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    激光釬焊質量影響因素分析綜述

    2023-01-14 09:59:28郭峰王彤彤張波
    有色冶金設計與研究 2022年3期
    關鍵詞:釬料釬焊焊絲

    郭峰,王彤彤,張波

    (中國瑞林工程技術股份有限公司,江西南昌 330038)

    隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展, 越來越多的新技術被引入到焊接領域中,激光釬焊就是其中之一。與傳統(tǒng)點焊相比,激光釬焊是一種高效、可靠、用途廣泛的連接工藝。近年來,激光釬焊技術連接鋁合金時的高效、優(yōu)質受到了研究人員的廣泛關注。相較傳統(tǒng)的點焊工藝,激光釬焊在保證強度的同時,還具有如下優(yōu)勢:1)激光釬焊焊接光束能量密度高、熱影響區(qū)域小、焊接速度快、變形小、噪聲??;2)能精確調節(jié)和控制熱輸入值,且熱輸入值低,鍍鋅層燒損少,可減小焊件的變形;3)焊縫成形美觀、質量穩(wěn)定,焊后僅需簡單處理甚至無需處理。由于釬焊過程復雜。影響因素眾多,為了保證產(chǎn)品的高質量有效輸出,有必要對影響焊接質量的因素進行分析, 以便在日常生產(chǎn)過程中做到及時響應。

    1 激光釬焊原理

    釬焊的原理是采用熔點比母材低的釬料, 利用高于釬料熔點、低于母材熔點的加熱溫度,使釬料熔化,而母材不熔化;利用液態(tài)釬料潤濕母材,在釬縫間隙毛細作用下,使液態(tài)釬料自動填充到母材間隙中去,與母材相互擴散形成連接[1-2]。

    激光釬焊是釬焊技術的一種。 它是以激光為熱源加熱釬料熔化,其主要特點是利用激光的高能量密度實現(xiàn)局部或微小區(qū)域快速加熱以完成釬焊[3-4]。根據(jù)加熱溫度的不同,激光釬焊分為軟釬焊和硬釬焊技術。 激光液相線溫度低于450 ℃的, 稱為軟釬焊;釬焊液相線溫度高于450 ℃而低于母材金屬熔點的,為硬釬焊[5]。 軟釬焊主要用于印制電路板電子元器件的焊接,硬釬焊則在有色金屬的連接方面具有較大的優(yōu)勢。

    實踐證明,采用激光硬釬焊銀、銅、鎳、金和鋁等具有良好的效果,其焊縫金屬組織晶粒更細、硬度更高。由于釬焊加熱時溫度較低,故對激光功率密度的要求也較低,一般采用散焦的方式進行加熱。這樣做既可以降低功率密度, 又可以根據(jù)釬縫尺寸靈活調節(jié)光斑大小和形狀[6-7]。

    釬焊接頭通常采用卷對接和搭接兩種方式。 卷對接方式是指釬焊絲從激光前端送入有利于焊接過程穩(wěn)定;搭接方式是指釬焊絲從側下方水平送入,有利于焊接過程穩(wěn)定[8-9]。

    2 質量影響因素分析

    近年來,隨著激光焊接設備成本逐漸降低,在制造業(yè)的各個領域激光焊接技術得到廣泛的應用,成為焊接領域的新發(fā)展方向[10-11]。激光釬焊具有外成形美觀、焊接效率高、焊縫均勻、焊接強度高等一系列優(yōu)點。但與其他焊接方法相比,激光釬焊對各參數(shù)要求較高。 各參數(shù)偏差對激光釬焊質量影響比較顯著[12],比如常見的激光釬焊質量缺陷有焊縫偏移、焊縫氣孔、焊縫漏焊等。 根據(jù)釬焊原理分析,影響激光釬焊的質量因素主要分激光、送絲機、釬料3 個方面。

    2.1 激光參數(shù)的影響

    激光參數(shù)的不同會對激光釬焊質量產(chǎn)生不同的影響。 影響激光釬焊質量的主要激光參數(shù)包括激光類型、激光功率、激光掃描速度、激光束傾角等方面[13-14]。

    2.1.1 激光類型

    激光器的種類有很多, 不同種類的激光器產(chǎn)生的激光能量型式不一樣。 激光的能量型式一般分為高斯型和平頂型:高斯型發(fā)出的能量不均勻,往往過于集中,導致加工過程材料受熱不均勻;平頂型使加工過程中材料受熱相對更均勻。

