航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金復(fù)雜薄壁鑄件熔模鑄造技術(shù)瓶頸突破:型殼溫度調(diào)控(轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間影響)、蠟?zāi)U`差補(bǔ)償(保壓參數(shù)優(yōu)化)與智能平臺(鑄造工藝集成計(jì)算平臺)的協(xié)同解決方案
發(fā)布日期:2025-9-22 17:44:05
高溫合金在航空、航天、能源和其他高溫應(yīng)用領(lǐng)域具有出色性能(如高強(qiáng)度、耐熱、耐腐蝕和良好的機(jī)械性能),已成為一種關(guān)鍵材料。航空發(fā)動(dòng)機(jī)是國之重器,其研發(fā)與制造水平是衡量國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防安全的重要指標(biāo)。航空發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中,長時(shí)間面對高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速及交變負(fù)載等極端條件,致使其關(guān)鍵零部件的材料制備和加工制造工藝尤為復(fù)雜[1]。20 世紀(jì) 40 年代,熔模鑄造技術(shù)開始應(yīng)用于航空噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片,高溫合金精密成形已成為航空發(fā)動(dòng)機(jī)先進(jìn)材料加工的關(guān)鍵核心技術(shù)之一[2]。熔模鑄造是特種鑄造工藝,也被稱為失蠟鑄造,優(yōu)點(diǎn)是能夠生產(chǎn)尺寸精度高且?guī)缀涡螤顝?fù)雜的結(jié)構(gòu)件,是航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造中不可或缺的工藝,為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的研發(fā)和制造提供了重要的技術(shù)支撐。自 20 世紀(jì) 80 年代以來,大型復(fù)雜薄壁整體熔模鑄件已大量應(yīng)用于艦載武器和航空器等國防裝備系統(tǒng)中[3],航空發(fā)動(dòng)機(jī)熱端部件重量的 1/4 來自高溫合金精密鑄件[4]。因此,高溫合金鑄件和精密鑄造技術(shù)不可替代。
傳統(tǒng)熔模鑄件的研發(fā)主要依賴于經(jīng)驗(yàn)積累和簡單循環(huán)試錯(cuò)為特征的 “經(jīng)驗(yàn) + 試錯(cuò)” 方式,效率低、偶然性高、科學(xué)性差,常常導(dǎo)致鑄件尺寸不合格,出現(xiàn)縮松、縮孔等缺陷[5]。隨著航空工業(yè)的快速發(fā)展,對航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件的性能要求日益提高。為了滿足這些要求,鑄造工藝設(shè)計(jì)與優(yōu)化成為關(guān)鍵,精確控制鑄造工藝以降低缺陷和提高產(chǎn)品質(zhì)量變得尤為重要。鑄造工藝的數(shù)字化在優(yōu)化設(shè)計(jì)、缺陷和尺寸控制等方面起到了重要作用。通過計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)軟件可以創(chuàng)建復(fù)雜的鑄件幾何形狀,計(jì)算機(jī)輔助工程(CAE)工具及相關(guān)仿真軟件則有助于預(yù)測鑄造缺陷(如縮孔、尺寸偏差等)。在 20 世紀(jì) 40 年代初,Victor Paschkis 首次建立了熱傳導(dǎo)分析單元,并應(yīng)用于鑄件凝固過程的模擬研究[11],自此鑄造由傳統(tǒng)研發(fā)模式向數(shù)值模擬轉(zhuǎn)變。20 世紀(jì) 60 年代,研究人員又將有限元法從結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域擴(kuò)展到熱傳導(dǎo)領(lǐng)域,為熱傳導(dǎo)問題的分析提供了新的解決方案,也為數(shù)值模擬的鑄造凝固問題提供了新思路[19–20]。
進(jìn)入 21 世紀(jì),計(jì)算機(jī)技術(shù)蓬勃發(fā)展,研究人員將數(shù)據(jù)庫技術(shù)、幾何模擬、數(shù)值模擬有機(jī)結(jié)合,提出了鑄造工藝 CAE 的概念。結(jié)合上述理論,多種鑄造數(shù)值模擬計(jì)算軟件相繼被開發(fā)出來,如法國 ESI Group 研發(fā)的 ProCAST、美國 ANSYS 公司旗下的 FLUENT、德國 MAGMA Foundry Technologies 研發(fā)的 MAGMA 等。這些軟件可以對熔模鑄造過程進(jìn)行全面模擬和預(yù)測,為實(shí)際生產(chǎn)提供重要的參考依據(jù)[8]。近年來,國際鑄造領(lǐng)域正在向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) + 數(shù)值仿真” 研發(fā)模式轉(zhuǎn)變,在鑄造工藝 CAD 中將計(jì)算機(jī)模擬、鑄件幾何模型和數(shù)據(jù)庫集合,通過改變幾何參數(shù)進(jìn)而研究冒口等幾何尺寸對鑄件質(zhì)量的影響[9]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是 “自下而上” 的方法,旨在通過分析大量歷史數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)隱藏的知識。由于熔模鑄造過程數(shù)據(jù)難以采集,因此結(jié)合數(shù)值模擬建立預(yù)測分析模型更加便捷。Yu 等[10]將基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的機(jī)器學(xué)習(xí)與特征部件仿真相結(jié)合,提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的澆注系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化框架,建立了基于 NSGA–II 技術(shù)的試驗(yàn)設(shè)計(jì),確定并優(yōu)化了澆注系統(tǒng)及其相應(yīng)的澆注工藝,最終獲得高成品率和高質(zhì)量的鑄件。Yu 等[12]建立了鈦合金鑄件縮松體積和縮松數(shù)量的多元回歸預(yù)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,結(jié)果表明,縮孔缺陷對關(guān)鍵工藝參數(shù)的敏感度由高到低依次為:澆注溫度、澆注時(shí)間、模具溫度。Li 等[12]在鑄鋼件的澆注系統(tǒng)設(shè)計(jì)上提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型和遺傳算法結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,使得工藝出品率提高了 4.1%。
