К вопросу выбора и оптимизации параметров непрерывной лазерной сварки чугуна

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Чугуны крайне плохо переносят термические циклы сварки, в связи с чем требуется тщательно выбирать технологические параметры. Основными параметрами непрерывной лазерной сварки являются: мощность лазерного излучения, скорость сварки, параметры фокусирующей системы. Цель работы заключается в определении оптимальной мощности и скорости непрерывной лазерной сварки чугуна в зависимости от геометрии сварного шва. В работе исследованы сварочные швы, полученные на образцах из серого нелегированного чугуна с перлитной металлической основой, на иттербиевом волоконном лазере ЛС-1. Методы исследования. Количественную оценку геометрические параметры швов провели в программе для количественного анализа и обработки изображений ImageJ. Полученные данные обработали методом регрессионного анализа. Для оптимизации параметров процесса составили ортогональный план пассивного эксперимента, включающий 9 опытов, в которых факторы варьировались на 3 равноотстоящих уровнях. Параметрами качества в пассивном эксперименте являлись геометрические размеры сварочной ванны и размеры зоны закалки. Для решения оптимизационной задачи использовали методы серого реляционного анализа и линейного программирования. Результаты и обсуждения. Полученные регрессионные модели объясняют значительную долю дисперсии зависимых переменных, коэффициенты регрессии, как и сами модели, статистически значимы, что свидетельствует о тесной линейной взаимосвязи между геометрией шва и параметрами процесса. Расчетная форма сварочной ванны в зависимости от мощности излучения и скорости сварки показывает, что сварочный шов требуемых размеров может быть получен при различных параметрах процесса, что позволяет решать многокритериальную оптимизационную задачу. Серая реляционная оценка геометрических параметров шва показывает, что наиболее подходящими параметрами с точки зрения получения шва максимальной глубины с минимальной шириной, выпуклостью (вогнутостью) и зоной закалки являются минимальная мощность и максимальная скорость сварки. Расчет оптимальной мощности излучения и скорости сварки в зависимости от глубины шва показал, что сварку малых толщин оптимально вести с минимальной мощностью, а глубину шва регулировать путем изменения скорости луча. Сварка больших толщин оптимальна на высокой скорости, при этом для увеличения глубины шва мощность должна возрастать.

Об авторах

Д. А. Илюшкин

Email: shirke@mail.ru
канд. техн. наук, доцент, Брянский государственный технический университет, бульвар 50 лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия, shirke@mail.ru

В. Г. Солдатов

Email: soldat-tu@bk.ru
канд. техн. наук, доцент, Брянский государственный технический университет, бульвар 50 лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия, soldat-tu@bk.ru

О. В. Петраков

Email: typeofpeople@mail.ru
канд. техн. наук, доцент, Брянский государственный технический университет, бульвар 50 лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия, typeofpeople@mail.ru

И. А. Котлярова

Email: ikotlyarova@list.ru
канд. техн. наук, Брянский государственный технический университет, бульвар 50 лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия, ikotlyarova@list.ru

