数字孪生驱动的金属选择性激光熔融成形过程在线监控

段现银，陈昕悦，向 峰，朱锟鹏，蒋国璋

(1.武汉科技大学 冶金装备及其控制教育部重点实验室，湖北 武汉 430081；2.中国科学院 合肥物质科学研究院智能机械研究所，安徽 合肥 230031)

0 引言

随着数控技术、先进成形设备、高性能控制器的飞速发展，金属激光熔化成形能更加快速、高效制造出复杂结构的零件，广泛应用于航空发动机叶片、齿轮和医疗等结构复杂难成形制造领域。然而，由于激光熔化成形的精度和性能难以满足实际要求，阻碍了其应用和发展。其中表面粗糙、低致密度、断裂和分层是选择性激光熔融(Selective Laser Melting, SLM)过程中最主要的缺陷，影响了金属成形件的精度和可靠性。为了克服这些缺陷，制造出高质量的零件，对SLM过程进行实时监测和过程控制显得十分重要。

世界全球化及其对新产品的需求，也对制造系统提出了新技术范式应用的要求。为此，“中国制造2025”、“德国工业4.0”、“美国工业互联网”等均聚焦于智能制造[1]。作为智能制造的重要体现，数字孪生(Digital Twin，DT)[2]可通过实时获取物理过程的多源数据信息并进行分析、融合与处理，连接物理过程及其虚拟过程，助力物理过程的实时监测与控制[3-5]，为SLM过程的实时监测与过程控制提供可能。

目前，大量学者围绕SLM在线监测这一研究热点展开了一系列研究。唐梓珏等[6]对不同金属SLM的熔池动态特征进行在线监测，并解释了不同几何轮廓的影响因素；笔者所在团队[7-9]采用高速摄像机实时在线监测成形过程，采用机器学等方法实现了熔池、羽流和飞溅等不同现象的特征识别和数据分析，研究了状态特征与成形质量之间的关系；……