在 “中國制造 2025”“工業(yè) 4.0” 等背景下,鑄造進(jìn)一步向智能化發(fā)展。數(shù)字孿生完美契合了智能化的需求,基于人工智能的數(shù)字孿生系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)做出決策,優(yōu)化鑄件幾何設(shè)計(jì)等虛實(shí)互操作的功能。數(shù)字孿生概念最初由 Grieves 等[13]提出,主要用于軍事和航空航天領(lǐng)域,被視為一個(gè)全面的系統(tǒng),其中物理實(shí)體及其虛擬實(shí)體相互作用并共同發(fā)展。本質(zhì)上,數(shù)字孿生是一種動(dòng)態(tài)虛擬模型,可在真實(shí)環(huán)境的背景下,跨越多個(gè)維度、時(shí)間尺度、學(xué)科和物理量,準(zhǔn)確地模擬和表示物理實(shí)體的屬性、行為和規(guī)則[14]。在構(gòu)建鑄造過程的實(shí)時(shí)仿真模型中,將數(shù)字孿生系統(tǒng)引入鑄件的生產(chǎn)設(shè)計(jì)過程,可以優(yōu)化鑄件設(shè)計(jì)和生產(chǎn)工藝,減少鑄件缺陷[19,21]。
隨著國防建設(shè)的迫切需要,突破先進(jìn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金熱端鑄件精確成形技術(shù)契合國家重大戰(zhàn)略需求。我國迫切需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的研發(fā)模式,發(fā)展能引領(lǐng)我國航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金構(gòu)件鑄造水平實(shí)現(xiàn)跨越式進(jìn)步的新原理和新方法。因此,針對航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金復(fù)雜鑄件,開展數(shù)字化 / 智能化鑄造工藝優(yōu)化方法和缺陷控制的研究具有重大意義。本文以航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金熔模鑄造技術(shù)的工藝過程為重點(diǎn)關(guān)注對象,從鑄造過程時(shí)變擾動(dòng)控制、鑄件尺寸精度控制及航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件精密鑄造快速成形技術(shù) 3 個(gè)方面對國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,最后對航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件精密成形技術(shù)的未來發(fā)展提出展望。
1、鑄造過程時(shí)變擾動(dòng)與鑄件冶金質(zhì)量關(guān)系
縮松是熔模鑄件的主要缺陷之一,在凝固過程中,由于液態(tài)金屬或合金體積變化和液態(tài)金屬壓力下降導(dǎo)致流動(dòng)補(bǔ)縮不足,在鑄件內(nèi)部形成分散和細(xì)小的孔洞,會引發(fā)高溫合金基體內(nèi)裂紋的產(chǎn)生和擴(kuò)展,最終導(dǎo)致鑄件的疲勞壽命降低[6,15–16]。縮松的形成是一個(gè)復(fù)雜的過程,主要受到合金成分、鑄件幾何形狀、澆注溫度、模具溫度、澆注速度和冷卻條件等多種因素的影響。研究人員致力于通過優(yōu)化熔模鑄造工藝參數(shù)和采用后熱處理方式(如熱等靜壓等)來消除高溫合金鑄件中的縮松[7]。然而,超過熱等靜壓裝置腔體最大尺寸的較大鑄件不適合熱等靜壓處理[22]。較多研究表明,數(shù)值模擬是目前揭示熔模鑄造縮松形成原理的最有效方法[10,23–24]。
鑄造數(shù)值仿真在優(yōu)化工藝參數(shù)、提高設(shè)計(jì)效率和降低成本方面展示出強(qiáng)大的能力,但鑄造仿真難以反映實(shí)際生產(chǎn)過程的真實(shí)狀態(tài),主要是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)值模擬采用確定性模型,無法反映實(shí)際生產(chǎn)工藝中的時(shí)變擾動(dòng),降低了缺陷預(yù)測的準(zhǔn)確性。在從母合金熔煉到最終澆注的復(fù)雜工藝流程中,存在合金成分、澆注系統(tǒng)組裝、型殼轉(zhuǎn)移時(shí)間、澆注溫度、界面換熱系數(shù)等多種擾動(dòng)因素[17–18]。其中,型殼轉(zhuǎn)移是指將預(yù)熱的陶瓷型殼從焙燒爐轉(zhuǎn)移到鑄型室的過程,型殼溫度將不可避免地發(fā)生變化,對高溫熔體在充型過程中的冷卻與凝固產(chǎn)生影響,但在數(shù)值模擬中,為了簡化計(jì)算過程,通常在模擬過程中預(yù)設(shè)一個(gè)較預(yù)熱爐更低的預(yù)熱溫度[25–26]。
型殼溫度是熔模精密鑄造過程中一個(gè)十分重要的參數(shù),直接影響金屬熔體的充型和凝固情況,尤其是對 1400 ℃以上高溫熔體的流動(dòng)和凝固有顯著影響[27–28]。值得注意的是,型殼轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間越長,型殼溫度降幅越大[29]。此外,試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,殼內(nèi)溫度下降速率既不是線性的,也不是均勻的,特別是在手工搬運(yùn)模具外殼的過程中,情況更加復(fù)雜。因此,研究不同型殼轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間下的型殼溫度變化,以及型殼溫度變化對鑄件縮松缺陷的影響顯得尤為重要[30]。
Zhao 等[31]采用數(shù)值模擬的方法研究了型殼轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間(0、180、300、420 s)對 Inconel 718 高溫合金渦輪葉片熔模鑄件收縮缺陷的影響,模擬結(jié)果(圖 1 和圖 2)表明,當(dāng)型殼轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間從 0 增加到 420 s 時(shí),熔模鑄件的縮孔面積從 3 個(gè)增加到 7 個(gè),型殼溫度從 1000 ℃降低到 860 ℃,而總收縮體積從 2.6154 cm³ 增加到 2.9398 cm³。這種現(xiàn)象主要源于型殼溫度的降低和高溫合金鑄件內(nèi)部固相率的演變。
2、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的尺寸精度控制方法
