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激光選區熔化技術研究熱點可視化分析

2019-12-14 06:21:40豐洪微范哲超
中國金屬通報 2019年11期
關鍵詞:可視化分析研究

豐洪微,范哲超

(內蒙古機電職業技術學院,內蒙古 呼和浩特 010070)

選區激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)技術是基于分層、疊加累積原理,利用高功率激光逐層熔化金屬粉末,從而實現金屬零件的直接快速制造,成形過程無需復雜的工裝模具,適用于較傳統加工方法難以成形的、具有高形狀復雜度、高尺寸精度的金屬零件,在增材制造領域近年來取得了重要進展。本文就激光選區融化技術開展可視化分析,客觀反映其研究熱點以及發展趨勢

1 分析方法

為獲得領域高代表性文獻,本研究采用核心期刊檢索方法。2019年7月18日,在CNKI數據庫中,選擇“期刊檢索”方式,以“SU=('SLM'+'selective laser melting'+'激光選區熔化 '+'選區激光熔化')”為檢索式,檢索年限不作限制。由于“slm”這一英文縮寫代表多種含義,因此需要剔除不符合研究主題的文獻,最終篩選出478篇有效文獻。

CiteSpace是美國德雷賽爾大學(大連理工大學)陳超美教授研發的信息可視化軟件,它通過對文獻數據信息的可視化處理,可以探測出某一學科或領域的熱點主題及其演進[1]。本研究首先使用Citespace5.1的數據預處理模塊對CNKI文獻集進行格式轉換,然后對錄中的關鍵詞進行文獻計量學分析。Ucinet是一種社會網絡分析軟件,能夠以可視化網絡的形式展示網絡中各個節點之間的復雜關系。本研究用Ucinet6.0對關鍵詞共現網絡進行可視化描繪和中心性分析。

2 分析內容

2.1 高頻關鍵詞分析

通過觀察知識圖譜關鍵詞累積批次的分布規律(見圖1),在詞頻為6時曲線發生突變,關鍵詞累積頻率達到96.73%,因此將出現頻次≥6定義為高頻關鍵詞,共得到38個高頻關鍵詞(如表1所示)。高頻關鍵詞頻次總和為1101,占所有關鍵頻次總和的48.48%(1101/2271),反應出選取的高頻關鍵詞具有代表性。

圖1 關鍵詞累積頻率曲線

表1 激光選區熔化研究高頻關鍵詞

2.2 共現網絡分析

為進一步描述高頻關鍵詞間的親疏關系,構建高頻關鍵詞共現矩陣,矩陣中的元素為對應行列關鍵詞在文獻集中的共現次數。以此共現矩陣為鄰接矩陣,導入Ucinet6.0中構造高頻關鍵詞共現網絡(見圖2),網絡中節點的大小與其點度中心性成正比,連接與共現頻次成正比,38個關鍵詞節點間共有220對關系,網絡密度為0.313,網絡整體聯系比較緊密。

圖2 激光選區熔化高頻關鍵詞共現網絡

網絡中心度分析是社會網絡分析的重點研究之一,位于中心的行動者在某種意義上必須是最活躍的,相對于網絡中其他行動者而言有最多的關系,常用來衡量網絡節點重要性[4]。本研究用點度中心度(Degree)、中間中心度(Betweenness)、接近中心度(Closeness)這三個經典指標對網絡中心度進行分析,對高頻關鍵詞的重要性進行定位。利用Ucinet6.0的Centrality功能實現網絡中心度的計算。表2為關鍵詞共現網絡中心性排名前10的節點列表及指標分值。“激光選區熔化”、“激光技術”、“顯微組織”、“致密度”和“力學性能”等關鍵詞節點點度中心度和中介中心度都很高,在本研究領域中處于主導地位,并在網絡中起著中介橋接作用。“激光增材制造”、“免組裝機構”和“機械性能”等關鍵詞節點接近中心度高,表明此節點與網絡其他成員“距離”短,可達性高,交互性強。

表2 高頻關鍵詞中心度top10節點

2.3 前沿熱點探測分析

關鍵詞是一篇文獻主題最精煉的表達,因此本研究嘗試通過關鍵詞分析來探究激光選區熔化領域的研究主題和動態變化。在Citespace中導入正確處理后的文獻集合,選擇時間跨度為1999年~ 2019年,時間分區“Year Per Slice”為1年(即每一年為一個時間單位);節點類型選擇“Keyword”;詞源選擇“Author Keyword(DE)”;反復調試后,閾值選取辦法設定為“TOPN”,數值設為50;網絡剪枝算法選擇“Pathf i nder”,修剪分片及整體網絡,其他選項保持不變。

初次運行后,發現由于人工標注的原因,部分關鍵詞語義相同但表達不同,如“selective laser melting”和“選擇性激光熔化”;“微觀組織”和“顯微組織”;“選擇映射”和“選擇性映射”;“additive manufacturing”和“增材制造”等,因此進行同義詞合并,以確保研究的規范性。再次運行后,得到了基于關鍵詞所呈現的科技激光選區熔化研究知識圖譜(如圖3所示),共有122個節點,240條連接。

圖3 激光選區熔化研究關鍵詞知識圖譜

2.4 聚類分析

為探究激光選區熔化領域研究熱點,本文利用Citespace的“Cluster View”(聚類視圖)對關鍵詞知識圖譜進行聚類分析,軟件把關鍵詞聚成了6個類團(如圖4所示,同種顏色的節點代表一個類團)。

(1)SLM快速成型激光技術因素:激光選區融化(SLM)技術是一種極具發展前景的快速成型方法。本主題通過制備316L不銹鋼等致密金屬零件,分析了裂紋、激光功率、空隙和能量密度等因素對SLM成形件表面形貌的影響,試圖通過裂紋形貌、化學成分研究不同位置處裂紋的組織結構和形成機理,最終達到優化成形件工藝參數的目的[1]。

(2)鈷鉻合金材料:鈷鉻合金是常用的口腔修復體材料,具有出色的耐腐蝕性和耐磨性,本主題系統評價了SLM技術對鈷鉻合金組織與性能的影響。在建立的數理模型和理論運算的基礎上,進行了工藝參數優化測試,對SLM制件成型過程中顯微組織結構、致密度及力學性能進行觀察梳理[2]。

(3)鈦合金和多孔結構:本主題論述了SLM技術在鈦合金及其復合材料的應用基礎研究及工程應用進展,并對多孔結構設計、力學性能研究、生物相容性等關鍵技術問題進行了展望[3]。

(4)致密度和alsi10mg合金:為改進AlSi10Mg合金SLM成形致密度,設計各類實驗驗證影響因素(激光功率、掃描速度和掃描間距)的上升梯度,結合孔隙形成原因和金相形貌,從能量輸入的角度分析梳理致密度影響因子的分布規律[4]。

圖4 激光選區熔化研究關鍵詞聚類圖譜

(5)表面粗糙度和溫度場:針對SLM3D打印件表面質量無法滿足裝配精度要求,仍需進行二次加工的需求,設計正交試驗方案,建立表面粗糙度的預測模型并進行銑削參數優化分析,為SLM3D打印件銑削加工的切削參數選擇提供依據。

(6)激光選取融化技術:SLM技術在制備高精度的復雜結構零件、縮短生產周期和降低成本等方面展現出巨大優勢,已被廣泛用于各種合金材料的制備,本主題對SLM技術制備鈷鉻合金、鈦合金、鎳合金及鋁合金材料的原理和問題進行全景式描述,展望了SLM技術在未來金屬材料制備領域的發展趨勢,處于不斷細化分支領域,融合漸進的過程。

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