激光粉末床熔融制备Ti-6Al-4V ELI合金层内激光重熔对干滑动摩擦学性能的影响——基于GLM–RSM统计方法

《Technologies》：In-Layer Laser Remelting Effects on Dry Sliding Tribology of Additive Manufactured Ti-6Al-4V ELI Using GLM–RSM Statistical Method

　　

采用激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）制备的Ti-6Al-4V ELI（Grade 23）在干滑动条件下易发生粘着磨损和摩擦氧化，但原位层内激光重熔（in-layer laser remelting）对摩擦学行为的影响尚缺乏系统性表征。研究人员考察了层内激光扫描策略（单次扫描single-scan与二次扫描double-scan即重熔）、5–15 N法向载荷及0.10–0.20 m·s?1滑动速度对LPBF成形Ti-6Al-4V ELI干滑动摩擦学响应的影响。采用全因子实验设计，通过通用线性模型（General Linear Model, GLM）统计分析各显著因子及其对摩擦系数（Coefficient of Friction, COF）、比磨损率（Specific Wear Rate, K）及接触温度（T）的贡献率，并利用响应面法（Response Surface Methodology, RSM）预测两种扫描策略下的最优参数。此外，通过微尺度和纳米尺度压痕表征激光扫描策略及层内重熔对局部力学性能的影响。结果表明：法向载荷是主导因素，对COF贡献率为89.3%，对K贡献率为54%，对T贡献率为40.5%；检测到显著的载荷–扫描策略交互作用控制磨损行为。双次扫描（double-scan, DS）策略在5 N时磨损高于单次扫描（single-scan, SS），但在15 N时磨损低于SS，这种反直觉反转归因于重熔诱导的近表层显微组织改性促进了载荷阈值摩擦层（tribolayer）稳定化。本研究的新颖性在于建立了稳健的GLM–RSM框架，用于增材制造表面在摩擦学载荷下的预测建模与优化。

论文解读：In-Layer Laser Remelting Effects on Dry Sliding Tribology of Additive Manufactured Ti-6Al-4V ELI Using GLM–RSM Statistical Method

研究背景与意义

激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）成形的Ti-6Al-4V ELI（Extra-Low-Interstitial, Grade 23）合金在航空航天及生物医学领域应用广泛，但其在干滑动工况下易产生粘着磨损与摩擦氧化，且LPBF快速凝固引入的细针状α′马氏体、残余应力及各向异性使摩擦学行为难以预测。层内激光重熔（in-layer laser remelting，即对每层已熔化粉末进行第二次无送粉激光扫描）可改善致密度与近表层组织，但其对LPBF Ti-6Al-4V ELI干滑动摩擦学性能的系统影响尚未见统计学层面的量化研究。现有文献多固定单一载荷与速度、缺乏因子设计分离参数贡献、少有ANOVA显著性评估及近表层纳米力学表征、接触温度亦鲜见作为响应变量。为此，研究人员开展全因子干滑动摩擦学实验并结合GLM–RSM统计框架与多尺度压痕表征，以阐明扫描策略与载荷耦合效应对摩擦磨损的作用机制，并建立预测模型。该论文发表于《Technologies》期刊。

主要关键技术方法

研究人员采用MP4 Material Solution GmbH提供的Ti-6Al-4V ELI（Grade 23）合金粉末，在SLM Realizer 250设备上于高纯氩保护、基板预热250 °C条件下，同批次成形单次扫描（single-scan, SS，体能量密度40 J/mm³）与双次扫描/层内重熔（double-scan, DS，累计80 J/mm³）两种圆盘试样，经600 °C/2 h应力消除退火并研磨抛光。以AISI 52100轴承钢球为对磨副，在Anton Paar TRB3摩擦磨损试验机上按2×3×3全因子设计（扫描策略×5/10/15 N法向载荷×0.10/0.15/0.20 m·s^?1滑动速度，n=3）进行干滑动球–盘（ball-on-disc）实验，记录摩擦系数（Coefficient of Friction, COF）、接触温度（T）及轮廓仪测定比磨损率（Specific Wear Rate, K）。通过HV0.2维氏显微硬度与Park Systems NX系列AFM基Berkovich压头纳米压痕（最大载荷25 nN与50 nN，Oliver–Pharr法）表征近表层纳米力学响应。采用Minitab 19进行多因素方差分析（GLM）计算各因子贡献率（Percentage Contribution, PC%）与显著性（p值），并基于中心复合设计建立RSM二次回归模型进行参数优化与验证实验。