作為一種近凈成形技術(shù),熔模鑄造具有很高的尺寸精度,最高可達(dá) 0.5%[4,32],但鑄件的尺寸精度仍可進(jìn)一步提高。熔模鑄造工藝復(fù)雜,工序多,生產(chǎn)周期長,影響最終鑄件尺寸精度的因素很多。大量研究已經(jīng)確定了熔模鑄造過程中的 3 個(gè)關(guān)鍵階段對鑄件的尺寸精度和變形有很大的影響:蠟?zāi)!⑿蜌さ闹苽浜丸T件的凝固[33]。如果金屬在凝固過程中不收縮,那么制造一個(gè)與所需鑄件精確尺寸一樣的模具是很簡單的。然而,金屬在凝固過程中會收縮,蠟?zāi)R矔湛s,模具在加熱時(shí)膨脹,澆注后冷卻時(shí)收縮。此外,尺寸變化是非線性的,受蠟?zāi)2牧稀⒛>卟牧稀⑺煤辖鸷丸T件幾何形狀的影響[34]。
美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室和美國能源部發(fā)布的報(bào)告表明,熔模鑄造過程中模具表面的尺寸變化主要源自 3 種變形系統(tǒng):蠟?zāi)?ndash;蠟、蠟–型殼和型殼–合金,熔模鑄造過程的尺寸變化規(guī)律如圖 3 所示[34]。蠟?zāi)Ec相應(yīng)鑄件尺寸變化的原因包括蠟?zāi)2牧希ㄏ灒⑿蜌げ牧希ぃ⒛毯辖鹪诩庸み^程中的熱膨脹、收縮、熱變形和蠕變[35]。因此,研究蠟?zāi)V苽洹⑿蜌ぶ圃旌湍踢^程中的尺寸變化及尺寸向鑄件轉(zhuǎn)移的規(guī)律,對提高鑄件尺寸精度具有重要意義。
Wang 等[36]采用模擬和試驗(yàn)相結(jié)合的方法,研究了工藝參數(shù)對不同厚度蠟?zāi)P颓粔毫统叽缱兓挠绊懀l(fā)現(xiàn)保壓時(shí)間和保壓壓力對蠟?zāi):穸鹊姆(wěn)定性影響較大。然而,注射溫度的變化對型腔內(nèi)壓力和收縮量的影響不大,型腔內(nèi)壓力對保壓壓力更敏感。而當(dāng)保溫時(shí)間大于封口時(shí)間時(shí),對蠟型的收縮無顯著影響,蠟?zāi):穸鹊氖湛s量隨厚度的增加而增大。此外,Wang 等[37]發(fā)現(xiàn)在保壓階段,蠟液的不對稱流動(dòng)是型芯偏移的直接原因,保壓階段作用于型芯不同區(qū)域的壓力差異導(dǎo)致了型芯偏移,因此降低保壓壓力能夠減少型芯偏移量,增加型芯固定能夠減少薄壁蠟?zāi)S捎谛托酒圃斐傻膬蓚?cè)壁厚變化。航空發(fā)動(dòng)機(jī)大型薄壁空心后機(jī)匣型芯偏移的數(shù)值模擬結(jié)果如圖 4 所示[37]。
研究人員利用高分子混合蠟料流變學(xué)、熔體可壓縮模型,發(fā)明了基于位移場仿真蠟?zāi)3叽缇鹊目刂萍夹g(shù),壁厚偏差由 25% 以上降至 3% 以下[38]。蠟?zāi)W⑸涫侨勰hT造的第一步,蠟?zāi)5某叽绮▌?dòng)在鑄件尺寸波動(dòng)中占比為 10%~70%,因此,蠟?zāi)W⑸涑尚瓦^程中的變形規(guī)律及計(jì)算模型是實(shí)現(xiàn)近凈成形熔模鑄造的基礎(chǔ)[4]。傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)尋優(yōu)和循環(huán)試錯(cuò)法設(shè)計(jì)蠟?zāi)W⑸涔に嚕枰馁M(fèi)大量時(shí)間和成本。隨著計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬仿真技術(shù)發(fā)展,基于蠟?zāi)W⑸涑尚偷牧鲌黾绑w積收縮的仿真可以進(jìn)行基礎(chǔ)性研究[37]。
目前,渦輪葉片普遍采用中溫蠟料,不同的工藝參數(shù)對蠟?zāi)W冃温N曲的影響很大,這是因?yàn)橄灹系幕緹嵛镄詤?shù)并沒有被研究,導(dǎo)致數(shù)值模擬偏差較大。所以,研究蠟料的熱性能、流變性能和 PVT 性能,建立蠟?zāi)J湛s翹曲變形計(jì)算模型是研究蠟?zāi)W⑸涑尚偷牡谝徊?sup>[39]。航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片蠟?zāi)S捎谧兘孛娉叽绮町愝^大,葉身型面誤差通過型殼傳遞,最終會造成葉片鑄件的尺寸超差,影響葉片的氣動(dòng)性能和服役壽命[40]。
Zhao 等[38]為了控制葉片的尺寸精度,提出了一種新的集成計(jì)算框架 AICAST,該框架植入響應(yīng)面優(yōu)化模型和多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還考慮了多個(gè)過程的波動(dòng)和影響。通過使用 AICAST,蠟型的最大變形降低了 60.39%,葉片鑄件的變形最小,僅為 0.1504 mm,如圖 5 所示[38]。
液態(tài)金屬在凝固和冷卻到室溫的過程中會經(jīng)歷 3 個(gè)階段的收縮:液–液、液–固和固–固收縮,相應(yīng)的體積收縮率分別為 1.8%、3.0% 和 7.2%[4]。高溫合金的本構(gòu)模型描述了合金澆注后,凝固冷卻過程中應(yīng)力與應(yīng)變的關(guān)系[28]。官邦等[41]研究了 K4169 鎳基高溫合金環(huán)套環(huán)鑄件的變形問題,對合金的熱力學(xué)性能進(jìn)行了測試;在物理模擬鑄造過程的基礎(chǔ)上,對 K4169 鎳基高溫合金進(jìn)行了單軸壓縮,比較了線彈模型和彈塑性模型下合金的變形;采用數(shù)值模擬的方法,研究了合金溫度、殼體預(yù)熱溫度等工藝參數(shù)與鑄件收縮補(bǔ)償系數(shù)、橢圓度等尺寸畸變之間的關(guān)系;最后,通過試驗(yàn)驗(yàn)證了變形預(yù)測的準(zhǔn)確性。
Wang 等[25]提出了一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法用于控制鑄件變形,以獲得熔模鑄造中的合格尺寸鑄件。在沒有經(jīng)驗(yàn)知識的情況下,對合金澆注溫度、型殼溫度和蠟?zāi)S嗔康挠绊戇M(jìn)行了評估;通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化合金澆注溫度、陶瓷鑄型預(yù)熱溫度與模具設(shè)計(jì)余量值,優(yōu)化后的鑄件尺寸滿足 CT6 標(biāo)準(zhǔn)。之后,該研究團(tuán)隊(duì)提出 AICAST 計(jì)算軟件平臺,實(shí)現(xiàn)了 DOE 設(shè)計(jì)并可自動(dòng)運(yùn)行數(shù)值模擬仿真軟件的腳本文件,相較于傳統(tǒng)手動(dòng)操控圖形界面的方式,計(jì)算效率進(jìn)一步提升[38]。
官邦等[39]基于節(jié)點(diǎn)法向量和最近鄰點(diǎn),提出熔模鑄造工藝全節(jié)點(diǎn)位移傳遞的計(jì)算方法,解決了熔模鑄件成型多流程的數(shù)據(jù)孤島問題;建立了多流程之間位移場傳遞的計(jì)算方法,使得尺寸偏差可以在模擬過程和實(shí)際生產(chǎn)過程中相互傳遞;并基于位移場的傳遞方法,以數(shù)值模擬及其降階的數(shù)據(jù)模型開展了多流程下數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的成型工藝優(yōu)化。此外,基于集成計(jì)算與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的尺寸誤差計(jì)算技術(shù),開發(fā)了鑄件全流程尺寸誤差的耦合傳遞與迭代計(jì)算軟件;基于鑄件試制尺寸數(shù)據(jù),構(gòu)建了尺寸誤差的映射函數(shù)與補(bǔ)償函數(shù),解決了多擾動(dòng)條件下壓蠟?zāi)>哒`差精準(zhǔn)補(bǔ)償?shù)碾y題。
