Digital twin-driven manufacturing of diamond-reinforced metal matrix composites: a case studyon spreading behaviour of AlSi10Mg/diamond powder in selective laser melting
Meng Ye , Chenxi Cai , Guangjun Mu , Hanyang Li , Xuekun Li & Greg Zhu
a Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China; b State Key Laboratory of Tribology in Advanced Equipment, Tsinghua University, Beijing, China;
c Deep Material Technology Co., Ltd, Tianjin, China;
d Jiangsu Horn Precision Technology Co., Ltd, Jiangsu, China
金刚石增强金属基复合材料在航空航天和电子封装等领域具有重要应用价值，但采用选择性激光熔化（Selective Laser Melting，SLM）制造此类材料仍受到对粉末铺展行为认识不足的限制。本研究针对AlSi10Mg–金刚石混合粉末的SLM铺粉过程，建立了基于离散元法（DEM）的数字孪生模型。模型参数通过滑动摩擦实验和安息角标定获得，并利用原位高速摄像实验进行验证，动态安息角的最大误差低于2%。
基于验证后的模型，研究定量分析了金刚石体积分数、铺粉速度和层厚度对粉末床配位数、金刚石分布标准差、归一化平均质量流率及其变异系数的影响。结果表明，粉末层厚度是影响粉末床致密性的关键工艺参数，高铺粉速度是造成流动不稳定和均匀性下降的主要因素，而金刚石含量增加会同时降低粉末流动性和铺粉均匀性。接触力链分析进一步发现，金刚石颗粒通过机械嵌合作用，使力拱结构经历“非稳定—亚稳态—强稳定”的演化，推动混合粉末的流动模式由“自由沉降”向“水平排列”转变。本研究从颗粒尺度揭示了混合粉末的铺粉机制，并为金刚石增强AlSi10Mg复合材料选择性激光熔化工艺参数优化提供了数字孪生支持。
金刚石具有超高硬度、高导热率、低热膨胀系数和良好化学稳定性，使金刚石增强金属基复合材料在航空航天热管理、高功率电子封装和精密加工等领域具有重要应用价值。然而，传统粉末冶金和热压烧结工艺在复杂结构、近净成形和个性化制造方面存在局限。选择性激光熔化具有较高的设计自由度，可实现复杂结构的增材制造，因此成为金刚石增强金属基复合材料制造的重要技术之一。
铺粉是选择性激光熔化的初始环节，直接影响粉末层的质量，并进一步影响后续熔融成形的致密性和微观组织均匀性。由于金属粉末与金刚石在密度、尺寸和形貌方面存在明显差异，混合粉末呈现出复杂的流动和堆积特征。传统实验手段难以观察铺粉过程中颗粒尺度的内部动态变化，因此研究建立基于DEM的数字孪生模型，以揭示混合粉末的微观流动机制。
2.1 粉末表征与颗粒建模
研究选取粒径为37–53 μm的金刚石粉末和15–53 μm的AlSi10Mg粉末。金刚石粉末的中位粒径D50为45.0 μm，AlSi10Mg粉末的D50为36.1 μm。显微观察显示，金刚石颗粒主要呈具有明显棱角和平面晶面的六八面体形貌，而AlSi10Mg粉末表面较光滑、接近球形。两种粉末显著不同的颗粒形貌是混合粉末复杂流动行为的重要原因。
在DEM模型中，AlSi10Mg颗粒被简化为球形，以降低大规模模拟的计算成本；对于非球形金刚石颗粒，则采用重叠多球方法建立三维颗粒模型，从而较好地保留其棱角特征及接触过程中的几何阻力。
2.2 离散元法与参数标定
研究采用DEM描述混合粉末中颗粒的位置、速度和受力状态，并结合Hertz–Mindlin接触模型与JKR理论考虑颗粒间的接触和黏附作用。模型中的关键参数包括滑动摩擦系数、滚动摩擦系数、恢复系数和表面能密度。
其中，滑动摩擦系数通过专门设计的倾斜摩擦实验获得；滚动摩擦系数、恢复系数和表面能密度则通过安息角实验对DEM模型进行标定。模拟结果与实验结果具有较好一致性，各粉末体系静态安息角的最大相对误差低于1%。随着金刚石体积分数增加，混合粉末静态安息角持续增大，表明金刚石颗粒的加入会降低整体流动性。
2.3 铺粉模拟与模型验证
研究建立AlSi10Mg–金刚石混合粉末SLM铺粉数字孪生模型，以金刚石体积分数、铺粉速度和粉末层厚度为主要变量。模拟中，刮刀沿水平方向运动，使混合粉末沉积在基板表面。
