Nature子刊：激光粉末床熔合中蒸汽、液体和固体之间相互作用研究

摘要：根据需求生产复杂高性能金属零件的能力已经建立了激光粉末床熔合(LPBF)作为一种有前途的增材制造技术，但对激光-材料相互作用的深入了解对于开发该工艺的潜力至关重要。通过原位同步X射线和纹影成像，我们直接探测了由激光形成的蒸汽射流及其在熔池中产生的凹陷的相互关联的流体动力学。综合成像显示在稳定的表面洼地上形成了稳定的羽流，在过渡到完整的锁孔后变得混乱。通过分析小孔和羽流形态，我们量化了多个参数集的过程不稳定性，并确定了稳定线扫描所需能量输入的先前未报道的阈值。探讨了粉末层的作用及其对工艺稳定性的影响。这些控制LPBF的流体力学的高速可视化使我们能够识别与不需要的孔隙率相关的不利过程动力学，有助于在更高功率和速度下设计过程窗口，并为过程稳定性的过程监测提供潜力。

简介

激光粉末床熔合(LPBF)是金属部件增材制造(AM)最常用的方法，能够生产具有无与伦比的设计自由度和材料性能的定制部件，与使用传统方法制造的部件相当，甚至更好。然而，由于加工中通常使用的高能量，激光-材料相互作用导致金属衬底和粉末的快速熔化和蒸发。这种交互是一个复杂的动态过程，需要对大量变量进行控制，以确保过程的稳定性，并最终在一段时间内或跨构建平台连续生产成功的部件。

对增材制造中涉及的物理的基本理解可以帮助调整这些加工参数。已经表明，熔体池和诱导蒸汽射流的行为是高度可变的，导致几种不同的流体动力学状态。此外，这些状态还决定了与粉末颗粒的相互作用，这是工艺稳定性的关键组成部分，影响零件质量和结构缺陷(例如孔隙率)。虽然通过对液态金属、粉末颗粒或蒸汽单独的行为进行成像，在理解和表征这些动力学方面已经取得了很大进展，但还没有直接观察到它们的相互作用和联合运动。

在本文中，我们提出了同步纹影和X射线透射成像，这使得在LPBF中物质的所有相之间的相互作用同时可视化。特别地，纹影系统的高放大倍数允许在不同的激光参数下直接成像从熔池洼地冒出的蒸汽射流;我们揭示了锁孔内不稳定性的开始导致激光羽流从稳定流过渡到混沌流。这种转变导致大气折射率的变化，即使没有x射线成像，折射率也是可以测量的。系统图像分析使我们能够识别Ti-6Al-4V合金中这种不稳定性开始的阈值输入能量密度。我们发现，在实验条件下，粉末的引入提高了锁孔的稳定性，并略微提高了阈值输入能量密度。这项成像研究可以更直观地理解控制LPBF的流体动力学，通过建立熔体池和蒸汽射流之间的互连性以及它们对羽流的综合影响，有助于解释LPBF的现场诊断、神经网络和数值模拟。

结果

熔池和羽流动力学的耦合

为了对液态金属的运动和由释放的蒸汽引起的下降进行成像，高能同步加速器X射线穿过~400 μm厚的Ti-6Al-4V样品，这些样品由先进光子源的32-ID-B光束线的LPBF过程模拟器内的玻璃碳载玻片固定。Ar大气中蒸汽和空气中的粒子的运动通过纹影成像可视化，通过取光镜(M1, M2)将光束折叠成与x射线束φ ~ 2°的角度，从而产生几乎同轴(与x射线束)的过程视图(图1)。