3、航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件精密鑄造快速成形
高溫合金鑄件通常采用熔模精密鑄造成形,傳統(tǒng)熔模鑄造通常采用模具制備蠟?zāi)#蚰>咧圃鞎r(shí)間長且需要修模,導(dǎo)致復(fù)雜鑄件的制造周期大幅度增加,對航空發(fā)動(dòng)機(jī)的研制和生產(chǎn)進(jìn)度造成了很大的影響[38]。尤其是在原型機(jī)開發(fā)階段,葉片設(shè)計(jì)需反復(fù)改型,采用注蠟?zāi)ゾ叱尚蜁r(shí),模具制造及改型時(shí)間長、成本高,甚至?xí)驘o法修模導(dǎo)致模具報(bào)廢,極大地影響了新機(jī)研制進(jìn)度,快速成形技術(shù)的出現(xiàn)則解決了這一難題。
快速成形是一種通過計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),利用先進(jìn)制造技術(shù)(如 3D 打印)快速制造出實(shí)物原型或最終產(chǎn)品的過程。其核心特點(diǎn)是制造過程的快速性、靈活性和精度,通常用于驗(yàn)證設(shè)計(jì)概念、生產(chǎn)復(fù)雜形狀的零件或小批量定制生產(chǎn)。隨著快速成形技術(shù)的發(fā)展,熔模鑄造已成為快速、低成本生產(chǎn)高質(zhì)量鑄件的主導(dǎo)技術(shù),傳統(tǒng)熔模鑄造工藝與新工藝流程的比較如圖 6 所示[41]。
目前,快速熔模精密鑄造技術(shù)采用的原材料有蠟、紙張和塑料等[42]。對于非蠟材料的快速成形過程,存在的問題是陶瓷殼體在焙燒中會開裂、不完全燒穿、殘余灰分和副產(chǎn)物的釋放[43–44]。1974 年,David E. H. Jones 首次提出了 “3D 打印” 的概念[45]。雖然在 20 世紀(jì) 70、80 年代,已經(jīng)有不少學(xué)者提出了三維打印的設(shè)想,并且開發(fā)出了相關(guān)的機(jī)器,但是 3D 打印技術(shù)在此期間并沒有得到重視。直到 1986 年,美國 3D Systems 公司推出了世界上第 1 臺 FDM–1650 快速成形原理樣機(jī)。從 90 年代開始,3D 打印蠟?zāi)<夹g(shù)開始應(yīng)用于精密鑄造,主要包括選擇性激光燒結(jié)(SLS)技術(shù)、熔融沉積成型(FDM)技術(shù)、光固化成型(SLA)技術(shù)與多噴頭打印(MJP)技術(shù)[46]。表 1 展示了 3 種常見增材制造技術(shù)在熔模精密鑄造中的應(yīng)用對比。
表1 3種增材制造技術(shù)在熔模精密鑄造中的應(yīng)用對比
Table 1 Comparison of applications for three additive manufacturing technologies in investment casting
類型 | 名稱 | 基本材料 | 優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) |
擠出成型 | FDM | 熱塑性塑料 | 制造成本低,操作、維護(hù)簡便 | 精度低,速度慢 |
粉料成型 | SLS | 聚苯乙烯(PS)粉 | 尺寸精度高,力學(xué)性能強(qiáng) | 表面光潔度差,對環(huán)境影響大 |
光聚合成型 | SLA | 光敏聚合物 | 表面光潔度高 | 對環(huán)境有污染,型殼脹裂 |
第 1 代 3D 打印蠟?zāi)<夹g(shù)開始于 2010 年,主要是 PS 蠟?zāi)#す鉄Y(jié) PS 粉加滲蠟工藝成型的蠟?zāi)#渲饕煞譃?PS 粉,蠟?zāi)1砻尜|(zhì)量較差,尺寸精度也要根據(jù)滲蠟時(shí)間控制,并且脫蠟工藝比較復(fù)雜。第 2 代 3D 打印蠟?zāi)<夹g(shù)開始于 2015 年,主要是光敏樹脂蠟?zāi)#瑑?yōu)點(diǎn)是樹脂拉伸強(qiáng)度高、精度高,然而樹脂的熱膨脹系數(shù)大,脫蠟溫度高,且樹脂模焙燒后灰分殘留較多,需要反復(fù)清洗型殼,脫蠟過程氣味難聞。這 2 種蠟?zāi)?焖俪尚渭夹g(shù)普遍存在一些局限性,不滿足當(dāng)下綠色生產(chǎn)理念,且蠟?zāi)5某叽缇入y以控制,為了與實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)鑄造相匹配,迫切需要開發(fā)純蠟 3D 打印技術(shù)。
目前,國內(nèi)外在純蠟 3D 打印蠟?zāi)5难芯颗c應(yīng)用方面處于起步階段。MJP 多噴頭噴射三維打印機(jī)是一種先進(jìn)的工藝試驗(yàn)儀器,主要用于機(jī)械工程領(lǐng)域,通過噴墨技術(shù)將計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的物體轉(zhuǎn)化為三維實(shí)體,具有打印速度快、精度高、材料選擇范圍廣的優(yōu)勢。MJP 技術(shù)是以純蠟材料進(jìn)行 3D 打印的,蠟?zāi)4蛴〕叽缇雀摺D壳埃?D Systems 公司的 ProJet MJP 2500W Plus 3D 打印機(jī)采用 VisiJet 100% 蠟質(zhì)材料進(jìn)行 3D 打印,可提供耐用、高質(zhì)量的蠟?zāi)#矛F(xiàn)有的脫蠟鑄造工藝和設(shè)備,制造出各類高品質(zhì)、耐用的首飾模型,保證了部件的可靠性能和穩(wěn)定的打印效果;而且可以實(shí)現(xiàn)純蠟鑄造模型的大批量生產(chǎn),或以極快的打印速度進(jìn)行快速單道打印,從而提高鑄造車間效率。
國內(nèi)閃鑄科技公司采用 WaxJet 400 噴蠟打印機(jī),WaxJet 400 為大尺寸、高精度多噴嘴噴蠟 3D 打印機(jī),可以打印表面平滑、高精細(xì)度的鑄造蠟?zāi)#m用于珠寶首飾工藝品、精密鑄造和航空航天等領(lǐng)域。目前,國內(nèi)的精鑄企業(yè)已應(yīng)用 3D 打印蠟?zāi)V苯舆M(jìn)行快速精密鑄造。深圳市萬澤航空科技有限責(zé)任公司、安徽應(yīng)流航源動(dòng)力科技有限公司、江蘇永瀚特種合金技術(shù)有限公司均購買了 3D Systems 公司的 ProJet MJP 2500W Plus 蠟?zāi)4蛴C(jī),從而進(jìn)行快速工藝開發(fā)。國內(nèi)已開展了多類復(fù)雜零件的蠟?zāi)4蛴。糠执蛴?shí)物如圖 7 所示[47]。
國外 MJP 技術(shù)所使用的蠟材料主要包括 VisiJet M2 ICast(MJP)、VisiJet Wax Jewel Red(MJP)和 VisiJet M3 Hi–Cast100%,表 2 給出了 3 種打印成型蠟材料的性能對比。目前國內(nèi)可用于噴蠟 3D 打印的材料較少且價(jià)格貴。其中,閃鑄科技公司可提供 FFWJ1100、FFWJ1200 成型結(jié)構(gòu)材料及 FFMSS3100 支撐材料,表 3 為 3 種材料的性能對比。3 種材料在打印過程都會出現(xiàn)塌陷,且材料強(qiáng)度不夠,并且目前的配方和制造工藝不是自主可控的,缺乏對蠟料性能的全方位評價(jià)。