为了验证模型，在3D打印设备中构建原位动态安息角测量装置，并利用高速摄像机实时记录刮刀前方粉堆形貌。实验与模拟结果表明，模型能够较准确地再现铺粉过程中粉堆形貌，其动态安息角最大相对误差低于2%，验证了数字孪生模型的预测能力。
3.1 粉末床质量分析
研究采用配位数（CN）评价粉末床的堆积致密性，并采用金刚石体积分数标准差S评价金刚石颗粒在沉积区域内的空间分布均匀性。
结果显示，层厚度对粉末床致密性的影响明显大于金刚石体积分数。当层厚度较小时，粉末床中容易出现局部空缺；随着层厚度增加，颗粒具有更多空间进行重新排列，粉末床更加致密和平整。与此同时，提高铺粉速度会显著降低配位数，尤其在高速度和小层厚度条件下，粉末床容易出现大面积空洞甚至局部断层。
对于金刚石分布均匀性，金刚石含量增加会明显增大标准差S。例如金刚石体积分数达到30%时，S约为15%时的两倍。增大层厚度有助于改善金刚石颗粒的空间分布，而提高铺粉速度则会加剧分布不均匀。
3.2 粉末床质量的影响因素
研究进一步引入归一化质量流率Q和质量流率变异系数QCV，分别描述粉末床的整体致密性和铺粉过程的稳定性。
结果表明，平均质量流率Q对金刚石体积分数不太敏感，但随着层厚度增加而明显提高，并随铺粉速度增加而降低。QCV则随着金刚石含量和铺粉速度增加而明显升高，说明较高金刚石含量和较高铺粉速度都会增加质量流率波动，使铺粉过程更加不稳定；增大层厚度则能够抑制这种波动。
颗粒运动分析显示，与纯AlSi10Mg粉末相比，加入30%金刚石后，颗粒沿铺粉方向的平均速度由2.97 mm/s提高至4.32 mm/s。同时，纯AlSi10Mg粉末主要以较大的运动角度进行自由沉降，而含30%金刚石的混合粉末则集中在接近水平运动的低角度区域，表明金刚石的加入使颗粒由自由沉降逐渐转向随刮刀水平运动，削弱了填充粉末床空隙的能力。
图11. 纯AlSi10Mg粉末与Al-30%金刚石混合粉末在V = 50 mm/s、H = 150 μm条件下的X方向速度和Z方向速度时间序列对比；纯AlSi10Mg和Al-30%金刚石混合粉末的角位移θP的归一化概率密度分布。
3.3 粉末沉积机制
进一步的接触力分析揭示了上述流动变化的微观机制。纯AlSi10Mg粉末颗粒主要为低摩擦的点接触，其形成的力拱结构较弱，容易在刮刀持续作用下滑移和坍塌，使颗粒能够较顺畅地通过刮刀下方并自由沉降。
图12. (a) 刮刀前方力分析感兴趣区域RoI-f的定义及力拱示意图；(b)–(f) 纯AlSi10Mg粉末与Vc = 15%–30%的AlSi10Mg–金刚石混合粉末在V = 50 mm/s、H = 150 μm条件下的平均接触力、第90百分位接触力和质量流率的时间序列对比。
随着金刚石含量增加，金刚石颗粒的棱角与AlSi10Mg球形颗粒之间产生更强的机械嵌合，使颗粒间接触力增强，力拱结构逐渐稳定，并伴随质量流率波动。当金刚石体积分数达到30%时，强力拱能够阻碍颗粒向下沉积，使颗粒团簇随刮刀进行水平运动，形成间歇性的“供粉堵塞”，最终导致沉积区域出现宏观空洞。
因此，数字孪生模型揭示了金刚石含量与粉末床质量之间的内在联系：金刚石颗粒通过机械嵌合作用强化颗粒间力拱，使力拱经历“非稳定—亚稳态—强稳定”的演化，抑制颗粒自由沉降，最终导致粉末床致密性和分布均匀性同步下降。
图13. 铺展过程中瞬时颗粒间接触力分布及动态力拱演化
4.1 结论
本文基于AlSi10Mg–金刚石混合粉末，建立了用于研究选择性激光熔化铺粉过程的DEM数字孪生模型，并结合粉末流动性实验和原位铺粉实验进行了验证。
研究表明：
第一，粉末层厚度是影响粉末层致密性的关键参数。增加层厚能够提高粉末层的致密程度，而过高的铺粉速度会同时降低粉末层致密性和分布均匀性。金刚石含量增加则会降低金刚石在粉末层中的分布均匀性。
第二，粉末流量与铺粉稳定性密切相关。归一化平均质量流率Q可以反映粉末层的致密程度，而质量流率变异系数QCV可以反映铺粉过程的稳定性。金刚石含量和铺粉速度增加都会导致流量波动加剧。
第三，金刚石颗粒改变了混合粉末的沉积方式。随着金刚石含量增加，颗粒之间的机械嵌合作用增强，力链拱逐渐由不稳定状态发展为更稳定的结构，使粉末由较自由的下落沉积转变为以水平运动为主，最终削弱粉末填充空隙的能力。
4.2 数字孪生的实现与计算效率
本文建立的DEM数字孪生模型能够从颗粒尺度揭示选择性激光熔化铺粉过程中粉末运动和受力变化，但由于需要逐个计算大量颗粒，其计算成本较高，因此目前更适合用于机理分析和离线建立工艺参数窗口，而不是直接用于实时、逐层的生产监测。
研究提出，未来可以利用高精度DEM模拟产生的数据训练机器学习代理模型，再结合实际生产过程中获得的粉末层图像，对粉末层状态进行快速判断和参数调整。同时，可以利用新的实验观测数据定期修正代理模型和DEM模型参数，从而逐步建立更加高效的数字孪生系统。
