4.粉末特性
在SLM中，粉末床的特性受粉末形态、粒度、表面化学特性、堆积密度、流变学和热特性的制约，已知这些特性会影响原料的行为和随后的零件成型过程。在SLM加工过程中，粉末的平滑流动性和高堆积密度是一些理想的属性，以确保成功的材料沉积和零件致密化。然而，这些参数也取决于粉末的颗粒形状、粒度分布和表面化学性质，其中粉末特性之间存在相互关系。以下各节将讨论各个粉末特性对SLM工艺的影响，包括对其各自表征方法的简要描述。
4.1.粉末形态
不同雾化技术生产的粉末往往在形态和尺寸方面有所不同，这影响到原料的堆积密度和流动特性。在SLM工艺中通常需要高球形度的颗粒，因为符合统一的颗粒形状可以逐渐提高其粉末堆积密度和流变性能（参考图8和9）。因此，合格的原料通常是由大部分球形颗粒组成，在其粉末分布中只有极少的不规则形状或角状颗粒。粉末形态分析通常包括对断层扫描和使用光学技术产生的显微照片的基本视觉评估，如X射线计算机断层扫描（CT）、扫描电子显微镜（SEM）和光学显微镜（OM）。除了球体之外，其他类型的颗粒形状（针状、片状等）以前都是根据ASTM B243[66]，根据其物理特征来描述粉末的几何形状。形态学特征也是使用维度参数进行的，以产生数字表示，用于量化颗粒的几何形状。马丁直径、弗雷特直径和投影面积直径是根据颗粒的正交距离确定颗粒尺寸的各种方法，而长宽比、球度和圆度则经常被用来定义形状因素。长宽比是一种简单而常用的方法，用于根据粉末颗粒的物理测量值进行形状分析，包括长度（L）、宽度（W）和厚度（T），其中完美球体近似于（L/W=W/T=1）的条件[60]。然而，通过这些技术获得的形态学测量可能并不可靠，因为它们通常来自于二维图像，不足以量化粉末颗粒的完整形状。然而，这些技术对于在不同的粉末原料之间进行快速的形态比较是有用的，而更细微的颗粒分析需要激光衍射和动态图像分析工具，这将在第4.2节中进一步阐述。
图8. 粉末形态对表观密度的影响
图9. 颗粒长宽比对质量流速的影响
由于SLM工艺中使用的大多数粉末仍然主要来自气雾化（GA）和水雾化（WA）方法，因此与等离子体工艺相比，它们的球形度较低，含有更多的卫星（参见图10）。在雾化过程中小颗粒由于碰撞而粘附在大颗粒的表面，就会形成卫星球，从而产生(L/W>>1)的长宽比[60]。然而，GA粉末比WA等级的粉末明显球形度更高，并表现出更光滑的颗粒表面，这有利于颗粒间的运动，提供更好的粉末堆积能力[69,70]。颗粒形态的差异也导致了较大的孔隙尺寸（参见图11），并且与GA相比在WA原料生产的部件中发现了较高的孔隙率，这是粉末堆积性能不佳造成的[56]。然而，Irrinki等人[71]最近报告说，在能量密度为104/mm3的情况下进行激光固结时，两种类型的雾化粉末所达到的部件密度相当（96-97.5%）。尽管GA粉末在较低的能量密度水平（64-84 J/mm3）下产生的试样比WA等级的试样更致密，但当使用适当的能量密度（≥104 J/mm3）时，观察到零件密度与粉末形态无关。然而，在选择合适的材料原料时，WA粉末中存在的高含量间隙元素会加速氧化物的形成，这将是主要的问题。根据文献报道，粉末形态学主要与不同类型雾化技术制备粉末颗粒尺寸和物理性能相关。就确保最佳流动性和粉末堆积效率而言，需要进一步了解粉末粒度分布和表面化学特性，这将在接下来的章节中讨论。
图10. 卫星球在颗粒表面的形成
图11. 由气体雾化（左）和水雾化粉末（右）生产的SLM部件的显微照片[56]。
4.2.粉末粒度