研究结果

3.1 微观与纳米尺度力学性能（Mechanical Properties at Micro- and Nanoscale）

SS与DS试样的维氏显微硬度分别为405±8 HV与409±7 HV，差异无统计意义，表明重熔未改变整体基体硬度。而AFM纳米压痕显示DS近表层纳米硬度（≈1.1–1.3 GPa@25 nN）较SS（≈2.3–2.5 GPa）降低约50%，折算接触模量（Reduced Elastic Modulus, E_r）亦降低（SS≈4.2 GPa，DS≈2.7–3.6 GPa），说明二次热循环促使近表层α′马氏体部分分解为更软的α+β相、降低位错密度与晶界密度，产生近表层软化而基体不变。

3.2 干滑动条件下的摩擦学行为（Tribological Behavior Under Dry Sliding Conditions）

COF随载荷增大单调下降（5 N时≈0.52–0.53，15 N时≈0.46–0.47），扫描策略对COF影响不显著（p=0.29），滑动速度影响边缘显著。比磨损率K在两种策略下均呈非单调变化（5→10 N下降反映机械混合层Mechanically Mixed Layer, MML形成，10→15 N部分回升），DS在5 N时K高于SS（高13–26%），而在15 N时DS最低K值（4.215×10^?4mm³·N^?1·m^?1）低于SS（低约14%），表现为载荷依赖的性能反转。接触温度（26.6–34.7 °C）随载荷与速度升高而升，扫描策略无显著影响，与COF耦合的摩擦功率P=μFv一致。

3.3 统计分析—GLM结果（Statistical Analysis—GLM Results）

GLM–ANOVA显示法向载荷对COF（PC%=89.3%, p<0.001）、K（PC%=54.02%, p=0.004）及T（PC%=40.49%, p=0.007）均为主导因子。扫描策略单独对K贡献10.88%（p=0.024），扫描策略×载荷交互作用对K贡献17.81%（p=0.027）——证实重熔效应具载荷阈值特征。滑动速度对T贡献34.62%（p=0.009）。模型R²分别达98.3%（COF）、96.53%（K）、96.31%（T）。COF与T不受扫描策略主效应及交互影响（p>0.05）。

3.4 RSM优化结果（RSM Optimization Results）

RSM二次模型无显著失拟（p>0.05），R²>92%。通过复合满意度函数（composite desirability function, D）多响应优化得：SS最优为F=14.697 N, v=0.10 m·s^?1（预测COF=0.4636, K=4.922×10^?4mm³·N^?1·m^?1, D=0.959）；DS最优为F=15 N, v=0.146 m·s^?1（预测COF=0.4613, K=5.103×10^?4mm³·N^?1·m^?1, D=0.968）。验证实验与预测值偏差：SS的COF 0.41%、K 0.56%；DS的COF 0.80%、K 11.46%（源于验证点速度与最优值微小偏差及DS模型K–v梯度），确认模型可靠性。高载低速促进MML压实稳定从而降低COF与K。

讨论与结论总结（Discussion & Conclusions）

研究人员指出摩擦学响应受多尺度因素控制：宏观上法向载荷主导接触面积与摩擦层形成；工艺上层内重熔通过近表层α′→α+β部分分解产生塑性容纳能力增强的软化层。该软化层在低载（5 N）因抗变形能力弱而加速移除，在高载（15 N）则凭借更高塑性顺应性促进稳定MML形成，抑制材料剥落——即载荷阈值摩擦层稳定化（load-threshold tribolayer stabilization）机制，导致磨损率出现扫描策略与载荷的交互反转现象。COF与接触温度不受重熔策略显著影响，因其取决于界面剪切与摩擦功率而非纳米硬度。

主要结论如下：

① 层内激光重熔（DS策略）不改变宏观维氏硬度（~405/409 HV），但使近表层纳米硬度降低约50%、折算模量下降，证实重熔热循环产生局限于近表层的组织软化。

② GLM证实法向载荷为COF（89.3%）与K（54.0%）的主导因子，COF随载荷增大由≈0.52降至≈0.46。

③ 扫描策略对K主效应贡献10.9%且与载荷交互贡献17.8%（p=0.027），DS在5 N时K较高、15 N时K较低，体现载荷调制效应。

④ SS与DS的RSM模型R²>93%、无显著失拟，验证预测误差COF<1%、SS下K<1%，确认GLM–RSM框架适用于LPBF Ti-6Al-4V ELI摩擦学性能预测。

⑤ 双响应优化确定高载低速（SS: 14.7 N/0.10 m·s^?1；DS: 15 N/0.146 m·s^?1）为最优工况，促进稳定MML形成实现低摩低磨。

⑥ 所建工艺–结构–性能–性能（PSPP）关联及GLM–RSM框架可直接用于航天机构、生物医用植入物等LPBF Ti-6Al-4V ELI部件摩擦学资质评定，其他合金或表面改性需重新校准模型。