    2.1.2 激光功率

    激光功率為焊縫提供能量, 因此是影響釬焊質量的關鍵因素。 若激光功率過小, 焊接能量輸入不足,釬焊溫度較低,會使釬料的流動性不好,焊縫金屬潤濕鋪展效果較差,不能充分填縫形成有效連接。即使降低焊接速度以保證其線能量, 但釬縫的散熱時間也會隨之相應增加,釬焊溫度仍然較低,焊縫成形依舊會較差。若激光功率過高,則光斑的功率密度較高,容易使釬料過熱造成焊絲金屬燒損,即使提高釬焊速度,由于激光加熱速度很快,釬料的局部溫度仍然偏高,釬料也會有向外噴射的跡象[15-16]。 尹燕等[17]利用小功率光纖激光器對鋁制空調換熱器進行激光釬焊試驗研究,分析了激光功率對釬焊接頭性能及微觀組織的影響。 結果表明:釬焊接頭成形良好,焊縫熔合線長度合格;液態(tài)釬料的潤濕鋪展性能隨著激光功率增加而顯著改善; 接頭通過基本耐壓性能試驗及氣密性檢驗的比率均隨這激光功率的增大而增加。 另,釬焊接頭焊縫主要由α(Al)固溶體及針狀或樹枝狀共晶Si 組成,界面區(qū)為單相α(Al)固溶體。隨著激光功率的增大, 焊縫晶粒略有長大。 Steffen Wachsmuth 等[18]研究了不同激光功率調整對接頭性能的影響。 該研究通過目視表面檢查、 顯微截面分析、 準靜態(tài)拉伸強度試驗和動態(tài)彎曲試驗對接頭進行檢查,還研究了鋅涂層類型對電鍍鋅(EG)和鋅鋁鎂(ZM)涂層鋼的影響。 研究表明,在相對較高的激光功率下,使用EG 涂層制造的接頭優(yōu)于使用ZM 制造的接頭,因為在動態(tài)測試期間,使用EG 的接頭比使用ZM 的接頭能多承受94%的負載循環(huán)。 Weimin Long 等[19]首次研究了激光功率對激光釬焊金剛石涂層形成機理的影響,并對其界面組織進行了研究。采用BNi-2 合金釬料作為釬焊材料, 利用光纖激光器在65Mn 鋼基體上制備釬焊金剛石涂層。 激光光斑以3 m/s 的穩(wěn)態(tài)速度掃描, 隨著激光功率的增加,BNi-2 合金釬料層逐漸熔化并充分鋪展, 直至達到1.1 kW 的激光功率。 但激光功率的進一步增加導致金剛石磨粒表面強烈的石墨化和熱損傷。 當激光功率增加到1.3 kW 時,金剛石發(fā)生斷裂。 顯微組織研究表明, 在金剛石與BNi-2 合金基體的界面處形成了CrC 和 BC 碳化物。

    2.1.3 激光掃描速度

    Weimin Long 等[20]在穩(wěn)態(tài)功率下對激光光斑進行掃描,考察了激光掃描速度對形成機理的影響。其采用尺寸為5 mm×5 mm 的方形激光光斑,以預置的BNi-2 合金釬料為釬焊材料, 在65Mn 鋼基體上制備釬焊金剛石涂層。 在較小的激光掃描速度(1 mm/s和2 mm/s)下,焊料充分熔化形成了小的液球,且由于加熱溫度高、流動性好,可以快速流入左液熔池。隨著激光掃描速度的增加(3 mm/s),未完全熔化的焊料由于焊料區(qū)域熔化不平衡程度較大, 使涂層翻轉到液態(tài)熔球。初始液態(tài)熔球不斷聚集長大,最后與熔池接觸并融合在其中。 但當掃描速度達到4 mm/s時,由于激光光斑照射時間的縮短,焊點無法完全熔化。 該研究結果表明不同激光掃描速度確實對焊接質量有影響。