粉末形态学揭示了粉末颗粒的外观结构，而颗粒度或尺寸分布（PSD）通常用于量化体积组成方面的颗粒尺寸。PSD是一个高度动态的参数，在SLM工艺的各个阶段都会发生波动，包括粉末储存、铺展以及回收过程，这些过程会引起原料行为的变化[10]。颗粒度的变化主要是在回收的粉末中观察到的，这些粉末中有尺寸大于铺粉层厚的颗粒。这些粗粉是从料仓中构建的工件上分离出来的，使粉末整体的分布曲线向更粗的区域移动（见图12）[63,65]。粉末变粗也可能是由于颗粒在熔化区附近的预烧结，从熔池中喷出的熔融金属液滴可能粘附在未熔化的颗粒上，形成更大、更不球形的粉末结构。虽然新粉和回收粉之间的PSD差异通常低于10%，但随着构建周期的增加，粉末聚集的增加（见图13）可能会破坏后续成型操作的流动和包装性能[60]。因此，在粉末回收操作过程中，在重新利用旧原料之前要进行必要的筛分程序，以尽量减少与原始颗粒分布阵列的尺寸偏差。
图12. IN718粉末重复使用后PSD的粗化[65]。
图13. D10、D50和D90随着构建运行次数的增加而增加
许多用于SLM工艺的商业原料粉末遵循高斯分布，而通过混合和筛分操作添加或去除粉末颗粒，可能会大大影响分布曲线的行为，导致产生其他的模型变体，如图14所示。在高斯（正态）分布中，模式、平均值和中位数在曲线的单一中心倾向上重合，而负偏和正偏的分布是不对称的，因为粗颗粒和细颗粒的比例分别较高。另一方面，多模态分布会在不连续的颗粒尺寸上表现出两个或多个不同的峰值，表明分布的各自模式。虽然粒度分布曲线上的特征提供了整体粉末行为的定性指示，但需要各种技术，如筛分、激光衍射和动态图像分析，以通过形状检测和粒度筛选程序来描述所测量的颗粒体积。筛分分析提供了一种简单的方法来得出PSD，方法是根据ASTM B214[72]的规定，将粉末样品按筛孔大小从大到小的顺序置入一系列堆叠的筛子中，进行机械振动。随后，每个不同的筛网（n）将保留无法进入下一个筛网（n+1）的颗粒，从而产生一个整理成PSD的颗粒尺寸谱。然而，为了产生准确的PSD结果，往往需要在相邻的网格之间设定非常窄的空间，这就产生了高成本和耗时的测量。另一方面，激光衍射法更受欢迎，因为可以在较短的时间内获得大量的测量结果，并且通过按照ASTM B822[73]进行适当的样品分散来确保可重复的结果。在测量过程中，该技术捕捉由单个粉末颗粒受电磁撞击形成的衍射射线，同时背景算法（米氏理论、弗劳恩霍夫理论等）分析并将散射图案浓缩为PSD谱[74]。尽管该过程可以为大多数基于粉末的AM工艺提供准确的PSD测量，这些工艺通常利用高度球形的粉末，但在检查不规则形状的颗粒时，会出现某些不可靠的情况。由于在颗粒分析过程中假设为完美的球体，非球形粉末的散射模式和尺寸只能是近似的[60]。尽管如此，现有的基于图像的分析工具可以通过检查按照ISO 13322[75]执行的粉末形状来克服这种挑战。高分辨率静态图像分析仪器（如Morphologi G3）捕捉到了检测到的粉末颗粒的光学图像，随后将形态指数与包含各种颗粒形状的数据库相匹配，从而得出形状属性（圆度、凸度、延伸度等）。粉末尺寸是通过将每个捕获的颗粒的投影面积转化为具有不同直径的等效球体而得出的，从而产生一个圆等效（CE）直径以及球体等效（SE）体积数字的光谱，用于PSD分析[76]。另外，研究还使用了动态图像分析（DIA）工具（如Camsizer X2），在脉冲光源和双摄像头之间建立的测量空间区域内，即时捕捉来自振动料斗的粉末颗粒的轮廓[63]。两台相机的使用有助于提高图像捕捉的准确性，因为它们分别以不同的放大率聚焦于大颗粒和小颗粒[77]。总的来说，图像分析方法可以通过直接的物理测量提供比非图像技术更高的分辨率，特别是在检查具有大量细小卫星和/或不规则颗粒的原料时，如WA等级。