表 2 國外打印成型蠟性能對比
Table 2 Performance comparison of different printing waxes from abroad
打印材料種類 | 熔點(diǎn) / ℃ | 軟化點(diǎn) / ℃ | 體積收縮率 /% | 線收縮率 /% | 針入度 / (a/mm) | 灰分 |
VisiJet M2 ICast(MJP) | 62~63 | 43~47 | 1.7 | 0.58 | 14 | 0 |
VisiJet Wax Jewel Red(MJP) | 61~66 | 40~48 | 2 | 0.7 | 12 | <0.05 |
VisiJet M3 Hi–Cast100% | 70 | 52~62 | 2.24 | 0.75 | 9 | <0.05 |
表3 國內(nèi)噴蠟 3D 打印材料性能對比
Table 3 Performance comparison of domestic inkjet printing materials
打印材料種類 | 熔點(diǎn) / ℃ | 軟化點(diǎn) / ℃ | 體積收縮率 /% | 線收縮率 /% | 針入度 / (a/mm) | 灰分 |
FFWJ1100 | 68 | 63 | 1.1 | 0.7 | 9 | <0.01 |
FFWJ1200 | 80 | 70 | 0.9 | 0.7 | 7 | <0.01 |
FFMSS3100 | 55 | — | — | — | — | — |
注:同表 2。
4、航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件智能鑄造
伴隨大數(shù)據(jù)和 “互聯(lián)網(wǎng) +” 時(shí)代的到來,傳統(tǒng)的鑄造生產(chǎn)方式受到嚴(yán)重挑戰(zhàn),智能鑄造應(yīng)運(yùn)而生[48]。在人工智能蓬勃發(fā)展的時(shí)代背景下,智能鑄造已然成為鑄造行業(yè)邁向進(jìn)步與創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力。在智能鑄造企業(yè)迅猛發(fā)展的時(shí)代背景下,航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金精鑄件澆注系統(tǒng)的設(shè)計(jì)周期正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。這一挑戰(zhàn)源于對設(shè)計(jì)效率與精準(zhǔn)度的雙重追求,以及對市場需求進(jìn)行快速響應(yīng)的迫切需求。高溫合金精鑄件作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵部件,其澆注系統(tǒng)的設(shè)計(jì)直接影響著鑄件的質(zhì)量和性能。然而,傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法往往依賴于工程師的手動(dòng)操作,從構(gòu)建澆注系統(tǒng)的每一個(gè)組件開始,逐一調(diào)整尺寸參數(shù),無疑增加了設(shè)計(jì)周期和出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)[49–51]。此外,由于每個(gè)澆注系統(tǒng)組件之間存在復(fù)雜的相互作用,簡單的尺寸調(diào)整往往難以實(shí)現(xiàn)整體澆注系統(tǒng)的高效更新,進(jìn)一步降低了設(shè)計(jì)速度和效率。
Campbell[52]研究了金屬流動(dòng)的最大速度要求,提出了澆道系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本參數(shù)要求,并且提出澆注系統(tǒng)在設(shè)計(jì)中的 “十大原則”。清華大學(xué)和中國航發(fā)黎明共同研究了澆注系統(tǒng)和工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),成功研制了某發(fā)動(dòng)機(jī)的后機(jī)匣鑄件[53]。澆注系統(tǒng)設(shè)計(jì)水平在近幾十年有了明顯的提高,從經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)則到基于模擬技術(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。CAD 設(shè)計(jì)和 CAE 仿真結(jié)合進(jìn)行自動(dòng)化尋優(yōu)的方式已經(jīng)成為設(shè)計(jì)的主流方式,進(jìn)一步結(jié)合人工智能的技術(shù)將成為未來的發(fā)展趨勢。
Sun 等[54]建立了高溫合金鑄件工藝參數(shù)、出品率和縮松位置之間的函數(shù)關(guān)系,通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法計(jì)算滿足要求的最優(yōu)解。梅麗文等[55]基于 Pro/E 自帶的工具進(jìn)行二次開發(fā),實(shí)現(xiàn)了閥體鑄鋼件澆冒系統(tǒng)模型的參數(shù)化設(shè)計(jì),如圖 9 所示[55],該系統(tǒng)可根據(jù)調(diào)用冒口系統(tǒng)的冒口庫實(shí)現(xiàn)冒口的自動(dòng)建模。
目前,我國在高溫合金復(fù)雜鑄件精鑄工藝的智能設(shè)計(jì)方面還處于起步階段,不僅缺乏基于全流程的智能控制方法與基礎(chǔ)理論指導(dǎo),還缺乏數(shù)字化基礎(chǔ)理論與計(jì)算模型和方法。國際上,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能鑄造已經(jīng)進(jìn)入快速發(fā)展階段。英國伯明翰大學(xué)在全流程數(shù)字化凝固理論與鑄造技術(shù)方面的研究,以及韓國工業(yè)研究院在數(shù)字化領(lǐng)域的研究已經(jīng)較為深入[56–57];此外,Antoniadou 等[58]在熔模鑄造過程中將金相照片作為數(shù)據(jù)輸入,利用機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行圖像識別,用于檢測生產(chǎn)件中的缺陷。