    2.1.4 激光束傾角

    激光束傾角是指焊絲與焊接方向形成的平面內(nèi)激光與工件的夾角。減小拖曳角或者激光束傾角,對焊縫質量提升有利[21]。Mohammadpour Masoud 等[22]采用實驗和數(shù)值方法研究了激光束傾斜角度對鍍鋅鋼飛濺發(fā)生和激光釬焊質量的影響。高速錄像顯示,飛濺主要發(fā)生在潤濕線和熔池前沿, 主要由逸出的鋅蒸氣與熔體材料發(fā)生相互作用導致。 該研究應用開發(fā)的熱流體模擬模型,在考慮激光—材料相互作用、潤濕動力學、材料熔化和凝固機理的基礎上,研究了給定光束角時, 釬焊過程中鋅蒸發(fā)前沿和潤濕前沿位置的溫度分布。研究發(fā)現(xiàn),負移動角有助于將鋅蒸發(fā)前沿移動到潤濕前沿之前, 從而減少鋅蒸氣和熔池之間的相互作用。

    2.2 送絲過程的影響

    送絲過程主要的影響因素包括送絲速度、 熱絲電流等。

    2.2.1 送絲速度

    激光釬焊焊接速度與送絲速度及激光頭移動速度密切相關。 焊縫的焊絲填充量由所要求的焊縫面積和板件搭接焊縫長度決定, 焊絲單位時間的填充量由焊絲的截面積和送絲速度確定。 這些參數(shù)值必須與激光頭的移動速度協(xié)調一致才能保證焊絲的填充量達到最佳效果。因此,焊接速度與送絲速度的匹配程度,直接影響著焊縫的填充量,進而影響接頭強度。 一般情況下,給定適當?shù)募す夤β?,焊絲直徑選擇1.6 mm 時, 焊接速度/送絲速度在60%~120%范圍內(nèi),比例越小,釬料填充量越大。釬料填充量過大,焊縫就會出現(xiàn)凸起、波浪等現(xiàn)象;釬料填充量過少,則會出現(xiàn)焊縫塌陷、焊縫寬度小、接頭強度下降等問題。 D. Narsimhachary 等探究了送絲速度對鋁/鍍鋅鋼激光釬焊接頭力學微觀組織特征的影響。 該研究采用直徑為2 mm 的實心AlSi12(AA4047) 焊絲對2 mm 厚鍍鋅鋼板與5083 鋁合金進行激光釬焊連接。在激光功率(3.5 kW)、掃描速度(2.5 m/min)和光斑尺寸(1.7 mm)一定的情況下,用不同的送絲速度進行實驗,并在SEM 下對腐蝕樣品的微觀結構觀察。 結果表明,在釬焊區(qū)有鑄態(tài)組織,并且在鍍鋅鋼上有雙層(平面和針狀結構)界面,在鋁側觀察到HAZ;接頭強度隨著送絲速度的增加而增加, 并最終記錄界面失效。低應變幅下,激光釬焊接頭的疲勞壽命隨送絲速度的增加而延長,且與鋁基材料(AA5083)值相近。

    2.2.2 熱絲電流

    為了促進焊絲融化,需使用電流對焊絲預熱。通過熱絲,可以提升焊縫的質量和焊接效率[23-24]。 如果在激光釬焊加工過程中出現(xiàn)飛濺物, 那就說明加熱電流已經(jīng)到了最高上限。如果焊縫表面越來越粗糙,說明加熱電流在下限范圍。 熱絲電流通常取在50~160 A 之間。沈義[25]研究了不同熱絲電流下的焊縫成型規(guī)律。 實驗表明,無論是否通熱絲電流,在穩(wěn)定的參數(shù)下,都可以有穩(wěn)定的焊縫成型。 無熱絲電流,焊縫整體流動性較差, 被激光熔化的焊絲整體鋪展在母材的表面,表現(xiàn)出較寬的熔寬。隨著熱絲電流的增加,熔化的焊縫金屬流動性增加,逐漸流動到更底層的母材,表現(xiàn)出焊縫熔寬變窄,焊縫出現(xiàn)上表面下凹的弧線型。隨著熱絲電流的進一步增加,焊接過程中的飛濺明顯增大, 焊縫與母材搭接處出現(xiàn)鍍鋅層被燒損而發(fā)黑的黑邊,而且焊縫下凹程序增加。理想的焊接參數(shù),需要在控制飛濺量的同時,表面無明顯下凹,合適的電流范圍為80~120 A。