图14. 粉末粒度分布的变化。
PSD的结果通常以差值曲线的形式呈现，以区分原料的模式、平均和中值颗粒大小，并以累积图的形式确定尺寸标尺（D10、D50和D90）的体积含量。以图15为例，D10=20μm表示10%的粉末样品小于20μm；D50=45μm代表中位值，指定50%的粉末低于45μm；D90=60μm描述了90%的颗粒小于这个尺寸。此外，分布宽度可以通过中心趋势的标准偏差测量得到，而跨度（D90-D50/D10）有时被用来代表基于尺寸度量计算的高斯尺寸分布的宽度[78]。然而，在比较不同类型的尺寸分布（如高斯与多模态）时，可以采用不同的测量方法，如尺寸宽度（2.56/log10（D90/D10））[71]。通常情况下，较高的标准偏差、较大的跨度或尺寸宽度是分布较广的粉末的常见指标，反之亦然。以前也知道各种尺寸分布模型会产生不同的包装行为，从而影响传统烧结工艺中成型部件的收缩和致密化[15]。以类似的方式，粒径变化的研究可以在SLM工艺以及其他基于粉末的AM技术中得到新的关注，因为粉末尺寸特征的变化可以在整个工艺建立过程中影响材料的加工性能。现有的工作也建立了适合SLS和SLM工艺的初步粉末颗粒度要求，包括D90/D10≤19，D50/D10≥10和D90<。因此，在本综述中，尺寸指标和分布模型的表述将用于描述粉末尺寸分布对粉末和零件性能的影响。
图15. 差异性（左）和累积性（右）尺寸分布。
4.3.粉末表面的化学特性
粉末污染一直是SLM的一个潜在问题，特别是在加工高活性原料如镁[80]、钛和铝合金[81]时。反应性原料长期暴露在外部环境中，间隙气体侵入以及在零件成型过程中接近热辐照，都会引发氧化反应[10,82]。氧化反应通过在粉末表面形成的氧化皮阻碍了零件的固化，这些氧化皮在熔化时进入熔池，造成不稳定，使熔池破裂成液滴，这就是前面第2.3节中提到的球化效应。此外，硬化的氧化膜也阻碍了适当的表面润湿条件，随后在形成的层上产生不良的附着力，诱发零件的多孔性[40]。另一种污染模式是指在相对较高的湿度条件下，由于水分吸附在粉末表面而形成的氢氧化物[83]。与凝固的氧化物层相比，吸附物薄膜通常是硬而脆的，它表现出粘性，由于结块的趋势增加，破坏了粉末床内的颗粒流动[84]。此外，在升高的建造室温度下，水蒸气压力的下降可能会引发氢氧化物层在结晶时产生氧化物，从而进一步减弱建造室的气氛。辐照与吸附的水层接触也会促进激光与粉末相互作用过程中水分子中氢原子的解离，从而在熔池凝固时产生夹带的气体孔隙，导致熔池溅射[10]。X射线光电子能谱（XPS）通常用于通过对粉末颗粒表面的光束探测来分析元素成分的浓度，并检测间隙包裹物的存在。化学元素的鉴定是基于通过电子在表面层（0-10纳米）受辐照激发的动能运动记录的能量峰。此外，水分分析仪可用于监测准备好的原料的湿度，如一项特殊的研究[85]所示，在SLM加工之前，对起始粉末进行预热（例如80◦C），直到达到低相对湿度水平（<<0.01%）。