图1:同轴光学和X射线实验装置的过程视图。

实验首先在Ti-6Al-4V衬底上进行，只是为了提供没有粉末的工艺的基线比较。图2显示了功率密度Φ = 1.3 MWcm−2的固定激光照明(λ = 1070±10 nm)下表面凹陷和相关蒸汽射流和羽流的演变。最初，激光光斑下的表面迅速加热到超过Ti - 6al - 4v (3133 K)的沸点，Al和Ti的蒸汽压增加，并向上释放蒸汽射流。图2a显示了这种流在Ar大气中的传播，因为它带着周围的气体，形成了一个特征的激光羽流。折射率梯度勾勒出羽流和大气之间的界面，这与流体中的密度梯度成正比。这些密度梯度是由下面的压力和温度场引起的，除了蒸发物种的浓度。纹影的特征比背景更暗或更亮，表明渐变符号的变化。在图像的底部，在正负折射率梯度之间，可以在羽流的核心识别出蒸汽射流。当从液-气界面(LVI)喷射出的热金属蒸汽冷却时，纳米颗粒通过成核和冷凝形成，并在向上传播时通过持续氧化、凝固和团聚等过程增大尺寸。高浓度的纳米颗粒(即烟雾)阻挡了LED的入射宽带光，产生了追踪流体运动的暗线。在环境介质和羽流之间的顶部界面，由于悬浮粒子，可以观察到一个环形涡，验证了最近的数值模拟。这种结构类似于爆炸产生的蘑菇云或液体中上升的气泡，主要是快速移动的流体和静态大气之间产生粘性应力的结果，导致流体沿着运动方向向外弯曲。图2b显示了该时刻对应的x射线图像;由于蒸汽压力的反冲，在熔融体上只形成了一个轻微的表面凹陷。值得注意的是，由于蒸汽喷射的速度高达数百m s−1，在任何显著的表面洼地之前都存在大量的羽流。蒸汽喷射消散后，围绕着周围的氩大气产生了由于净积累动量而上升的羽流。

图2:功率P = 72 W，1/e2直径d = 84 μ m的固定激光光斑下凹陷和羽流的时间演化，仅对衬底(无粉末)对应的功率密度为Φ = 4 P/πd2= 1.3 MWcm−2。

激光再照射0.48 ms后，表面凹陷继续加深(图2d)。由于蒸汽在表面上的压力分布，其深度的发展是逐渐的，呈抛物线状。从该表面喷出的蒸发物质的射流是稳定的，因此大气流看起来是恒定的(图2c);这种稳定的羽状物在向上传播时膨胀。随着时间的推移，表面凹陷加深(图2f)， LVI的振荡标志着向锁孔的转变。锁孔的蒸汽发射表面受到扰动，改变了蒸汽射流和羽流的方向(图2e)。锁孔形状的突然变化对应着流动结构更明显的波动。图2e的密度梯度强度与前几帧相比明显升高:背景强度与前几帧相比保持不变，说明蒸汽的温度和浓度增加了。这一观察结果与激光吸收随凹陷深度增加而增加的测量结果以及激光钻入材料时锁孔壁上高温区域的计算结果一致。

图2h显示了一个完全形成的锁孔，其表面根据蒸汽压、表面张力、重力、蒸汽流阻力和液态金属体积内累积动量的相互作用不断波动。结果，羽流被完全破坏(图2g)，并且可以观察到更加混乱的流动。尽管有这种不稳定性，动量仍然主要是向上的，但由于涡流的形成，流动(和烟雾分布)更加扩散。

虽然在大气中观察到的涡流和混乱混合的形成部分满足湍流的标准，但纹影系统的空间分辨率不足以表征更精细的流动结构，例如蒸汽射流或烟雾流的核心，因此没有足够的证据来表征任何时候的流动是“层流”或“湍流”。此外，很难根据雷诺数(Re)来预测蒸发射流的行为，因为Ti和Al蒸汽缺乏可靠的热物理性质，无法对Ti - 6al - 4v进行有意义的Re估计，此外微射流动力学的可变性进一步使其解释复杂化。然而，LPBF中Fe蒸汽的数值模拟得到了Re ~ 300，因为射流直径小，射流速度快，温度高;这与实验显示的亚音速微射流在Re > 450处经过短传播长度后突然击穿是一致的，这在我们的实验中没有观察到。

