Al-Si-Mg-Cu 合金具有流动性好、比强度高、延展性好、耐蚀性优异等特点，在汽车、航空航天等领域得到较为广泛的应用[1-3]。 特别是在汽车行业，在汽车轻量化及复杂构件一体化压铸兴起的背景下，Al-Si-Mg-Cu 合金凭借其优异的流动性和力学性能成为了汽车零部件制造的普遍选择[4-6]。 高压压铸作为一种快速近净成形工艺，因其生产效率、尺寸精度高和力学性能优异等特点，被广泛应用于壁厚小、尺寸精度高且结构复杂的汽车零部件生产中[7-9]。Al-Si-Mg-Cu 合金熔体在填充薄壁结构件过程中，首先在压室中短暂停留，熔体与压室内壁接触部位存在较大过冷度， 使得该位置熔体开始形核并长大，形成粗大树枝状的α-Al，压室预结晶组织(externally solidified crystals,ESCs)。随后熔体在高压作用下快速压入型腔，并在高压的持续作用下充型和凝固。 在这一过程中其组织经历一系列转变，影响熔体的充型过程。 有研究表明，压铸工艺参数对压铸件的微观组织、充型能力与力学性能有显著影响[10-12]。但缺少一种对压铸工艺参数快速、 准确的选择方法，如浇注温度和模具温度等。 目前，主要通过传统的经验试错法对其在某一区间逐步实验或模拟来获取，耗费大量时间与精力[13]。 同时，国内外学者对压铸铝合金的研究大多集中在微合金化[14-16]、细化剂的开发[17-19]与陶瓷颗粒相的复合[20-22]，对其压铸过程中的充型距离-组织/缺陷-力学性能的演变规律缺少系统研究。
随着全球数字化与智能化的不断推进，数值模拟技术与材料基因工程思想在材料领域获得了广泛应用，这大幅提升了新材料的研发效率，缩短了研发周期，降低了研发成本[23-25]。 因此，本文通过集成计算平台关联ProCAST 模拟软件与MATLAB分析软件，基于序列二次规划法(sequential quadratic programming,SQP)优化算法，对压铸Al-7Si-Mg-Cu合金的工艺参数进行高效快速的寻优计算，并研究其在充型复杂结构件时微观组织与力学性能的演化规律。 这对快速、高效获得大型复杂压铸件的工艺参数，确定合金的允许最大充型距离，改善复杂结构压铸件综合力学性能有积极意义。
1 数值模拟与实验
1.1 数值模拟
使用SolidWorks 2020 三维建模软件建立薄壁结构的螺旋状模型，如图1 所示，每段宽6 mm，厚3 mm。 将其导出为*.igs 文件，然后导入ProCAST 2018 模拟软件中进行非均匀网格划分、初始条件等基本参数和求解条件的设定。 其中，使用Mesh 模块对模型进行前处理的拓扑关系检查、网格划分等，使用Cast 模块进行各模拟所需参数设置和运行模拟计算，使用View 模块进行后处理结果分析，最终得到熔体在薄壁结构件中的充型特征、孔隙大小与分布、晶粒尺寸等模拟结果。数值模拟工艺参数如表1 所示。
表1 模拟工艺参数
Tab.1 Simulated process parameters
ParameterValue Grid TypeTetrahedral mesh Size of grids/mm1～5 Total number of grids790326 Casting materialAl-7Si-0.45Mg-0.3Cu Mold materialDAC Pouring temperature/℃750 Mold temperature/℃250 Coefficient of heat transfer/(W·m-2·K-1)2 000 Casting pressure/MPa14 Low-speed die-casting/(m·s-1)0.2 High-speed die-casting/(m·s-1)6
图1 薄壁结构的螺旋状模型示意图
Fig.1 Schematic diagram of a spiral model of a thin-walled structure
1.2 集成计算平台的搭建
本研究采用ProCAST 仿真软件和MATLAB数值分析软件，利用集成计算平台执行批量加工脚本，获得最佳浇注温度和模具温度。选取Al-7Si-Mg-Cu 压铸合金浇注温度和模具温度作为迭代变量， 并将浇注温度选在680～800 ℃，模具温度选在140～300 ℃。选取模拟结果的孔隙率和晶粒尺寸作为目标变量。 相较于其他序列线性规划(sequential linear programming, SLP)、 拟牛顿方法(broyden-fletcher-goldfarb-shanno,BFGS)等优化算法，SQP 算法通过在每个迭代中求解一个二次规划子问题来逐步逼近最优解，具有收敛性好、计算效率高、边界搜索能力强等优点，广泛用于求解非线性优化问题中[26]，其核心思想是利用泰勒展开式将非线性约束问题，如式(1)所示，在迭代点Xk 处简化成二次函数，将约束条件简化成线性函数，结果如式(2)所示。 因此，采用SQP 优化算法对迭代变量进行模拟，便于浇注温度和模具温度的快速优化计算。 具体操作流程如图2 所示，首先对铸件进行网格划分，然后创建ProCAST 材料成分和压铸仿真参数输入脚本，最后将工艺参数(浇注温度和模具预热温度)、ProCAST 和MATLAB 软件调用脚本、目标变量(孔隙率和晶粒尺寸)依次添加到集成计算平台的界面中，选择SQP 优化算法进行迭代计算[26-27]。