基于热重法，水分分析需要在高温下干燥前后对粉末样品进行称重，同时根据重量差异计算水分含量。结合水分分析仪，可以使用湿度传感器来确保储存的粉末保持在低湿度条件下。通过包括无柄液滴法、反气相色谱法（IGC）以及原子力显微镜（AFM）等技术，研究与表面化学变化（如湿气污染）相关的粉末颗粒的表面自由能也很有用[86]。无柄液滴法使用已知表面张力的润湿液体探测粉末颗粒表面，并使用杨氏方程得出固体颗粒的表面自由能[87]。另一方面，IGC使用与Brunauer,Emmett and Teller (BET)方法概念相似的气体置换策略进行粉末表面积测量，这将在第5节进一步阐述。最后需要点明的是，原子力显微镜是一种相当昂贵的工具，但它用于药用粉末检测时已经发现随着相对湿度的增加，可以检测到更强的粘附力的存在[88]。随后，还可以使用第4.5节中发现的各种粉末流动性测量方法来描述不同湿度下的粉末内聚力程度。
尽管SLM工艺通常是在受控的惰性条件下进行的（O2<<0.15%），但氧气的吸附和夹杂仍然是不可避免的，特别是在化学反应性的粉末材料中[63]。过多的氧化物含量会导致机械性能的下降，如对结构合金的脆化[89]。除了颗粒形状不规则外，大量的表面氧化物含量也被证明会降低粉末的流动性[67]。因此，通过测量起始粉末和回收粉末之间的氧化物含量的变化来研究粉末污染对不同原料条件下产生的零件的影响是合适的。根据Strondl等人[63]的研究，回收的Ti6Al4V粉末的氧含量被发现上升到其原始成分的50%以上，这导致零件整体韧性下降14%。延展性的降低还伴随着粉末再利用后零件孔隙率从0.17%增加到0.36%。然而，在Ardila等人[65]的类似研究中，发现回收原料的氧化程度不那么严重，他们观察到受氧化的IN718粉末中的镍含量略有损失（从52.1wt.%到51.5wt.%）（参考图16）。这可能是由于使用了不同的粉末回收方法，其中[63]只在与5%的新粉末混合之前进行了筛分程序，而[65]在重新利用之前进行了额外的干燥操作。干燥步骤可能有助于去除用过的粉末中的残留水分，这也被报告为有可能减少SLM Al-12Si部件中因氧化物和氢氧化物形成的孔隙（参考图17）[90]。对Ti6Al7Nb粉末也进行了类似的表面改性方法，以改善其流动性[91]。在SLM的熔池形成过程中，也有研究尝试使用抑制剂来遏制氧化问题[31,92,93]。据报道，在铁基合金中添加磷、碳和石墨可提供脱氧效果，有助于降低熔池的表面张力，防止发生起球现象。这种脱氧处理也可以被整合到粉末回收解决方案中，并提高回收原料的质量。然而，随着复合构建周期的到来，污染的严重程度需要进一步调查，特别是当间隙攻击在高活性合金粉末中非常普遍时[94]。此外，粉末污染的风险还可能与表面积的影响有关，这取决于颗粒大小和尺寸分布，文献中对此研究较少，但应该对粉末表面的污染产生潜在影响，这将在第5节中讨论。
图16. 第1次构建（左）和第19次构建（右）之间的IN718粉末的化学成分差异[65]。
图17. 干燥的Al-Si12粉末与接收的Al-Si12粉末的对比
4.4.粉末堆积密度
粉末堆积密度，也被称为分布密度，是一个关键的原料参数，它决定了粉末颗粒在颗粒网络中能够以最大的颗粒间接触和最小的空隙排列的效率。有几个关键因素会影响颗粒包装行为，包括尺寸分布、形态、颗粒间的作用力、表面化学以及流动性[95]。实际的粉末往往不反映在面-立方中心（FCC）和六方密闭（HCP）系统中发现的均匀和同等大小球体的密闭包装行为。相反，它们以多分散的方式松散地排列，混合着随机的颗粒大小以及间隙孔隙分布的任意顺序，导致相对堆积密度（Prelative=Ppowder/Pbulk）约为母材的40-60％。界面空隙也可能出现在被称为"墙效应 "的粉末和容器界面之间的断开处，但据说在SLS和SLM工艺中可以忽略不计，因为固化层的粗糙表面允许新的涂层颗粒驻留在空隙中[69]。此外，需要注意的是，在激光辐照之前，涂层缺陷也会破坏沉积粉末层的局部有效堆积密度（参考图18）。