钛合金3D打印材料有个老大难问题，大部分合金打出来的零件像竹子一样，有明显的方向性。

  这意味着零件在不同方向上强度不一样，对航空航天这种核心应用来说简直是噩梦。

  现在，澳洲RMIT大学的研究团队在Nature Communications发表的文章找到了一个简单公式，能这个问题。

  再重申下，你造的飞机零件在水平方向很结实，但垂直方向就不行了。这种不确定性在航空航天领域是一定不可以容忍的。

  ΔTs就是金属从开始凝固到完全凝固的温度范围，温度范围越大，理论上越容易长出细小晶粒。

  从二元Ti-Cu相图（图1）能看出，这三个参数在相图上有不一样的物理意义。

  ΔTs是灰色范围，Q是蓝色范围，P是绿色范围。就像三个不同的测量尺子，量的是同一块材料的不同特征。

  他们用激光直接能量沉积技术3D打印了好几种钛合金配方。Ti-Fe、Ti-Cu、Ti-Cu-Fe、Ti-Mo，一个都不落。

  Ti-4Fe和Ti-2.4Cu-2.4Fe在较低Q值（约42K）时显示出混合的柱状和等轴微观结构，就像竹林里混着一些圆石头。

  而Ti-8Fe和Ti-4.7Cu-4.7Fe在较高Q值（约93K）时实现了完全等轴的微观结构，晶粒尺寸也更加细化，全都变成了芝麻粒状。

  对于Ti-12.6Cu这种超共析成分，虽然重构的β晶粒尺寸只有6.2微米，但研究团队发现这个数据可能不太可靠。

  为啥？因为在增材制造的反复加热冷却过程中，活跃的共析转变可能会引起额外的β晶粒形核。

  从图2f的背散射电子图像能够正常的看到，最终沉积层的线微米之间，晶界被超共析Ti2Cu清晰标记出来。

  当研究团队将三个参数与晶粒尺寸和形貌进行关联分析时，差异一目了然（图3）。

  ΔTs绝大多数都是个废柴，与晶粒尺寸没有清晰的关系，甚至在某些情况下，增加ΔTs反而与晶粒粗化相关。

  从上图能够准确的看出，两者的增加都导致等轴晶粒和晶粒细化，Ti-Fe和Ti-Cu-Fe合金显示出相似的数值。

  图6的统计分析显示，在相似工艺条件下制备的钛合金中，P参数与晶粒形貌的相关性达到了R²=0.81，远超ΔTs的0.20和Q的0.33。

  这个线性关系告诉我们，增加P值会让晶粒从竹子状（常规有可能会出现各项异性科学家不想要的）变成芝麻粒状（科学家想要的）。

  Ti-12Mo这个合金特别有意思。按常理说，它的Q值高达76K，应该长得很好才对。

  但实际情况是：无论用600W还是1200W激光功率，Ti-12Mo都顽固地保持着柱状晶粒。

  这与Q值只有42K的Ti-4Fe形成鲜明对比—后者在600W下能长出完美的等轴晶粒。

  同样的Ti-4Fe合金，600W激光功率下能实现完全等轴组织，1200W下却形成了粗大的柱状结构。而Ti-12Mo在两种功率下都保持柱状形貌。

  这就像做菜，有了好食材（合金成分），火候（工艺参数）控制不好，照样做不出好菜。

  使用JMatPro数据库时，ΔTs会增加直到共晶反应发生，这为识别细化所需的最大溶质量提供了潜在用途。

  团队还验证了激光粉末床熔融的Al-Si、Al-Cu和Al-Ni等铝合金。

  图7的结果让人惊喜：即使在粉末床熔融更高的凝固速度条件下，P参数依然是最可靠的预测工具。

  更厉害的是，考虑到高速凝固时会发生溶质截留效应（简单说就是金属凝固太快，溶质元素来不及重新分布），研究团队用修正参数Pv重新计算。

  这种跨合金系统的一致性让人信服：不管是钛合金还是铝合金，不管是激光直接沉积还是粉末床熔融，P参数都是那个最可靠的预测者。

  传统的Hunt模型认为Ti-8Fe和Ti-12Mo应该表现差不多，但更精确的KGT数值模型却给出了不同答案。

  Ti-12Mo在低速凝固时还行，但一到高速就不行了，而P参数早就预测到了这个结果。

  在3D打印的高速凝固条件下，Ti-12Mo更容易长成柱状晶粒。实验结果证明，KGT模型说对了。

  这就解释了为什么P参数在3D打印中更可靠—因为3D打印本身就是高速凝固过程，在这种条件下，P参数比传统的Q参数更能反映真实情况。

  通过CALPHAD热力学数据库算一下P值，就能知道大概会打出什么样的微观结构。

  对合金厂商而言，现在有了明确的设计指导。Cu、Fe、Ni的添加都能有效增加P值，而Mo虽然能快速增加Q，但P值增长相对缓慢。

  对设备商来说，或许能把这套理论集成到控制软件里，给用户更智能的参数推荐。

  Ti-Cu二元合金就有些特殊情况，重构的β晶粒尺寸可能包含了热循环过程中的额外细化效应，让测量变得复杂。

  就像不同的烹饪方式需要调整火候一样，不同的3D打印工艺也需要相应的参数调整。

  以前预测微观结构需要复杂的建模和大量实验，现在一个相对简单的P参数就能给出可靠指导。

  AM易道认为，这为整个增材制造业奠定了重要的理论基础。未来我们很可能看到：

  此科学研究的魅力在于，把看似复杂的现象用简单明了的规律解释清楚，然后让整个行业都能受益。

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