准偏差反映的是试样的光滑程度，侧重表征试样表面粗糙度，但不能反映试样形状信息，而均方根值反映了试样与理想模型之间的偏差，能够表征试样的形状特征，2个参数能够较好地表征电弧增材制造的表面质量。

标准偏差sd的计算见式（1）。

均方根值rms的计算见式（2）。

图1为电弧增材制造表面评价方法，具体的流程如下：（1）增材制造试样，按照不同工艺参数电弧增材出具有不同表面形态的试样；（2）建立理想模型，依据实测数据、轮廓形状和面积相对误差最小原则，选取最符合实际轮廓的函数模型，建立各试样的理想模型；（3）提取表面信息，使用三维扫描设备对各试样进行扫描以提取表面的点云数据，并将其转化为三维模型；（4）对比分析数据，对比实际模型和理想模型，计算其标准偏差和均方根值，结合其横、纵截面轮廓形状，分析各电弧增材制造试样的表面质量。

2 结果与分析

2.1 电弧增材表面宏观形貌

图2为不同工艺参数下电弧增材的试样。5组增材试样的始端均出现不连续现象，且其表面均出现黑色物质，这是因为增材开始时，丝材在电弧中的熔化状态并不稳定，且其气流不能充分保护刚进入熔池的丝材，使杂质在电弧中气化后在始端凝结成黑色烟灰。由图2可以看到，第1组试样的表面形貌最好；第2组试样中部出现黑色杂质，这可能是由临界送丝速度导致的。进一步增大送丝速度可以看到，第3组试样开始出现少量凹坑。随着送丝速度的进一步增大，第4、5组试样表面的凹坑逐渐增多，这是由于送丝速度过快导致丝材未来得及熔化而滑过未彻底凝固的表面。

5组电弧增材试样的平均宽度和平均高度如图3所示。从图3可以看出，其平均宽度呈下降趋势，平均高度呈上升趋势。在非熔化极惰性气体保护的电弧增材制造中，热输入（heat input，HI）的计算见式（3）[14]。

式中：为热输入；为电弧热传导系数；为电流，A；为电压，V；ts为成形速度，m/min。

结合热输入进行分析可知，当成形速度随着送丝速度的提高而提高时，单位体积内的热输入下降，热影响区的范围缩小，导致已熔化丝材的凝固速度提高，造成其平均宽度下降，而单位体积内的丝材总量不变，使熔化的丝材往高处堆积，因此平均高度逐渐增加。

图2 不同试样的形貌

图3 不同工艺参数下试样的平均宽度和高度

2.2 建立电弧增材表面模型

在建立电弧增材制造单道单层截面轮廓模型时，有以下3种常用函数轮廓模型[15-17]：抛物线型、半周期余弦曲线型和全周期余弦曲线型，其对应的模型方程原型和模型公式如表3所示。其中，为公式系数，1为宽度，为高度。

将5组增材试样的平均宽度和平均高度代入各函数模型中进行计算，得到的各轮廓模型的积分值如表4所示。由表4可知，在各电弧增材制造的试样中，抛物线函数模型截面积与提取模型截面积的相对误差最小，因此选用抛物线型函数轮廓进行理想模型的建立。

表3 电弧增材制造单道单层截面轮廓的数学模型[15-17]

Tab.3 Mathematical model of wire arc additive manufacturing single-pass single-layer section profile[15-17]

表4 各模型的积分值与误差值

Tab.4 Integral value and error value of each model

2.3 电弧增材制造表面质量评价

5组增材试样的提取模型与理想模型的误差对比如图4所示。可以明显看出，与理想模型相比，每组增材试样的始末端都有一定程度的误差，且其表面的误差呈带状分布。第1、3、4组增材试样提取模型的侧表面呈内凹趋势，第2、5组增材试样提取模型的侧表面呈外凸趋势。从第1组到第5组，提取模型的顶面误差逐渐增加。

图4 提取模型与理想模型的相对误差

结合实际增材试样进行分析可以发现，始末端的误差是由进丝量不足、理想模型与提取模型始末端的差异性造成的。由于送丝速度和成形速度较稳定，所以内凹和外凸的形状重复出现，使误差呈带状分布。观察各组增材试样的表面，第3、4、5组试样顶端内凹的程度不断加大，所以顶面误差逐渐增大。

对5组增材试样的标准偏差值和均方根值进行计算，其结果如图5所示，分析其标准偏差值和均方根值，发现两者均呈上升趋势。在标准偏差值中，第1、2组相对较低，第3、4、5组相对较高，且第2组到第3组经历了一个陡然上升的过程。在均方根值中，除第2组到第3组的线段斜率发生明显变化外，各线段的斜率基本一致。