图2 集成计算平台的压铸工艺参数迭代流程
Fig.2 Iterative flowchart of the die-casting process parameters of the integrated computing platform
1.3 实验制备与表征
实验原料为纯铝、Al-20Si、Al-10Mg 和Al-50Cu等中间合金， 按一定配比放置于电磁感应熔炼炉中加热，并用模温机将模具温度控制在250 ℃，待温度达到750 ℃时对熔体进行扒渣后开始压铸实验，压铸机型号为CSV280 立式真空压铸机。
为研究不同充型距离下微观组织与力学性能演变规律，在铸件的各段位置分别选择一个区域(图1)，制备成金相试块与拉伸片试样，并将其命名为1～8号。 然后，将金相试块研磨抛光，表面呈镜面后使用凯勒试剂对其腐蚀15～20 s，在DMi8(2019A152)金相显微镜下进行金相组织的观察和采集， 在配有EDS和EBSD 的场发射扫描电子显微镜(SEM,ZEISS)下对金相试块的微观组织和第二相分布进行观察和采集。使用X 射线荧光光谱分析(XRF-1800)和X 射线衍射(SmartLab 9Kw)检测金相试块的化学成分和相组成，其中X 射线衍射扫描速度为4(°)/min, 扫描角度为10°～90°。 使用万能试验机(DNS300)对拉伸片进行室温拉伸测试，其中拉伸片的标距长为10 mm、宽3 mm、厚3 mm，拉伸速率为1 mm/min。同样的，对拉伸断裂后的断口形貌，使用场发射扫描电子显微镜进行观察和采集。
2 实验结果及讨论
2.1 集成计算平台迭代结果与分析
大量研究表明，铸造温度和模具预热温度对合金的性能有显著影响。 过高或过低的浇注温度和模具温度都会造成铸件缺陷[28-29]。 因此，将浇注温度和模具温度控制在要求范围内是获得高质量压铸件的关键。 通过集成计算平台，调用仿真软件ProCAST 和数学分析软件MATLAB， 在SQP 优化算法下对浇注温度与模具温度进行自动迭代计算，在每次迭代结果与前一次已迭代计算完成的结果对比后调整迭代变量区间的迭代方向与步长后继续迭代，最终逐步逼近最优结果。 在迭代32 次后迭代结束并将每次模拟结果与模拟源文件导入到对应迭代次数文件中进行储存。 各组浇铸温度和模具温度对应的充型距离、晶粒尺寸、孔隙率结果如表2 所示。 当浇注温度为750 ℃，模具温度为218～250 ℃时，由表2中第18、26、32 组的模拟结果可知， 随着模具温度的升高，充型距离和晶粒尺寸有增大趋势，而孔隙率呈减小趋势。 当模具温度为250 ℃，浇注温度为701～755 ℃时， 由第11、29、30 组的模拟结果可知，充型距离、孔隙率和晶粒尺寸均随着浇注温度的升高而增大。 筛选填充结果为100%的所有数据，得到1、6、8、14、30、32 组模拟结果。 通过对比可知，在充型完全的前提下，浇注温度为750 ℃，模具温度为250 ℃时，晶粒尺寸和孔隙率最优。
表2 浇注温度和模具预热温度的迭代结果
Tab.2 Iterative results of pouring temperature and mold preheating temperature
Iterations Pouring Temperature/℃Mold Temperature/℃Filling distance/%Grain size/μm Shrinkage porosity/%180030010032.91.7 266727983.723.50.97 368114177.126.91.18 469725488.136.21.3 573026094.532.91.5 680026710034.91.8 775622895.628.52.1 876024010029.53.0 968922183.724.91.0 1078217293.126.22.0 1170125088.125.91.2 1279215893.529.52.8 1371918886.834.21.7 1479127610036.51.9 1572514484.630.51.7 1671928694.825.51.6 1772324491.932.51.7 1875023597.327.22.0 1967222180.322.51.2 2069115779.825.91.4 2172921093.035.52.4 2279518795.024.92.0 2369527589.930.51.6 2471521191.430.91.5 2568026385.123.91.2 2675021896.425.52.6 2774015391.324.91.9 2870018082.826.21.4 2974025095.027.91.5 3075525010028.72.2 3172027093.527.51.6 3275025010028.51.8