國內(nèi),西北工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)建立了基于幾何依賴性的鑄件變形預(yù)測模型[59];華中科技大學(xué)自主開發(fā)了 “華鑄 CAE”“華鑄 ERP”“華鑄 CAD”“華鑄 FCS” 等系列軟件產(chǎn)品,并集成形成了 “華鑄 1+N” 數(shù)字化鑄造軟件平臺系統(tǒng)[60];魏鵬嘯等[61]結(jié)合集成計(jì)算思想,以計(jì)算機(jī)仿真模擬與高性能計(jì)算服務(wù)器為基礎(chǔ),以快速獲取最優(yōu)鑄造工藝為目標(biāo),設(shè)計(jì)出了鑄造工藝集成計(jì)算平臺,架構(gòu)如圖 10 所示[61]。該平臺采用 Python 語言開發(fā),使用了前后端分離的 B/S(即瀏覽器 / 服務(wù)器)框架和 MVC(模型 Model、視圖 Views、控制器 Controller)設(shè)計(jì)模式;前端采用 Flask 框架用于界面開發(fā)并且接收和處理數(shù)據(jù),后端采用 Django 框架用于具體功能的實(shí)現(xiàn),這種開發(fā)模式的優(yōu)點(diǎn)是可以在任意瀏覽器上使用,易于后期的開發(fā)維護(hù),極大地減少了系統(tǒng)維護(hù)成本。
5、結(jié)論
熔模鑄造作為精密鑄造的核心工藝,在航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金復(fù)雜構(gòu)件的制造中發(fā)揮著不可替代的作用。近年來,隨著數(shù)值模擬、快速成形、智能優(yōu)化等技術(shù)的突破,該工藝在尺寸精度控制、缺陷抑制和生產(chǎn)效率提升方面取得了顯著進(jìn)展。然而,受限于多物理場耦合的復(fù)雜性、材料性能的不確定性及跨流程協(xié)同優(yōu)化的不足,熔模鑄造仍面臨縮松缺陷、尺寸波動(dòng)、工藝穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)。
隨著數(shù)值模擬技術(shù)、傳感器、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,信息化與傳統(tǒng)鑄造深度融合,熔模鑄造正在向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) + 數(shù)值仿真” 的研發(fā)模式轉(zhuǎn)變,進(jìn)一步向智能化方向邁進(jìn)。未來,通過深度融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、智能算法和數(shù)字化技術(shù),構(gòu)建 “仿真–優(yōu)化–控制” 一體化的智能精鑄體系,將成為突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸、實(shí)現(xiàn)高精度與高效率制造的關(guān)鍵路徑。
目前,我國在高溫合金復(fù)雜薄壁鑄件精鑄工藝的智能設(shè)計(jì)方面處于起步階段,缺乏基于全流程的智能控制方法與基礎(chǔ)理論指導(dǎo),以及數(shù)字化的基礎(chǔ)理論與計(jì)算模型 / 方法。因此,堅(jiān)持基于集成計(jì)算與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能鑄造技術(shù)路線,促使鑄造范式進(jìn)行迭代,是未來的發(fā)展方向。
參考文獻(xiàn)
[1] 蔣睿嵩,汪文虎,王增強(qiáng),等。航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片精密成形技術(shù)及其發(fā)展趨勢 [J]. 航空制造技術(shù),2016,59 (21): 57–62. JIANG Ruisong,WANG Wenhu,WANG Zengqiang,et al. Precision forming technology and its development trend of aeroengine turbine blade [J]. Aeronautical Manufacturing Technology,2016,59 (21): 57–62.
[2] 崔加裕,汪東紅,肖程波,等。航空發(fā)動(dòng)機(jī)用高溫合金復(fù)雜薄壁精密鑄件尺寸精度控制技術(shù)研究進(jìn)展 [J]. 航空材料學(xué)報(bào),2024,44 (2): 31–44. CUI Jiayu,WANG Donghong,XIAO Chengbo,et al. Research progress on dimensional accuracy control technologies of complex thin-walled superalloy investment castings for aero-engines [J]. Journal of Aeronautical Materials,2024,44 (2): 31–44.
[3] LORIA E A. Superalloy 718-Metallurgy and applications[M]. Pittsburgh: The Minerals,Metals & Materials Society,1989.
[4] 孫寶德,王俊,康茂東,等。高溫合金超限構(gòu)件精密鑄造技術(shù)及發(fā)展趨勢 [J]. 金屬學(xué)報(bào),2022,58 (4): 412–427. SUN Baode,WANG Jun,KANG Maodong,et al. Investment casting technology and development trend of superalloy ultra limit components [J]. Acta Metallurgica Sinica,2022,58 (4): 412–427.
[5] PATTNAIK S,KARUNAKAR D B,JHA P K. Developments in investment casting process-A review[J]. Journal of Materials Processing Technology,2012,212(11): 2332–2348.
[6] VIJAYARAM T R,SULAIMAN S,HAMOUDA A M S,et al. Numerical simulation of casting solidification in permanent metallic molds[J]. Journal of Materials Processing Technology,2006,178(1–3): 29–33.
[7] 婁大光。大型薄壁鎂合金支架鑄件的低壓鑄造工藝研究 [D]. 哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2015. LOU Daguang. Large thin-wall magnesium bracket low pressure casting technology research [D]. Harbin: Harbin Institute of Technology,2015.
[8] 常星陽。基于 MASIP 的鎂合金座椅骨架工藝優(yōu)化研究 [D]. 大連:大連理工大學(xué),2021. CHANG Xingyang. Research on process optimization of magnesium alloy seat frame based on MASIP [D]. Dalian: Dalian University of Technology,2021.