图2表明，熔池动态行为可分为三个阶段，对应于表面凹陷和激光羽流的稳定形成和增长(阶段I)，该阶段过渡到亚稳态状态，此时LVI受到扰动，但其形状恢复(阶段II)，最终，由于持续波动的锁孔而导致不稳定的熔化和羽流(阶段III)。我们有意避免使用术语传导、转变和锁孔制度。通常用于表征激光焊接和LPBF中熔池的非原位显微照片，但对于这些原位钥匙孔和激光羽流测量可能会产生误导。传导模式熔池包含一个稳定的“钥匙孔”凹陷，即使功率密度远低于那些通常用于LPBF。随着功率密度的增加，稳定凹陷深度增加，产生过渡模式熔池，熔池在深度方向上被拉长，最终形成更深的锁孔模式熔池，尽管没有单一的测量方法从哪里开始。在描述锁孔和激光羽流不稳定性的第二阶段和过渡模式熔池截面的状态之间，功率密度范围可能有一些重叠，但不期望或要求这些对过程不同方面的定性描述完全一致。

通过测量X射线图像中的凹陷深度，以及X射线和纹影数据集中连续图像之间的平均强度差(如图3所示)来检查锁孔的演变。无论是深度还是强度差，变异性的持续增加，都表明熔池随着时间的推移逐渐趋于不稳定。熔池的阶段可以被区分，因为羽流中的不稳定水平明显(图3b)，与增加的锁孔振荡相匹配。因此，在稳定和不稳定时期之间的同步中，液体和蒸汽相的强耦合是明显的。纹影数据在阶段I中的孤立峰值是由于图2a所示的激光羽流的初始建立。在静止激光下，只要激光功率密度足够高，熔池将始终经历这些阶段;当然，锁孔形成并最终变得不稳定所需的时间取决于总能量输入。

图3:蒸汽降低演化分析。

锁孔稳定性的输入能量密度阈值

扫描激光束会引起额外的激光能量耗散，改变熔池内的动量平衡，从而影响熔池的稳定性。同时对无粉衬底进行线扫描成像，改变功率密度和扫描速度(图4)。对于每个激光功率，图中显示了在t1和t1+ 40 μs时间捕获的连续两帧，其中熔池在扫描长度为~ 2mm后达到稳定状态，以证明锁孔凹陷和激光羽流在每种情况下的相对稳定性。

图4:在不同输入能量密度的单线扫描过程中，仅可见Ti-6Al-4V衬底(无粉末)和Ar环境。锁孔边界轮廓在x射线图像中以红色突出显示，与纹影图像在同一尺度上。a在低能量输入下，凹陷的形状保持不变，从辐照表面发射出稳定的蒸汽射流，形成稳定的羽流。b当E < 70 GJ m−3时，低压仍然处于阶段II, LVI的微小波动扰动了羽流，但流动模式仍然存在。由于(c)低扫描速度或(d)高功率密度导致的高输入能量密度导致III阶段带有混沌羽流的洼地。在补充资料中有一段带有图中所用图像的视频。

当激光功率较低，扫描速度较高时(图4a)，能量密度E ~ 27 GJ m−3的耗散速度较快，熔池仍处于I阶段;表面凹陷较浅，但形状保持不变。蒸汽喷射明显垂直于辐照表面，主要是凹陷的前壁。由于LVI的不变性，射流的角度和诱导的大气流随时间保持不变。当输入能量密度增加到E = ~69 GJm−3时，锁孔变深变长，但后壁呈周期性波动(图4b)。由于扫描运动的散热防止了LVI变得不稳定，因此凹陷只受到微弱的扰动;因此，羽流的稳定流动结构得以保留。由于激光功率较高，在羽流内可见到较高的蒸汽含量，并且在锁眼上方出现明亮区域。这一明亮区域归因于热蒸汽和冷凝物(烟雾)发出的热辐射:反射或散射效应被排除，因为1070 nm辐射被KG-5玻璃严重过滤。

在图4c中，与图4b相比，激光功率密度降低了33%，但扫描速度降低了45%，从而获得了更高的能量密度E = ~ 82 GJm−3。在这种情况下，观察到III级熔池，具有更强的振荡、锁孔壁的频繁坍塌和由于从锁孔中出现的复杂蒸汽流模式而导致的激光羽流中几个不连接的密度梯度。当入射激光功率密度增加2.1倍时，熔池变得更加动态，并产生更深、强烈振荡的小孔(图4d)。在t = t1处激光羽流中观测到的白色条纹再次归因于由于入射激光束与烟雾相互作用而产生的热辐射。