选取浇注温度为750 ℃和模具温度为250 ℃的模拟结果进行分析，如图3 所示，并以该参数作为样品制备的实验参数。图3a1 和a2 为合金的充型过程仿真模拟结果，可知，在压力作用下熔体首先沿着模具外壁进行充型， 如图中蓝色长框所示，易在充型过程中产生气体残留而在后续凝固过程中产生气孔等缺陷，如图3a2 中蓝色圆框所示。在充型结束后熔体开始凝固，如图3a3 和a4 所示，其凝固顺序为由外到内，且每段拐角与中心位置先凝固，如图蓝色方框位置所示。 图3b 为孔隙率模拟结果，也为迭代结果中的孔隙率，图3c 为不同充型距离下的晶粒尺寸模拟结果， 该图的平均晶粒尺寸即为迭代结果中的晶粒尺寸结果。 图4a 为EBSD 测试得到的晶粒重建图，统计得到平均晶粒尺寸为22.4 μm，图4b 为相应位置的晶粒尺寸模拟结果图，该模拟得到的平均晶粒尺寸为21.2 μm， 证明了模拟所得结果具有一定的准确性。
图3 最优工艺参数下模拟结果：(a1～a4) 充型与凝固过程；(b)孔隙率模拟结果；(c)不同充型距离下晶粒尺寸模拟结果
Fig.3 Simulation results under the optimal process parameters:(a1～a4)filling and solidification simulation;(b)simulation result of shrinkage porosity;(c)simulation result of grain size under different filling distances
图4 Al-7Si-Mg-Cu 合金的晶粒重建与晶粒模拟结果：(a)实验所测晶粒重建；(b)晶粒模拟结果
Fig.4 Grain reconstruction diagrams and grain simulation result diagrams of the Al-7Si-Mg-Cu alloy:(a)reconstructed grain diagram measured in the experiment;(b)simulation result of the grains
2.2 实验结果与分析
压铸Al-7Si-Mg-Cu 合金的化学成分如表3 所示。图5 为压铸Al-7Si-Mg-Cu 合金的XRD 结果。在XRD 图谱中可以明显观察到α-Al 和Si 的衍射峰，未观察到Mg2Si、Al2Cu 等第二相的衍射峰， 这主要是因为Mg、Cu 等元素含量较少，导致其衍射峰较弱。
表3 Al-7Si-Mg-Cu合金化学成分
Tab.3 Chemical composition of the Al-7Si-0.45Mg-0.3Cu alloy(mass fraction/%)
AlloySiMgCuAl Al-7Si-Mg-Cu6.790.410.34Bal.
图5 压铸Al-7Si-Mg-Cu 合金XRD 谱
Fig.5 XRD pattern of die-cast Al-7Si-Mg-Cu alloy
ESCs 的形貌主要为球粒状、长条状、树枝晶状与破碎的枝晶状[30-33]，图6 为Al-7Si-Mg-Cu 合金不同充型距离的金相图。 通过观察各充型距离下的金相图，发现ESCs 更多在中心区域偏聚，并且随着充型距离的增加，ESCs 组织的面积分数整体有所减小， 而且在充型末端的金相图中观察到ESCs 的形貌多为破碎枝晶状、球粒和条状。 这是因为在充型过程中， 前端熔体在充型过程中与型腔壁发生碰撞， 使压室中形成的树枝晶ESCs 组织破碎而形成残碎的枝晶，在充型过程中尺寸小的条状残晶受阻力较小，受增压压力作用随着熔体运动而进入型腔继续形核长大，最终在充型一定距离下形成细小的枝晶并在中心聚集。 且结合图7 充型结束时，不同充型距离的熔体温度的模拟结果可知，随着充型距离的增加，充型结束时熔体的温度逐渐减小，这表明在充型末端的熔体过热度较小，在模具的快速冷却下熔体开始析出大量(α-Al)Ⅱ，使得残破枝晶生长较慢，而充型前端的熔体仍保持较高的温度，具有较大的过热度，在凝固过程中残破枝晶也开始形核长大。 因此，在充型前端的金相图中可以观察到较多的粗大树枝晶(图6 中1～3 金相图)，而在充型末端的金相图中ESCs 多为破碎枝晶、 球粒和条状， 使得ESCs 面积分数充型距离的增加有所减小(图6 中6～8金相图)。
图6 不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金金相组织及ESCs 面积分数统计结果：(a)金相组织；(b)ESCs 面积分数统计结果
