Multi-parameter coupled optimization of AL6061 coating porosity based on the response surface method
Abstract
The objective of this study is to study the multi-particle deposition process of cold spray through numerical simulation methods and to use multi-factor coupling to optimize the porosity of Al6061 coating to more accurately characterize the real cold spray deposition process. This study aimed to predict and optimize the porosity of Al6061 coatings using numerical simulation methods. The tasks to be solved are: to nest the multi-particle
model established by the Python script in the CEL deposition model to simulate the cold spray deposition process. A multi-parameter function with particle temperature, substrate temperature, and particle velocity as independent variables and Al6061 coating porosity as dependent variables was established. The response surface analysis method was used to predict the optimal spraying parameters and coating porosity of Al6061 coating.
The methods used are as follows: optimize the porosity of the coating through multi-factor coupling through response surface analysis; use a multi-particle model established through a Python script to be nested in the CEL deposition model to simulate the deposition process of cold-sprayed Al6061 multi-particles. To characterize
the coating porosity more accurately, the average value of multiple groups of samples was taken as the final coating porosity value. Conclusions. the porosity value of Al6061 coating obtained by the prediction model is 1.969%; Under the influence of multi-factor coupling, particle velocity has the greatest impact on the porosity of the Al6061 coating, and substrate temperature has the least impact. Optimum spraying parameters: particle
temperature 649.692K, substrate temperature 536.437K, and particle velocity 672.385m/s. Under the optimal spraying parameters, the porosity value of the Al6061 coating is 1.91875%; The error between the predicted value and the actual value obtained by numerical simulation is only 2.55%. Предметом статті є вивчення процесу осадження багатьох частинок холодним розпиленням за допомогою методів чисельного моделювання та використання багатофакторного зв’язку для оптимізації пористості покриття Al6061, щоб більш точно охарактеризувати реальний процес осадження холодним розпиленням.
Метою є прогнозування та оптимізація пористості покриттів Al6061 за допомогою методів чисельного моделювання. Завдання, які необхідно вирішити: вкласти багаточастинкову модель, створену скриптом Python, у модель осадження CEL для імітації процесу осадження холодним розпиленням. Було встановлено багатопараметричну функцію з температурою частинок, температурою підкладки та швидкістю частинок як незалежними змінними та пористістю покриття Al6061 як залежними змінними. Метод аналізу поверхні відгуку використовувався для прогнозування оптимальних параметрів напилення та пористості покриття Al6061. Використовувані методи: оптимізація пористості покриття за допомогою багатофакторного зв’язку через аналіз поверхні відгуку; використовуйте багаточастинкову модель, створену за допомогою сценарію Python, яка буде вкладена в модель осадження CEL, щоб імітувати процес осадження холодним напиленням багатьох частинок Al6061. Щоб більш точно охарактеризувати пористість покриття, за остаточне значення пористості покриття було прийнято середнє значення кількох груп зразків. Висновки. значення пористості покриття
Al6061, отримане за моделлю прогнозування, становить 1,969%; Під впливом багатофакторного зв’язку найбільший вплив на пористість покриття Al6061 має швидкість частинок, а найменший – температура підкладки. Оптимальні параметри розпилення: температура частинок 649,692 К, температура основи 536,437 К, шви-
дкість частинок 672,385 м/с. При оптимальних параметрах напилення значення пористості покриття Al6061 становить 1,91875%; Похибка між прогнозованим значенням і фактичним значенням, отриманим чисельним моделюванням, становить лише 2,55%.