许多类似于图4的实验分别在203-442 W和0.2-1.5m s−1范围内对1/e2束直径为84µm和99µm的激光功率和扫描速度进行组合。锁孔边界的自动边缘检测，使其面积计算在每一张图像。平均面积，用误差条表示每个序列中所有图像的标准偏差，与图5a中的能量密度对应。面积测量表明可能的锁孔形态范围很广，即使在低输入能量密度下也会形成相对较大的凹陷。然而，标准差的快速增加直接与熔池和LVI不稳定性的增加有关。不稳定程度再次通过锁孔和激光羽的连续图像之间的强度差来量化，并通过每个序列中的所有差值图像进行平均(图5b)。对于x射线数据，平均强度差线性增加，如最小二乘拟合所示，表明不稳定水平随输入能量密度而增加。然而，对于纹影数据，在E < 70 GJm−3的实验中，变率仅线性增加，超过该值后，变率会显著增加，且不再与能量密度线性相关。当E < 70 GJm−3时，实验中出现了稳定的羽流和凹陷，而当能量超过该能量时，则观察到具有非常凹陷的混沌流。

图5:不同输入能量密度下熔池/羽流稳定性的测量。

我们使用的输入能量密度的定义使得预测凹陷大小的方法大大简化，并为在70 GJm−3处观察到的锁孔稳定性阈值提供了物理基础。先前已经表明，凹陷穿透深度D与激光功率成线性比例，但在每次扫描速度和光束直径的组合下获得了不同的线。将这种穿透与锁孔前壁的角度θ联系起来的几何模型也得到了验证。在该模型中，tan tanθ=D/ d =vdrill/v，其中vdrill是固定激光点钻入材料的速率。将前壁角与功率密度的关系再次绘制出来，为扫描速度和光束直径的每一个组合绘制出一条单独的线。因此，很难将这些信息用于参数选择，或解释整个参数空间内熔池状态的变化。

在x射线图像中测量锁孔深度和前壁角度，并与输入能量密度绘制图(图6a, c)。测量的深度用于计算相应功率密度范围内的钻速(图6b)。直线表示深度和钻速的最小二乘线性回归。利用拟合线的梯度，可以预测每个能量密度下的前壁角:与这些点拟合的最小二乘曲线如图6c所示。立即可以看到，输入能量密度为所有测试的激光功率、扫描速度和光束直径的深度和前壁角度提供了一条单线，现在可以用于工艺参数的选择。

图6:无粉末和有粉末实验中激光线扫描时凹陷形态的测量。

对Ti-6Al-4V吸收率A的时间平均测量表明，当15≤E≤200 GJm−3时，A从0.3增加到0.7，而总吸收能量密度EA随E线性增加(见补充材料)。观察到的凹陷深度随E的线性缩放(图6a)表明，随着E的增加，额外吸收的能量补偿了熔池中各种热物理和流体动力学效应造成的更大的能量损失。我们观察到凹陷的前壁角在E = ~70 GJm−3附近急剧增加，此时前壁角接近70°。根据稳定性分析(图5)，这种前壁角的快速上升是过渡到III阶段凹陷的特征。这一测量结果与最近锁眼动力学的数值模拟相一致，表明倾角从65°增加到75°，在扫描凹陷内引发多次反射和局部激光吸收的动态变化，导致复杂的热毛细现象和蒸汽反冲压力，导致锁眼形成不稳定。

Ar横流的影响

在LPBF过程中，激光束与工艺副产物(如烟雾和飞溅的颗粒)的相互作用可导致制造零件中的缺陷。在这项研究中，线焊和点焊是在静态氩气氛中进行的，使用纹影系统以确保在每次实验之前没有烟雾。然而，在商业LPBF机器中，经常引入层流Ar横流来从扫描区域提取工艺副产物。为了避免对粉末层的破坏和大气湍流，这种流动的典型峰值速度为几m s−1级，因此与激光-材料相互作用产生的力相比，施加在熔池上的对流冷却和滞流压力是二级效应。因此，在数值中尺度模型中，这种流动在很大程度上被忽略了，而没有在商业LPBF室中进行的实验往往依赖于自然对流来提取烟雾。然而，由于本研究中的动力学涉及熔池上方的大气效应，因此必须考虑这种流动的影响，以确定结果对实际LPBF过程的适用性。

