什么？MIM过程中出现颗粒偏析？现在不用愁了！

材料牛注：最近，Sigma公司研究出了一个新的方法来减少金属粉末注射成型（简称MIM）中颗粒之间的偏析。倘若能把该模拟方法应用于工业领域，将最大程度地减小颗粒偏析，具有广阔的应用前景！

图1 不同浇注时间和浇注位置下零件表面三种不同的颗粒浓度

Sigma Engineering研究出了一个新的方法，可以减少金属粉末注射成型（简称MIM）中颗粒的偏析。该公司计划于今年10月9-13日在德国汉堡举行的世界PM2016博览会上向人们展示这项技术。

据该公司的负责人称，MIM模拟是一项行之有效的工具，因为它能够准确地预测成形坯成型时的流动和热影响效应。最近，Sigmasoft虚拟成型软件已经开发出许多新功能来预测颗粒的偏析情况，而这正是在MIM中人们最关注的焦点之一。

颗粒偏析将引起表面缺陷，一旦成形坯烧结完成，密度的差异将会导致不均匀收缩从而发生翘曲。颗粒偏析主要是由剪切引起的过程驱动的影响。因此，工艺参数和控制在MIM中是至关重要的，此外该公司强调自动优化可用来减少颗粒偏析的出现。

图1中给出了简单零件的颗粒浓度图。现描述如下：（a）左图浇注时间稍短；（b）中图模拟的浇注时间较长；（c）右图表示不同浇注位置下短时间的颗粒浓度。对于每一个变量，偏析图案都是很不相同的。

颗粒的分布

Sigma公司的首席技术官Timo Gebauer说道，“为了弄清楚该问题，在实验设计（简称DOE）时，模拟各种变量是有意义的。这能帮助我们找出不同边界条件的相关性，以及其对观测结果的影响。”

在优化模拟中，平均粒子的分布是我们研究的目标，而在最初研究阶段，浇注时间和浇口几何形状是变化的。如图2所示，随着浇注时间的延长，颗粒浓度差异会减小，在浇口位置给定偏移量的中面部分会达到最小值。

图2 浇注时间和浇口位置对颗粒浓度梯度的影响（绿色部分是最小梯度，即最佳解决方案）

为了在工业零件和成模具中确保模拟的可行性，研究人员采用了“自动优化”的方法。使用前面描述的类似策略，通过几个阶段的优化，解决了部分问题。这大大减少了得到最优解所必需的计算量。该公司表明，这种方法可以最大程度上减少实际产品的颗粒偏析。

原文链接：Sigma develops new approach to MIM.

本文由编辑部张莹提供素材，彭玉曼编译，万鑫浩审核，点我加入材料人编辑部。