Fig.6 Metallographic structure of the Al-7Si-Mg-Cu alloy at different filling distances and statistical results of the ESC area fraction:(a)metallographic structure;(b)statistical results of the ESCs area fraction
图7 充型结束时不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金熔体温度：(a)模拟结果；(b)温度曲线
Fig.7 Melt temperature of the Al-7Si-Mg-Cu alloy at different filling distances at the end of filling:(a)simulation result;(b)temperature curve
图8 为不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金的力学性能测试结果，可以看出，随着充型距离的增加，合金屈服强度、抗拉强度与伸长率均呈现先增加后减小的趋势。 研究发现当显微组织中存在相当数量的粗大ESCs 时， 会显著降低铸件的屈服强度和硬度[32]。 此外，在压铸过程中，铝合金熔体在高压作用下迅速填充模具型腔，使得充型过程中发生强烈的紊流和喷射效应， 导致部分空气无法及时排出，从而被卷入金属液内部，并随熔体运动一同填充整个型腔。 在随后的凝固阶段中，这些残存气体在保压压力的作用下发生压缩和变形，最终保留在铸件内部形成气孔或缩松等缺陷，导致材料强度和塑性性能明显降低[33-34]。 通过图9 中不同充型距离下的断口微观形貌分析可知，试样内部孔隙的大小和数量呈现先减小后增加的趋势。 这是因为在充型初始阶段，靠近浇口处的熔体首先流入型腔，此时大量气体尚未排出， 在高速流动的熔体带动下，气体以弥散形式分布在铸件中。 随着充型距离的逐渐增加，熔体温度逐步下降，流动阻力增大，流速减缓，有利于气体的排出，因此弥散气孔的数量和尺寸也随之减少。 然而，当充型距离进一步增加时，熔体温度进一步降低，固相率增加，流动性变差，同时前端熔体长时间暴露在空气中，易形成氧化夹杂及卷气等缺陷[33]，其机制如图10 所示。综上所述，在图6 与9 不同充型距离下ESCs 组织与孔隙演变的协同作用下，Al-7Si-Mg-Cu 合金的力学性能呈现先增加后减小的趋势， 并且在充型650 mm 时仍具有较好的力学性能，而充型至700 mm 时力学性能大幅下降。因此在该压铸工艺下Al-7Si-Mg-Cu 合金允许最大充型距离不宜超过650 mm。
图8 不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金力学性能
Fig.8 The mechanical properties of the Al-7Si-Mg-Cu alloy at different filling distances
图9 不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金断口微观组织
Fig.9 Fracture microstructures of Al-7Si-Mg-Cu alloys with different filling distances
图10 不同充型距离下Al-7Si-Mg-Cu 合金的力学性能变化机理示意图
Fig.10 Schematic diagram of the mechanism of the mechanical property changes in the Al-7Si-Mg-Cu alloy with different filling distances
3 结论
(1)使用集成计算平台迭代32 次后得到在充型完整的前提下最优的浇注温度和模具温度分别为750 和250 ℃。模具温度升高可提高熔体充型能力，使合金晶粒尺寸增大且孔隙率下降，但过高温度会降低模具使用寿命。 同样的，提高浇注温度也可改善熔体充型能力， 合金晶粒尺寸与孔隙率均增加。通过该集成计算平台可节省人工工艺寻优的时间，提高效率，为企业快速探寻压铸新结构-新材料-新工艺提供了思路。
(2)随充型距离增加，合金中ESCs 的面积分数减小且微观形貌发生变化， 表现为粗大树枝晶状ESCs 减少，破碎枝晶、条状及球粒状ESCs 增多。
(3)随充型距离增加，熔体温度下降、黏度升高，充型速度减小、固相率增加。 在多因素协同作用下，孔隙大小与数量随充型距离增加呈先减小后增大趋势。
(4)在ESCs 显微形貌与孔隙变化的双重作用下，合金屈服强度、 抗拉强度与伸长率均随充型距离增加呈先增加后减小趋势， 且在充型650 mm 时仍具有较好的力学性能。
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