Список литературы

  1.     ASM Handbook. Vol. 6. Welding, brazing, and soldering / D.L. Olson, T.A. Siewart, S. Liu, G.R. Edwards. – ASM International, 1993. – 2873 p. – ISBN 0-87170-377-7.
  2.     Гусев А.А. Перспективы импульсного лазерного легирования и наплавки // Известия Самарского научного центра РАН. – 2012. – Т. 14, №6. – С. 247–253.
  3.     Repair welding of ductile cast iron by laser cladding process: microstructure and mechanical properties / C.-M. Lin, A.S. Chandra, L. Morales-Rivas, S.-Y. Huang, H.-C. Wu, Y.-E. Wu, H.-L. Tsai // International Journal of Cast Metals Research. – 2014. – Vol. 27, iss. 6. – P. 378–383. – doi: 10.1179/1743133614Y.0000000126.
  4.     Microstructure formation and fracturing characteristics of grey cast iron repaired using laser / Q. Fu, P. Yi, P. Xu, C. Fan, G. Yang, D. Liu, Y. Shi // The Scientific World Journal. – 2014. – Vol. 2014. – P. 541569. – doi: 10.1155/2014/541569.
  5.     Piatkowski J., Grabowski A., Czerepak M. The influence of laser surface remelting on the microstructure of EN AC-48000 cast alloy // Archives of Foundry Engineering. – 2016. – Vol. 16, iss. 4. – P. 217–221. – doi: 10.1515/afe-2016-0112.
  6.     Матвеев Ю.И., Казаков С.С. Формирование структур серого чугуна в зоне лазерного воздействия // Вестник НГИЭИ. – 2011. – Т. 2, № 1 (2). – С. 41–53.
  7.     Surface melting of nodular cast iron by Nd-YAG laser and TIG / K.Y. Benyounis, O.M.A. Fakron, J.H. Abboud, A.G. Olabi, M.J.S. Hashmi // Journal of Materials Processing Technology. – 2005. – Vol. 170, iss. 1. – P. 127–132. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2005.04.108.
  8.     Bhatnagar R.K., Gupta G. A review on weldability of cast iron // International Journal of Scientific and Engineering Research. – 2016. – Vol. 7, iss. 5. – P. 126–130. – URL: https://www.ijser.org/researchpaper/A-REVIEW-ON-WELDABILITY-OF-CAST-IRON.pdf (accessed: 13.08.2021).
  9.     Kou S. Welding metallurgy. – John Wiley & Sons, 2003. – 468 p. – ISBN 0-471-43491-4.
  10.   Fabbro R. Depth dependence and keyhole stability at threshold, for different laser welding regimes // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10, iss. 4. – P. 1487. – doi: 10.3390/app10041487.
  11.   Лазерные технологии обработки металлов: современные проблемы фундаментальных исследований и прикладных разработок / под ред. В.Я. Панченко. – М.: Физматлит, 2009. – 664 с. – ISBN 978-5-9221-1023-5.
  12.   Lankalapalli K.N., Tu J.F., Gartner M. A model for estimating penetration depth of laser welding processes // Journal of Physics D: Applied Physics. – 1996. – Vol. 29, iss. 7. – P. 1831–1841. – doi: 10.1088/0022-3727/29/7/018.
  13.   Tan W., Bailey N.S., Shin Y.C. Investigation of keyhole plume and molten pool based on a three-dimensional dynamic model with sharp interface formulation // Journal of Physics D: Applied Physics. – 2013. – Vol. 46, iss. 5. – P. 055501. – doi: 10.1088/0022-3727/46/5/055501.
  14.   Dikova T., Stavrev D. Behaviour of graphite in laser surface hardening of irons // Machines, Technologies, Materials. – 2007. – Vol. 4–5, iss. 9. – P. 98–101.
  15.   Oussaid K., El Ouafi A., Chebak A. Experimental investigation of laser welding process in overlap joint configuration // Journal of Materials Science and Chemical Engineering. – 2019. – Vol. 7. – P. 16–31. – doi: 10.4236/msce.2019.73002.
  16.   A review on melt-pool characteristics in laser welding of metals / B. Fotovvati, S.F. Wayne, G. Lewis, E. Asadi, P. Ferro // Advances in Materials Science and Engineering. – 2018. – Vol. 2018. – P. 4920718. – doi: 10.1155/2018/4920718.
  17.   Исследование микроструктуры и микротвердости зон лазерного оплавления чугуна нирезист ЧН16Д7ГХ / В.Г. Гилев, Е.А. Морозов, И.Б. Пуртов, Е.С. Русин // Известия Самарского научного центра РАН. – 2014. – Vol. 16, iss. 6. – P. 227–233.
  18.   Metzbower E.A. Penetration depth in laser beam welding // Welding Research Supplement. – 1993. – Vol. 407. – P. 403–407.
  19.   Ravikumar S.M., Vijian Dr.P. Optimization of weld bead geometry in Shielded Metal Arc Welding using Taguchi Based Grey Relational Analysis // International Journal of Mechanical and Mechatronics Engineering. – 2014. – Vol. 14, iss. 4. – P. 86–91.
  20.        Оптимизация селективного лазерного сплавления методом оценки множественных параметров качества в двигателестроении / А.И. Хаймович, В.И. Санчугов, И.С. Степаненко, В.Г. Смелов // Известия Самарского научного центра РАН. – 2018. – Т. 20, № 6. – С. 41–46.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».