图7展示了在一个单独的实验中，在一个开放架构LPBF系统中记录的SS316的示例数据。使用了相同的纹影装置，但设置为更宽的视野，以便横向流对激光羽流的影响是可见的。对于横流(图7a)，羽流向上传播约1mm后在对流流内消散，此时其局部动量接近Ar流。在没有横流的情况下(图7b)，羽流上升得更高，直到其速度大致与激光的扫描速度相匹配。在它的尾迹处留下一缕烟雾，在浮力和剩余动量的作用下上升。在没有横流的第一行扫描期间，激光前面的大气是清晰的，因此激光和凝固蒸汽之间的相互作用是最小的。有和没有横流的成像特征的相似性(图7a, b)表明，在清洁的大气中，横流不会显著改变激光-材料的相互作用，因此本文的结果在两种情况下都适用。在岛屿扫描的后续轨迹中，情况显然不同。在横流的情况下，来自前道的产物对流离开，导致整个扫描过程中与第一道的工艺条件相同(图7c)。在没有横流的情况下，随着岛状扫描的进行，由于来自之前轨迹的蒸汽和烟雾在样品上的积累，经常观察到激光烟雾相互作用(图7d)。注意，在这些条件下没有同时进行X线和纹影成像。

图7:SS316样品上空Ar大气在5 × 5mm2岛扫描时的纹影图像，有和没有横流(峰值Re ~ 1400，umax~ 2.1 m s−1)。

图7a、b之间的相似性可归因于蒸汽射流的高动量。其峰值速度约为几百m/s量级，而Ar流峰值速度约为2.1 m/s，并由于层流剖面和边界层效应而向试样附近减小。因此，数值模拟预测了靠近熔池的激光羽流的最小偏度或破坏。虽然横流可能会在一定程度上掩盖本研究中成像的一些动态，但在所有条件下都可以观察到来自蒸汽射流和羽流的折射率梯度，这是由于其高温和接近衬底的金属物种含量。因此，尽管本研究中的羽流稳定性阈值在前一节中已在静止大气中确定，但如果测量的空间和时间分辨率与此处使用的测量分辨率相当，则预计羽流可以提供足够的信息来描述具有横流的熔池原位稳定性。另外，静态大气也可以用作校准过程的一部分，在启用交叉流的情况下，可以充分询问具有不同输入能量密度的单次扫描的影响，然后推断为部分规模的处理。

粉末颗粒的效果

为了可视化LVI与固体颗粒之间的相互作用，在不同的能量输入下，使用~100 μm粉末层(直径为15-45 μm的球形Ti-6Al-4V颗粒，手工铺放，未在预对准的Ti-6Al-4V片上压实)进行点焊和线扫描。在所有实验中，粉末层的上表面与未加粉末的样品的上表面处于相同的高度，以保持两种情况下校准的激光光斑直径和测量的锁孔深度的共同参考平面。

在3.7 MWcm−2的固定激光功率密度下，凹陷初始具有相同的钻速，无论粉末层如何，在~350 μs后转变为不稳定的锁孔(图8)。在初始阶段，强烈的钻削相互作用迅速融化、蒸发或喷射飞溅物和颗粒等。在这两种情况下，由于锁孔区域流体动力学的不稳定性，穿透深度随时间显著波动，导致混乱羽流的立即形成。由于诱导的大气流动，粉末颗粒从激光光斑附近不断被夹带。这些颗粒的一部分被并入熔池，而其余的则从粉末床中抬起。从合成图像中可以清楚地看到，进入可见羽流区域的粉末床附近的颗粒是由喷气机的升力喷射出来的。当粉末存在时，观察到较低的渗透率(图8c)。我们将这种穿透降低归因于粉末情况下两个因素的结合:i)粉末层的孔隙度和与蒸汽射流/羽流相互作用而喷射出的颗粒导致上部锁孔形状不一致，允许更大比例的入射光以更少的相互作用逸出腔体，从而降低了有效吸收率;ii)喷射出的粉末颗粒周期性地阻挡入射光，减缓了熔池中能量的积累。