    2.3 釬料的影響

    釬料對激光釬焊質量的影響主要是由焊材類型、釬料直徑導致。為了保證良好的浸潤性及對激光的吸收率, 填絲一般選用CuSi3, 熔化溫度范圍為910~1 025 ℃,Cu 質量分數(shù)不低于 94%,Si 質量分數(shù)不超過4%。焊絲直徑可選擇1.0 mm、1.2 mm 和1.6 mm。 為了保證填絲速度,常見選用1.6 mm。 選擇合適的焊材類型、釬料直徑跟焊接質量有密切的關系[26]。Dharmendra 等[27]將鋅、鋁質量分數(shù)分別為85%和15%的Zn-Al 焊絲作為研究對象, 使用連續(xù)脈沖Nd YAG 激光器對DP600 鍍鋅鋼和AA6016 鋁合金搭接接頭進行熔釬焊。試驗中通過改變激光功率、送絲速度、焊接速度,驗證機械阻力對金屬間化合物厚度所產(chǎn)生的影響。 機械阻力隨金屬間化合層均正向增加時,金屬間化合物厚度小于8 μm;而機械阻力減小時,其厚度則大于12 μm。 這是由于,化合物層較薄時,會產(chǎn)生裂紋沿脆性金屬間化合物層,從而影響斷裂強度;相反,當化合物層比較厚時,較其他區(qū)域而言其脆性較大,導致機械抗力很低。 Laukant 等[28]以ZnAl2釬料對鋁/鋼激光熔釬焊作為研究對象,實驗中產(chǎn)生了大約5 μm 的FeAl 金屬間化合物層,接頭剪切力達 9 kN。 Rajashekhara Shabadi 等[29]以鋅鋁合金釬料作為研究對象,進行了激光熔釬焊試驗。在釬料ZnAl30 上展開了相應研究,試驗結果產(chǎn)生的金屬間化合物主要為Fe2Al5Znx, 同時伴隨有ZnFeAl3,其厚度在 10 μm 左右。 Sierra 等[30]采用 4047(Al-12Si)釬料作為實驗對象,探索了鋁/鋼激光熔釬焊連接,實現(xiàn)了無明顯宏觀缺陷的連續(xù)接頭,并產(chǎn)生薄的Fe-Al-Si 金屬間化合物層。 在探索硅元素對鐵鋁合金金屬間化合物生長的影響中,以Al-12Si 釬料作為對象來展開實驗。 還有學者探究了不使用釬料來進行焊接,例如Peyre 等[31]采用激光熔釬焊的方法探索了在不使用釬料的情況下連接鍍鋅鋼和鋁合金;并從表面方面、 界面微觀結構和拉伸試驗下的機械阻力等方面對非鍍鋅和鍍鋅DCO4鋼的接頭性能進行了研究;同時還進行了熱和擴散有限元模擬,以計算界面處的溫度歷史和反應層厚度。 研究發(fā)現(xiàn)沿界面形成的2~20 μm 厚的反應層主要由具有高硬度(1 200 HV)和較低延展性(存在凝固裂紋)的Fe2Al5金屬間化合物組成。 盡管由于鋅的蒸發(fā)在熔池中形成了閉塞孔,但鋼上存在10 μm 厚的鋅層對接頭的潤濕特性產(chǎn)生了有益的影響。因此得出結論:激光誘導潤濕技術是一種在沒有填充材料的情況下生成鋁鋼接頭的相當有效的方法, 并且應將其視為與固體組裝模式相比具有競爭力的技術。

    3 結論

    焊接在汽車、制造業(yè)、航天業(yè)、國防軍事等行業(yè)扮演者愈加重要的角色。在這些行業(yè)中,對焊接接頭的機械性能和可靠性標準很高, 這就使焊接質量優(yōu)良、高效激光釬焊顯得更加重要。由于釬焊過程的復雜性,激光釬焊的質量影響因素是綜合性的,在改進優(yōu)化激光釬焊技術時, 考慮多方面影響因素更具有工程意義。 現(xiàn)在已經(jīng)有許多學者在針對激光焊接質量的多種影響因素進行研究, 但是最常見的方式仍是通過正交方法做出實驗,統(tǒng)計數(shù)據(jù)并分析,以此來得到最佳參數(shù)。 這種方法簡單、通用,在一定程度具有優(yōu)越性,但是由于正交試驗固有的缺陷,利用此方法所確定的參數(shù)并不一定能保證最佳的焊接質量。隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)和深度學習的快速發(fā)展, 可以在大數(shù)據(jù)的背景下搭建深度學習模型, 憑借深度學習模型強大的特征提取能力和非線性擬合能力, 確定多因素最優(yōu)參數(shù), 依托人工智能的發(fā)展來帶動激光釬焊的進步。

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