[9] 殷亞軍,劉振偉,張勇佳,等。鑄造數(shù)值模擬軟件技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)展 [J]. 特種鑄造及有色合金,2023,43 (10): 1297–1311. YIN Yajun,LIU Zhenwei,ZHANG Yongjia,et al. Progress in casting numerical simulation software technology and application [J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2023,43 (10): 1297–1311.
[10] YU J P,WANG D H,LI D Y,et al. Engineering computing and data-driven for gating system design in investment casting[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2020,111(3): 829–837.
[11] YU P,JI X Y,SUN T,et al. Dataphysics fusion-driven defect predictions for titanium alloy casing using neural network[J]. Materials,2024,17(10): 2226.
[12] LI H Y,KAFKA O L,GAO J Y,et al. Clustering discretization methods for generation of material performance databases in machine learning and design optimization[J]. Computational Mechanics,2019,64(2): 281–305.
[13] GRIEVES M,VICKERS J. Digital twin: Mitigating unpredictable,undesirable emergent behavior in complex systems[M]//Transdisciplinary perspectives on complex systems: New findings and approaches. Cham: Springer International Publishing,2017: 85–113.
[14] MOU S,BU K,LIU J,et al. A digital twin based residual stress prediction method for turbine blades[J]. Journal of Physics: Conference Series,2023,2569(1): 012067.
[15] SAMA S R,MACDONALD E,VOIGT R,et al. Measurement of metal velocity in sand casting during mold filling[J]. Metals,2019,9(10): 1079.
[16] WALKER J,HARRIS E,LYNAGH C,et al. 3D printed smart molds for sand casting[J]. International Journal of Metalcasting,2018,12(4): 785–796.
[17] 羅強(qiáng),李飛,馬鑫,等。蠟?zāi)U`差與葉片精度控制技術(shù)研究進(jìn)展 [J]. 特種鑄造及有色合金,2022,42 (8): 944–950. LUO Qiang,LI Fei,MA Xin,et al. Research progress in controlling technologies of wax pattern error and blade accuracy [J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2022,42 (8): 944–950.
[18] 汪東紅,孫鋒,疏達(dá),等。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)鎳基鑄造高溫合金設(shè)計(jì)及復(fù)雜鑄件精確成形 [J]. 金屬學(xué)報(bào),2022,58 (1): 89–102. WANG Donghong,SUN Feng,SHU Da,et al. Data-driven design of cast nickel-based superalloy and precision forming of complex castings [J]. Acta Metallurgica Sinica,2022,58 (1): 89–102.
[19] LIU Y H,KANG M D,WU Y,et al. Effects of microporosity and precipitates on the cracking behavior in polycrystalline superalloy Inconel 718[J]. Materials Characterization,2017,132: 175–186.
[20] LAGUDU Y,AGARWAL A,MANWATKAR S K,et al. Metallurgical analysis on leaked XH–43 superalloy LH2 exhaust casing investment casting[J]. Journal of Failure Analysis and Prevention,2023,23(3): 1265–1274.
[21] PRASAD K,SARKAR R,GOPINATH K. Role of shrinkage pores,carbides on cyclic deformation behaviour of conventionally cast nickel base superalloy CM247LC® at 870 ℃[J]. Materials Science and Engineering: A,2016,654: 381–389.
[22] SUN B,WANG J,SHU D. Precision forming technology of large superalloy castings for aircraft engines[M]. Singapore: Shanghai Jiao Tong University Press and Springer Nature,2021.
[23] ESMAEILZADEH M,ABBASI M. Experimental and simulation-based investigations on the as-cast microstructure of Inconel 657 superalloy produced by investment casting[J]. Metallography,Microstructure,and Analysis,2023,12(3): 557–563.
[24] PAN D,XU Q Y,LIU B C. Three-dimensional microstructure simulation of Ni-based superalloy investment castings[J]. Science China Physics,Mechanics and Astronomy,2011,54(5): 851–855.
[25] WANG D H,YU J P,YANG C L,et al. Dimensional control of ring-to-ring casting with a data-driven approach during investment casting[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2022,119(1): 691–704.
[26] DONG Y W,LI X L,ZHAO Q,et al. Modeling of shrinkage during investment casting of thin-walled hollow turbine blades[J]. Journal of Materials Processing Technology,2017,244: 190–203.
[27] SHEIKH A K,KHAN M A A. Mold design optimization and quality assessment of steel castings through integrated simulations and experiments[J]. Journal of Mechanical Science and Technology,2020,34(7): 2975–2983.
[28] DING Z Y,WANG D H,GUAN B,et al. Semi-solid plasticity and deformation control of superalloy investment casting[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2024,130(7): 3419–3429.
[29] RAKOCZY Ł,CYGAN R. Analysis of temperature distribution in shell mould during thin-wall superalloy casting and its effect on the resultant microstructure[J]. Archives of Civil and Mechanical Engineering,2018,18(4): 1441–1450.
[30] 李海松,張瓊元,伍林,等。型殼材料對高溫合金葉片組織和性能的影響 [J]. 特種鑄造及有色合金,2021,41 (1): 103–107. LI Haisong,ZHANG Qiongyuan,WU Lin,et al. Influence of ceramic shell material on the microstructure and properties of superalloy blade [J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2021,41 (1): 103–107.
[31] ZHAO D Y,WANG D H,ZHOU L Y,et al. Effect of mold dwell time on shrinkage defects in investment casting of superalloy turbine blade[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2024,132(9): 4473–4487.
[32] HOCK T S,TREVOR S,CHRISTODOULOU P,et al. Experimental studies on the accuracy of wax patterns used in investment casting[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part B: Journal of Engineering Manufacture,2003,217(2): 285–289.
[33] PIWONKA T S,WIEST J M. Factors affecting investment casting pattern die dimensions[J]. International Magazine of the Investment Casting Institute,1998,11(6): 8–13.
[34] SABAU A S,CANNELL N. Predicting pattern tooling and casting dimensions for investment casting,phase III[R]. Oak Ridge: US Department of Energy,2007.
[35] ZHANG J,YE H W,LI K W,et al. Numerical simulation of mold filling process for wax pattern of the impeller in investment casting[J]. Applied Mechanics and Materials,2011,80–81: 965–968.
[36] WANG D H,HE B,LI F,et al. Cavity pressure and dimensional accuracy analysis of wax patterns for investment casting[J]. Materials and Manufacturing Processes,2013,28(6): 637–642.