图8:高功率激光-材料相互作用对比。

图2和图3显示,激光功率密度的1.3MWcm−2导致逐步过渡阶段I - III超过3.7MWcm−2(图8)。在这个低功率密度激光材料的相互作用显著不同的底物只有(图9)引入粉(图9 b, c):粉末粒子在不断巩固在熔池中没有形成一个钥匙孔,而较慢的蒸汽射流喷射颗粒较少,导致大量球状熔池。蒸汽喷射的反冲压力引起了熔融体的侧向运动。合成图像显示，羽流垂直于暴露点的表面，表明反作用力作用于熔池的方向。熔体和羽流在激光照射下连续振荡;这种运动增强了粉末的剥蚀，随着时间的推移，导致更多粉末颗粒的掺入和熔池尺寸的增加。

图9:低功率激光-材料相互作用对比。

这种明显的不稳定性可以用作用在球状熔池表面的力来解释。在激光入射的地方，推动表面的反冲压力与局域马兰戈尼力和毛细压力相互竞争。当蒸汽压较低时，向下的钻速与液体的侧向运动相当，导致凹陷呈对角线运动。观测到的运动表明，大的半球形熔融体的LVI上部不稳定，导致液体体积的运动。我们假设，即使液滴在激光束下方静止且对称分布，任何一侧的扰动都会使反冲压力方向倾斜，从而使液滴进一步远离中心。在此过程中，液体会加速，直到产生的过量LVI的恢复力使其停止。然而，液体的动量使它超过了中性点，从毛细作用中留下了净恢复力。液滴加速返回，动量再次将其带过对称点，从而允许振荡循环重复。这种振荡不稳定性在较低功率下进行的所有实验中都是一致的，其中裸板的穿透深度并没有迅速超过粉末层的深度。虽然光点照明下球形熔池的运动并不直接适用于大多数LPBF工艺，但观察到的动态表明，熔池中加入的总粉末质量会影响凹陷的形态，进而影响所有LPBF工艺的稳定性。

图10显示了输入能量密度在58-116 GJm−3范围内的线扫描帧。x射线图像显示，在激光光束平移过程中，粉末颗粒不断地并入熔池。纹影图像显示，除了引导夹带颗粒朝向激光束外，由蒸汽射流诱导的大气流动影响了粉末的局部可用性。激光扫描速度较低时，大气流与粉末颗粒的相互作用时间较长，而小孔温度较高导致蒸汽射流速度较高;结果，附近的粒子被喷射出的比例更大，增加了热飞溅的数量(图10g)。此外，混沌流动和高度可变的蒸汽射流导致热飞溅的喷射角度范围很广。相反，持续的降低与较短的相互作用时间导致空气中的粒子具有更均匀的轨迹(图10i)。

图10:不同输入能量密度下，有粉与无粉线扫描图像对比。

无论粉末是否存在，观察到的小孔形貌在定性上是相似的。在整个线扫描输入能量密度范围内，粉末层中较低的质量导致始终较深的穿透(图6a)。在这两种情况下，线性深度增加对能量密度增加的斜率是相似的。随着输入能量密度的增加，无论是否有粉末，羽流都遵循类似的不稳定过程。折射率梯度似乎更强，略不规则的粉末由于更强的蒸发从加热的颗粒。随着输入能量密度的增加，粉末羽流的弹射角也同样增加，这与前壁角的增加所预期的一样。含粉末的前壁角(图6c)与仅含衬底的前壁角有相似的趋势。当能量密度略高于70 GJm−3时，达到70°角，表明粉末层降低了样品的整体能量吸收。如前所述，上孔比裸露的衬底更宽，这减少了腔内的激光反射，同时粉末颗粒(吸收激光能量)通常被推走，而不是被纳入熔池。

