原标题：复杂铝合金薄壁壳体挤压铸造成形工艺设计及优化

在全球经济持续扩张和人口规模稳步增长的背景下，人类对能源的需求呈现显著增长趋势，引发的环境问题日趋严峻。特别是以化石燃料为动力的燃油汽车排放的尾气，已成为导致城市大气污染的关键因素之一。因此，对汽车进行轻量化设计显得尤为重要，不仅能在保证车辆强度足够的前提下降低汽车的自重，从而减少油耗减轻环境压力，而且可以降低车辆的成本。在新能源汽车的发展中，轻量化设计始终是关键技术攻关方向。作为一种具有优异性能的材料，铝合金因其密度较低且强度高，成为实现新能源汽车辆减重目标的重要材料选择。有数据表明，铝合金车身结构较传统钢制车身减轻了35%~40%，电池系统质量降低了15%~20%，底盘系统非簧载质量降低了30%以上。在汽车制造领域，复杂薄壁铝合金部件应用广泛，主要有车身、车门、发动机缸体缸盖、新能源汽车电机外壳及电池包壳体等。铝合金件在机械加工时存在刚性和硬度不足、锻后易变形等问题，普通的铸造、锻造已逐渐不能满足高性能铝合金件的需求。在薄壁铸件成形过程中，过快的冷却速度会引发若干工艺缺陷。铸件较薄处的区域先于铸件较厚处的区域冷却，使金属液未完全充型时即发生凝固，最终导致铸件产生缩松、缩孔等缺陷。挤压铸造工艺通过在高压条件下促使熔融金属凝固并产生微量塑性变形，能有效消除铸件内部的缩孔和缩松缺陷、显著提高铸件致密度，同时获得优异的力学性能和较高的尺寸精度，具有良好的应用前景。采用挤压铸造并充分利用该工艺低压充型及高压迅速补缩凝固的特点，可获得性能较好的挤压铸造件。

本研究以某复杂铝合金薄壁壳体为对象，对其进行挤压铸造工艺参数设计并优化。使用计算机辅助设计软件及铸造模拟软件对铸件的浇注系统与冷却系统进行设计，再使用田口试验法优化工艺参数，以缩松、缩孔缺陷和最大二次枝晶臂间距为优化目标，通过调控浇注温度、冲头速度及模具预热温度等关键工艺参数，实现铸件品质和力学性能的协同提升。

图文结果

铝合金薄壁壳体铸件三维模型见图1，铸件外形轮廓尺寸约为732 mm×232 mm×496 mm，主要特点为大部分壁厚较薄，壁厚在6~8 mm，同时左右两端出现壁厚较厚区域难以补缩，且存在大量肋板和加强筋，主体截面呈现“U”型，铸件底部存在“H”型突起。铝合金薄壁壳体材质为AlSi7Mg0.3铝合金，质量为11.337 kg，化学成分见表1，模具材质为H13钢。

图1 铝合金薄壁壳体三维模型

表1 AlSi7Mg0.3铝合金的化学成分(%)

在薄壁壳体的挤压铸造浇道设计中，应将内浇口设置在表面平滑且壁厚较厚处，该位置便于铝合金液在冲头和重力的共同作用下平稳且均匀地流向薄壁壳体的主体部分，从而满足远离内浇口处比近内浇口处先凝固的要求，因此零件的左右两端成为内浇口选择的优先考虑区域。为了保证铸件能够充型完整，应在铸件难以充型、液体汇流处设置集渣包。通过三维软件建立浇注系统及集渣包三维模型后导入铸造模流软件对模型进行网格划分等前处理操作。图2为浇注系统、集渣包及冲头三维模型。

根据铸件结构及经验公式等，设置挤压铸造初始工艺参数见表2。设定铸件与模具之间的传热系数为2 000 W/（m2·K），冲头与浇注系统之间的传热系数为1 000 W/（m2·K），一般会在浇注系统部分涂上保温材料，因此浇注系统与模具的传热系数设置为500 W/（m2·K），模具的冷却方式为空冷。

在铸件的凝固过程中，由于铸件为复杂薄壁件，壁厚薄、分布不均且厚薄之间过渡较为陡峭，导致壁厚较薄处先行凝固，凝固过程中补缩通道的中断导致金属液无法实现有效补缩，进而引起缩松缩孔等铸造缺陷。初始工艺参数所得缩松缩孔缺陷分布见图3。

图2 浇注系统、集渣包及冲头三维模型
1.集渣包 2.浇道 3.料筒 4.冲头

表2 铝合金薄壁壳体挤压铸造初始工艺参数

图3 初始工艺所得缩松缩孔缺陷分布

初始工艺表明，在20 ℃下，铸件无法实现由上而下、由内而外的凝固顺序，因此针对缩松缩孔缺陷存在的区域，通过增设冷却装置调控凝固温度场分布，使得凝固过程顺序进行。冷却管布置方案见图4。冷却水温度均为20 ℃，各冷却管路的流量、直径及启闭时间等见表3。
根据冷却优化后的结果可知，冷却优化并不能将缩松缩孔缺陷降至最小，需要采用田口设计对工艺参数进行多目标优化。在铝合金挤压铸造过程中，模具预热温度、浇注温度及冲头速度对结果均有直接影响，因此选用以上3个因素为试验因素，在其合理参数范围内设置4个水平，其他工艺参数均保持不变，研究上述因素对评价标准的影响。L16（43）正交表设计方案见表4。