[37] WANG D H,HE B,LI F,et al. Experimental and numerical analysis on core deflection during wax injection[J]. Materials and Manufacturing Processes,2013,28(11): 1209–1214.
[38] ZHAO D Y,ZHOU L Y,WANG D H,et al. Integrated computational framework for controlling dimensional accuracy of thin-walled turbine blades during investment casting[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2023,129(3): 1315–1328.
[39] 官邦,汪東紅,馬洪波,等。熔模鑄件尺寸控制的數(shù)字孿生建模關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用 [J]. 金屬學(xué)報(bào),2024,60 (4): 548–558. GUAN Bang,WANG Donghong,MA Hongbo,et al. Key technology and application of digital twin modeling for deformation control of investment casting [J]. Acta Metallurgica Sinica,2024,60 (4): 548–558.
[40] 張海龍,蔣明,趙輝,等。航空發(fā)動(dòng)機(jī)復(fù)雜薄壁件精密鑄造技術(shù)研究 [J]. 模具技術(shù),2021 (6): 1–7. ZHANG Hailong,JIANG Ming,ZHAO Hui,et al. Study on investment casting process of complex thin-walled casting for aeroengine [J]. Die and Mould Technology,2021 (6): 1–7.
[41] 張浩。葉輪快速成型及熔模鑄造過程仿真研究 [D]. 西安:西安工業(yè)大學(xué),2019. ZHANG Hao. Impeller rapid prototyping and simulation research on investment casting process [D]. Xi’an: Xi’an Technological University,2019.
[42] GREUL M,PINTAT T,GREULICH M. Rapid prototyping of functional metallic parts[J]. Computers in Industry,1995,28(1): 23–28.
[43] YAO W L,LEU M C. Analysis of shell cracking in investment casting with laser stereolithography patterns[J]. Rapid Prototyping Journal,1999,5(1): 12–20.
[44] LEE C W,CHUA C K,CHEAH C M,et al. Rapid investment casting: Direct and indirect approaches via fused deposition modelling[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2004,23(1): 93–101.
[45] 王會杰。大型 FDM 雙噴頭 3D 打印機(jī)的設(shè)計(jì)與研究 [D]. 南昌:南昌大學(xué),2022. WANG Huijie. The design and research on large FDM double nozzle 3D printer [D]. Nanchang: Nanchang University,2022.
[46] 崔馨檢。基于有限元模擬的熔模鑄造用石蠟熔融沉積成型過程研究 [D]. 南京:南京理工大學(xué),2021. CUI Xinjian. Study on melting deposition process of paraffin wax for investment casting based on finite element simulation [D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology,2021.
[47] SCHMITZ G J,GROHN M,BÜHRIG-POLACZEK A. Fabrication of micropatterned surfaces by improved investment casting[J]. Advanced Engineering Materials,2007,9(4): 265–270.
[48] 許慶彥。鑄造技術(shù)路線圖:數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化鑄造 [J]. 鑄造,2017,66 (12): 1243–1250. XU Qingyan. Roadmap of casting technology: Digital,networked and intelligent casting [J]. Foundry,2017,66 (12): 1243–1250.
[49] KHADE U S,SAWANT S M. Gating design modification using 3D CAD modeling and casting simulation for improving the casting yield[J]. International Journal of Advanced Mechanical Engineering,2014,4(7): 813–820.
[50] CHOUDHARI C M,NARKHEDE B E,MAHAJAN S K. Casting design and simulation of cover plate using AutoCAST-X software for defect minimization with experimental validation[J]. Procedia Materials Science,2014,6: 786–797.
[52] CAMPBELL J. Complete casting handbook: Metal casting processes,metallurgy,techniques and design[M]. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier,2015.
[53] 孫長波,唐寧,史鳳嶺,等。機(jī)匣件真空熔模鑄造的數(shù)值模擬 [J]. 鑄造,2010,59 (2): 169–173. SUN Changbo,TANG Ning,SHI Fengling,et al. Numerical simulation of vacuum investment casting cartridge receiver [J]. Foundry,2010,59 (2): 169–173.
[54] SUN J Y,WANG D H,LIU S M,et al. Feeding system design based on data model and decision optimization for superalloy castings[J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2019,39(1): 23–27.
[55] 梅麗文,朱昌盛,肖榮振,等。閥體件鑄造工藝 CAD 系統(tǒng)開發(fā)研究 [J]. 熱加工工藝,2010,39 (11): 63–66. MEI Liwen,ZHU Changsheng,XIAO Rongzhen,et al. Development of casting process CAD system for valve body [J]. Hot Working Technology,2010,39 (11): 63–66.
[56] GEBELIN J C,JOLLY M R. Modelling of the investment casting process[J]. Journal of Materials Processing Technology,2003,135(2–3): 291–300.
[57] KIM J,LEE J Y. Server-edge dualized closed-loop data analytics system for cyber-physical system application[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,2021,67: 102040.
[58] ANTONIADOU A,KYPRIANIDIS K,ASLANIDOU I,et al. Design of machine learning method for decision-making support and reliability improvement in the investment casting process[C]//Linköping Electronic Conference Proceedings. Linköping: Linköping University Electronic Press,2023: 46–53.
[59] ZHANG Y L,BU K,LIU C L. Modeling of casting deformation prediction during investment casting based on geometry dependence[J]. JOM,2024,76(12): 6942–6953.
[60] 周建新,殷亞軍,計(jì)效園,等。熔模鑄造數(shù)字化智能化大數(shù)據(jù)工業(yè)軟件平臺的構(gòu)建及應(yīng)用 [J]. 鑄造,2021,70 (2): 160–174. ZHOU Jianxin,YIN Yajun,JI Xiaoyuan,et al. Construction and application of digitization,intellectualization and big data industrial software platform for investment casting [J]. Foundry,2021,70 (2): 160–174.
[61] 魏鵬嘯,郭釗,丁正一,等。熔模鑄造工藝集成計(jì)算平臺開發(fā)與應(yīng)用 [J]. 特種鑄造及有色合金,2024,44 (7): 923–927. WEI Pengxiao,GUO Zhao,DING Zhengyi,et al. Development and application of integrated computational platform for investment casting processes [J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2024,44 (7): 923–927.
(注,原文標(biāo)題:航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件精密成形研究進(jìn)展)
tag標(biāo)簽:航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫合金鑄件,熔模鑄造,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(RBF,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),數(shù)值模擬,縮松預(yù)測,尺寸傳遞(位移場仿真),智能優(yōu)化(機(jī)器學(xué)習(xí)算法)