本文中的可视化显示了LPBF中蒸发动力学、液态金属运动和粒子行为之间的相互联系。我们观察到表面凹陷的行为表现在蒸汽射流和羽流的运动中，这意味着系统的稳定性可以通过询问两者来确定。现场x射线成像只能在少数能提供高能量和高强度x射线的光源上进行:这项工作表明，羽流监测是探测锁孔和熔池行为的一种更普遍的替代方法。此外，我们发现，向不稳定锁孔的转变伴随着羽流向混沌流动的转变，这是一个独特的特征，可能被监测和集成在闭环控制系统中。这样的系统还可以利用羽流中更微妙的特征，例如随着激光钻速的增加，观测到更大的折射率梯度。

纹影图像连续帧之间的强度差异是该过程稳定性的特征，这使我们能够确定熔池演化的三个不同阶段。通过这种组合分析，蒸汽和液相的强耦合也很明显，这允许根据输入能量密度量化不稳定程度。确定的输入能量稳定性阈值为70 GJm−3，是LPBF处理Ti-6Al-4V的上限。输入能量的上阈值对于其他材料不同，但可以很容易地通过纹影成像或任何其他测量折射率的技术来识别。可能存在相应的较低的输入能量阈值:众所周知，低能量输入会导致熔池中的流体动力学不稳定，导致固化轨迹中的球或其他不一致，最终导致缺乏融合缺陷。虽然在凝固前沿附近可以观察到这种类型的不稳定性，但我们的实验装置的放大倍率、视场和灵敏度都进行了调整，以探测本研究中的液态-蒸汽相互作用。

由于LVI的相对不稳定性，即熔池表面存在稳定的凹陷，因此在I - II阶段熔池中未检测到孔隙。第三阶段锁孔不稳定，容易坍塌，可能导致孔隙过多。e> 70 GJm−3大气湍流的增加表明熔池已发展到III阶段，凹陷前壁角达到~70°也证实了这一点。在68和74 GJm−3的情况下，这通常会导致多孔性，从支撑材料中可以看出。对于不稳定阈值略高的粉末，孔隙度开始发生在73 ~ 81 GJm−3之间。液体和蒸汽流动动力学之间的相互联系表明，可能将孔隙形成与湍流羽流中的特征联系起来;对监测的大面积扫描进行切片，并使用先进的数据处理技术，如卷积神经网络中的编码器/解码器架构，可以对获取的数据进行更深入的解释，从而实现实时识别和预防缺陷。

粉末的引入并没有导致观察到的凹陷形态和大气流动的显著差异。发现粉末对熔池有轻微的稳定作用，在Ti-6Al-4V中观察到III阶段的小孔，略高于E = ~70 GJm−3，证实了所识别的阈值作为参数选择的广泛指导的有效性。当羽流和洼地稳定时，相对均匀的冷热颗粒流尾随熔池。羽流中的湍流导致飞溅粒子轨迹的更广泛分布，由于更强的大气流，通常具有更高的速度，以及更频繁的粒子-射流相互作用。这些结果可以通过展示冷和热粒子飞溅的物理基础，帮助识别现有过程监测系统的趋势。

最后，我们的实验还清楚地表明，激光羽流不仅喷射出粉末颗粒，而且还夹带附近的颗粒，将它们拉向熔池。虽然粉末床剥蚀作为LPBF中的一种现象已被充分记录，但其对过程的影响直到最近才开始进行数值研究。结合成像突出了夹带颗粒进入熔池，这意味着通过引入粉末可以显著增加熔液的总体积，影响其稳定性。我们的线扫描数据表明，激光扫描速度和功率也通过影响剥脱流与周围颗粒相互作用的强度和持续时间来影响传质。此外，纹影数据清楚地表明，激光束经常与喷射出的蒸汽和冷凝物相互作用，特别是在高激光功率密度时，这一影响通常被忽视。在数值模型中包括这些影响可以极大地增强它们的预测能力，允许对过程图进行先验计算，进一步促进新材料和加工方法的探索。