利用质量管理统计软件Minitab给出的正交表分配相关参数，通过数值模拟软件ProCAST得到缩松缩孔缺陷值和二次枝晶臂间距，信噪比S/N计算公式为

并根据公式计算出相关参数的信噪比，见表5。

图4 冷却系统管路排布方案

表3 冷却系统工艺参数

表4 田口试验因素水平表

表5 试验结果及信噪比

采用统计分析软件对工艺参数进行方差分析，以量化各参数对铸件质量指标的贡献率。在方差分析中，F值作为核心统计量，其数值大小反映了因素水平间变异与随机误差变异的相对显著性水平，F值增大表明处理效应具有更高的统计显著性；P值是用来判断统计检验结果是否具有显著性的指标，一般而言，当P值小于显著性水平（通常为0.05）时，认为结果具有显著性。试验因素方差分析见表6。

为确定各工艺参数对质量评价指标的相对重要性及其最优取值组合，采用均值与极差分析方法对4个水平指标的信噪比响应值进行量化评估。试验因素均值极差分析见表7。图5为各试验条件下缩松缩孔体积和二次枝晶臂的信噪比。由图5和表7可知，缩松缩孔缺陷的信噪与模具预热温度呈正相关关系，与冲头速度呈负相关关系，因此模具预热温度越高、冲头速度越低，信噪比越高，缩松缩孔缺陷缺陷体积越小，铸件的品质越好；二次枝晶臂间距的信噪比与模具预热温度呈负相关关系，因此模具预热温度越低，信噪比越高，二次枝晶臂间距越小，铸件的力学性能越好。各试验因素对于缩松缩孔缺陷体积的影响排名由高到低依次为冲头速度、模具预热温度和浇注温度；对于二次枝晶臂间距的影响排名由高到低依次为模具预热温度、冲头速度和浇注温度。

表6 试验因素方差分析

表7 试验因素均值极差分析

图5 各试验因素下缩松缩孔体积和二次枝晶臂间距的信噪比

结合以上各试验因素对二次枝晶臂间距（SDAS）和缩松缩孔缺陷信噪比的影响，确定以下优化方案。

①基于实际生产质量控制需求，缩松缩孔缺陷的消除被确定为提升铸件良品率的关键控制目标，通过系统分析工艺参数对缺陷评判指标的显著性影响规律，确定了最优工艺参数组合为A3B1C4，该组合可显著降低铸件内部缩松缩孔缺陷形成概率。②均值极差分析表明，模具预热温度是影响SDAS的主要因素，其最优参数水平确定为C1。其次是充型时间对SDAS的影响程度，最佳工艺参数选择为B3水平。相比之下，浇注温度对SDAS的调控作用相对有限，其最优参数设定为A2。基于上述分析，可获得具有最细小二次枝晶组织的工艺方案，从而实现铸件力学性能的显著提升的最优水平为A2B3C1。③在确保铸件缩松缩孔缺陷较小的基础上，为进一步提升力学性能，需尽可能减小SDAS。均值极差分析结果表明，冲头速度对缩松缩孔缺陷体积影响最大，对SDAS影响次之，模具预热温度对SDAS影响最大，浇注温度对SDAS影响最小，因此选择A2B1C1作为第3组备选方案。④由于冲头速度对缩松缩孔缺陷体积影响最大，浇注温度对缩松缩孔缺陷体积最小，而模具预热温度对SDAS影响最大，因此选择A3B1C1作为第4组备选方案。将上述备选方案进行数据模拟，模拟结果见表8。

表8 优化方案结果对比

根据表8分析可知，方案1虽然缩松缩孔缺陷体积最小，但其二次枝晶臂间距相对较大，这会导致材料强度性能的降低；方案2的枝晶结构更细化（SDAS最小化），但缩松缩孔缺陷体积相对较高，这种缺陷会影响铸件的整体可靠性；方案4的缩松缩孔缺陷体积较方案1仅提高了0.082 cm3，2次枝晶臂间距较方案2仅增加了0.51 μm。综合来看，方案4（A3B1C1）为最优方案，即浇注温度为700 ℃，冲头速度为0.04 m/s，模具预热温度为220 ℃。与初始工艺方案相对比，田口优化方案的缩松缩孔缺陷体积下降了89.9%，最大二次枝晶臂间距下降了10.6%。综上所述，铸件的质量和整体可靠度均得到提高。方案结果对比见表9。

表9 方案结果对比

结论

（1）通过对铸件浇注系统和冷却系统进行研究设计，使得缩松缩孔缺陷体积和二次枝晶臂间距有较大改善，缩松缩孔体积为0.371 cm³，最大二次枝晶臂间距为37.64 μm。

（2）通过方差分析结果表明，模具预热温度对缩松缩孔缺陷的形成具有极为显著影响，冲头速度对缩松缩孔缺陷的影响也达到显著水平，模具预热温度对二次枝晶臂间距的作用表现为极显著。

（3）通过均值极差分析，复杂铝合金薄壁壳体挤压铸造工艺的最优工艺组合是浇注温度为700 ℃，冲头速度为0.04 m/s，模具预热温度为220 ℃，该工艺组合下，缩松缩孔体积为0.206 cm³，最大二次枝晶臂间距为36.77 μm。

《复杂铝合金薄壁壳体挤压铸造成形工艺设计及优化》

邱昱翔 苏小平

南京工业大学机械与动力工程学院

本文转载自：《特种铸造及有色合金》