标准偏差值反映的是其表面整体的光滑程度。观察各增材试样的表面可以发现，从第1组到第5组，试样表面的光滑程度呈下降趋势，所以其标准偏差值呈上升趋势。第3、4、5组试样表面均出现内凹形状，这是第3、4、5组标准偏差值急剧上升的主要原因。均方根值可以反映试样轮廓形状与理想轮廓形状的偏差。从第1组到第5组，各增材试样的宽度依次减小，高度逐渐增加，顶端越来越尖锐，当这一凸出部分越来越多时，其实际轮廓与理想轮廓的交集减少，导致其均方根值增大。在第2组增材试样中，试样中端有明显的断层趋势，第3组增材试样出现内凹表面，这2种情况均可导致试样轮廓与理想轮廓的一致性降低，这也是以第2组数据为端点的线段斜率发生变化的原因。

各组工艺参数下增材所得试样的横截面与纵截面的轮廓形状如图6所示。在横截面轮廓形状中，第1、2组试样的波动度明显比第3、4、5组小，但每组轮廓的始端均出现了内凹形状。在纵截面中，第1、2组轮廓总体波动度较小，但第2组轮廓出现了一次较为明显的波动，第3、4、5组轮廓的波动度较大。从第1组到第5组，其轮廓的倾斜度不断增加，且各组轮廓的始端都出现了外凸形状。结合其横、纵截面分析发现，在横截面波动度较高处，纵截面的轮廓形状往往也发生较大变化。

图5 各增材试样的标准偏差值与均方根值

图6 各试样的横、纵截面轮廓形状

分析各组的宏观形貌发现，第1、2组表面质量较好，第3、4、5组的表面质量逐渐降低，这不仅与标准偏差值、均方根值的变化趋势相同，同时还反映在其横、纵截面轮廓形状的波动度中，且每组试样始端的不连续现象也与各组横截面轮廓始端的内凹形状、纵截面轮廓始端的外凸形状相符。第2组试样中部出现了一次不连续的趋势，所以第2组横、纵截面轮廓的中部均出现了一次异常波动。各组纵截面轮廓倾斜度大小发生的变化可以归因于其顶面出现的内凹趋势。从第3组至第5组，顶面内凹的程度显著提高，这也表现在纵截面轮廓中不断增加的波动度和倾斜度上。

2.4 表面质量评价方法验证分析

基于以上分析对电弧增材制造的工艺参数进行优化，取成形速度为0.09 m/min，送丝速度为1.26 m/min，其余参数不变。使用此组参数进行电弧增材制造试样，将试样的提取模型与理想模型进行对比，结果如图7所示。可以明显看出，与优化前相比，其表面轮廓偏差变小。计算出经参数优化后试样的标准偏差值和均方根值分别为1.738和1.878，说明其表面粗糙度和轮廓形状均有所改善。从图7可以看出，经参数优化后，试样横、纵截面轮廓的波动度和倾斜度均有所降低，其提取模型轮廓与理想模型轮廓的一致性提高。

图7 优化参数后试样的表面质量

3 结论

1）工艺参数对电弧增材制造试样的成形状况能够产生较大影响，匹配良好的送丝速度与成形速度能够改善其表面质量。

2）建立了基于逆向成形的电弧增材制造表面质量评价方法，基于最小误差原则选择理想轮廓，与扫描模型进行对比，计算出其标准偏差值在1.95～2.15之间，均平方根值在2.4～2.9之间。

3）结合计算结果对各试样的表面状况和横、纵截面进行分析，发现各成形试样中出现的非理想情况均可得到反映，并与实际成形情况较为吻合。

4）工艺参数经优化后，增材制造试样的标准偏差值为1.738，均方根值为1.878，其波动度和倾斜度降低，与理想模型的一致性提高。

[1] VIMAL K, SRINIVAS M N, RAJAK S. Wire Arc Additive Manufacturing of Aluminum Alloys: A Review[J]. Materials Today: Proceedings, 2021, 41: 1139-1145.

[2] 洪腾蛟, 董福龙, 丁凤娟, 等. 铝合金在汽车轻量化领域的应用研究[J]. 热加工工艺, 2020, 49(4): 1-6.

HONG Teng-jiao, DONG Fu-long, DING Feng-juan, et al. Application of Aluminum Alloy in Automotive Lightweight[J]. Hot Working Technology, 2020, 49(4): 1-6.

[3] SARAVANAKUMAR R, KRISHNA K, RAJASE­KAR­AN T, et al. Investigations on Friction Stir Welding of AA5083-H32 Marine Grade Aluminium Alloy by the Effect of Varying the Process Parameters[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, 402(1): 012187.

[4] VASANTHAKUMAR P, SEKAR K, VENKATESH K. Recent Developments in Powder Metallurgy Based Aluminium Alloy Composite for Aerospace Applications[J]. Materials Today: Proceedings, 2019, 18(7): 5400-5409.

[5] ANA R N, RIZAL A M, BIN A M F, et al. Review on Effect of Heat Input for Wire Arc Additive Manufacturing Process[J]. Journal of Materials Research and Technology, 2021, 11: 2127-2145.

[6] LEE H K, KIM J, PYO C, et al. Evaluation of Bead Geometry for Aluminum Parts Fabricated Using Additive Manufacturing Based Wire Arc Welding[J]. Processes, 2020, 8(10): 1211.

[7] CUNNINGHAM C, FLYNN J, SHOKRANI A, et al. Invited Review Article: Strategies and Processes for High Quality Wire Arc Additive Manufacturing[J]. Additive Manufacturing, 2018, 22: 672-686.

[8] 闵捷, 温东旭, 岳天宇, 等. 增材制造技术在高温合金零部件成形中的应用[J]. 精密成形工程, 2021, 13(1): 44-50.

MIN Jie, WEN Dong-xu, YUE Tian-yu, et al. Application of Additive Manufacturing Technology in Forming of Superalloy Component[J]. Journal of Netshape Forming Engineering, 2021, 13(1): 44-50.

[9] 陈伟, 陈玉华, 毛育青. 铝合金增材制造技术研究进展[J]. 精密成形工程, 2017, 9(5): 214-219.

CHEN Wei, CHEN Yu-hua, MAO Yu-qing. Research Progress in Additive Manufacturing Technology of Aluminum Alloy[J]. Journal of Netshape Forming Engineering, 2017, 9(5): 214-219.

[10] GUDUR S, NAGALLAPATI V, PAWAR S, et al. A Study on the Effect of Substrate Heating and Cooling on Bead Geometry in Wire Arc Additive Manufacturing and Its Correlation with Cooling Rate[J]. Materials Today: Proceedings, 2021, 41: 431-436.

[11] ZHOU Ying-hui, LIN Xin, KANG Nan, et al. Influence of Travel Speed on Microstructure and Mechanical Properties of Wire+Arc Additively Manufactured 2219 Aluminum Alloy[J]. Journal of Materials Science & Technology, 2020, 37(2): 143-153.

[12] 张金田, 王杏华, 王涛. 单道多层电弧增材制造成形控制理论分析[J]. 焊接学报, 2019, 40(12): 63-67.

ZHANG Jin-tian, WANG Xing-hua, WANG Tao. Research on Forming Control for Single-Pass Multi-Layer of WAAM[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2019, 40(12): 63-67.

[13] 杨东青, 王小伟, 王奕楷, 等. 高氮钢CMT电弧增材制造多道搭接表面质量评价[J]. 焊接学报, 2020, 41(4): 73-76.

YANG Dong-qing, WANG Xiao-wei, WANG Yi-kai, et al. Surface Quality Evaluation of Multi-Bead Overlapping for High Nitrogen Steel by CMT Based Additive Manufacturing[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2020, 41(4): 73-76.

[14] PÉPE N, EGERLAND S, COLEGROVE P A, et al. Measuring the Process Efficiency of Controlled Gas Metal Arc Welding Processes[J]. Science and Technology of Welding and Joining, 2011, 16(5): 412-417.

[15] SURYAKUMAR S, KARUNAKARAN K, BERNARD A, et al. Weld Bead Modeling and Process Optimization in Hybrid Layered Manufacturing[J]. Computer-Aided Design, 2011, 43(4): 331-344.

[16] DING Dong-hong, PAN Zeng-xi, CUIURI D, et al. A Multi-Bead Overlapping Model for Robotic Wire and Arc Additive Manufacturing (WAAM)[J]. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 2015, 31: 101-110.

[17] 张金田, 王杏华, 王涛, 等. 电弧增材制造单道单层工艺特性研究[J]. 材料导报, 2020, 34(24): 24132- 24137.

ZHANG Jin-tian, WANG Xing-hua, WANG Tao, et al. Study on the Processing Characteristics of Single-Bead and Single-Layer in the WAAM[J]. Materials Reports, 2020, 34(24): 24132-24137.

Evaluation on Wire Arc Additive Manufacturing Surface Quality Based on Reverse Molding

NIE Wen-zhong, ZENG Jia-yi, GUO Tai, LI Xiao-xuan

(School of Mechanical Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China)

The work aims to establish a method for evaluating the wire arc additive manufacturing surface quality based on reverse molding, and study the effect of process parameters on the wire arc additive manufacturing surface quality. According to the principle of minimum error, the ideal model was established by the appropriate function, and the extraction model was obtained by reverse molding of each wire arc additive sample. The difference between the extraction model and the ideal model was compared, the molding quality of the wire arc additive sample surface was quantitatively described, and the reason for the defects in the wire arc additive sample was analyzed. The effect of each process parameter on the surface quality of the wire arc additive sample was evaluated. With the change of process parameters, the width of the wire arc additive sample decreased and the height increased. The standard deviation value was between 1.95 and 2.15, and the root mean square value was between 2.4 and 2.9. After the process parameters were optimized, the standard deviation and root mean square value of the sample were reduced to 1.738 and 1.878 respectively. The matching degree of wire feeding speed and molding speed has a great effect on the surface quality of wire arc additive manufacturing. The non-ideal situation in actual molding can be reflected in the calculation results of this method, which is more consistent with the actual molding situation.

reverse molding; wire arc additive manufacturing; process parameters; surface quality; function model

10.3969/j.issn.1674-6457.2022.07.013

TG441.7

A

1674-6457(2022)07-0092-06

2021–08–12

聂文忠（1971—），男，博士，副教授，主要研究方向为材料成型技术。

责任编辑：蒋红晨