整个粉末层的非均匀堆积特性将因此产生不同位置的粉末颗粒在辐照源下的不一致暴露，这可能导致不均匀的材料凝聚。在凝固过程中，当粉末层熔化到接近全材料密度（例如从60%到99%）时，在最初的几次沉积中，粉末层会沿着构建方向（Z-轴）出现收缩。越来越多的多孔粉末层在达到稳定的有效层厚度之前需要更长的瞬时期（更多的层沉积次数）（参考图19）[58]。随后，根据文献[96]，粉末层中更多的孔隙可能会诱发熔池更高的收缩率，即21-54%。尽管起始层的不准确可能只会破坏支撑结构的建造，而这些支撑结构随后将从实际零件中移除，但考虑到如果不采用支撑结构的尾随效应是很重要的。在工艺建立之后，粉末层也会逐渐转化为粉末床，为成型部件提供支持，并作为二级散热器来防止热缺陷，在这两种情况下，都需要最佳的粉末堆积行为[97]。此外，人们总是希望有高的粉末堆积密度，从而提高成型材料的零件密度（参考图20）[67]。
图18. SLM工艺中的涂层缺陷[96]
图19. 不同粉末包装密度的有效粉末层厚度[58］
图20. 平均床层密度与平均烧结密度[67]。
为了检测粉床的堆积密度变化，摄像成像和SEM等视觉工具并不完全适合，因为它们分别缺乏观察颗粒尺度运动的分辨率和可行性问题。由于监测粉床活动的复杂性，人们开发了数值模型，用于研究激光与粉末的相互作用，并研究工艺的动态变化[14,98]。过程模拟还需要对粉床进行直观的建模，以获得高度类似于商业原料的随机粉末堆积行为。Rain模型[99]和离散元素法（DEM）[100]是一些例子，用于通过随机颗粒的分配来构建粉末床，并整合商业粉末属性，包括颗粒大小、尺寸分布和包装密度。现有的SLM模拟研究表明，不良的粉末堆积密度会破坏熔池的稳定性，据说在多孔部位会产生起球效应，从而导致部件出现缺陷[96,100,101]。图21也显示了当粉末堆积密度从38%增加到45%时熔池的稳定性，它通过形成一个连续的熔池来抑制球化缺陷，防止重力引起的流体不稳定（向下流动）[100]。
图21. 堆积密度为38%（左）和45%（右）的粉末层的熔化情况[100]。
粉床密度的评估也会给研究人员带来另一个计量挑战，因为在现有的研究中采用了不同类型的测量技术，导致了各种粉床密度（PBD）的表示。用于描述粉末颗粒密集和松散随机堆积的振实密度和表观密度分别通是过霍尔流、卡尼流、斯科特流和阿诺德流技术来测定，但可能无法提供堆积密度的最佳指标。最近，NIST的研究人员开发了一个合适的圆柱形试样，用于对PBF过程进行原位PBD测量[102]。试样由一个带壳的内部组成，在其外部结构建造的同时，也在收集涂层粉末。该设计被认为是早期研究[69,85,103,104]的改进版，它引入了一个封闭的盖子以防止粉末溢出，并能够检测整个粉床的PBD的细微变化。现有的研究还比较了从原位法获得的PBD值，发现在振实密度和表观密度之间达到了饱和[85,104]。虽然与传统的振实和表观密度评估相比，这种测量方法可能很耗时，而且往往以牺牲粉末材料为代价，但由于粉末是在涂敷状态而不是沉积前状态下评估的，因此这种方法可能更准确地描述了PBF工艺中所用原料的堆积行为。还应在测量技术对具有不同雾化性质的粉末的适用性方面付出更多努力[104]。同时，其他金属AM工艺，如DED，在没有涂层粉末床的情况下，可能仍然依赖于传统的方法，并采用轻敲密度法，这被认为是模仿从振动的料斗中输送原料[105]。此外，复杂的测量可以在单个粉末层获得，但需要更大的努力，因为通常用于激光固结工艺的粉末尺寸与用于包含这些颗粒的层沉积厚度（微尺度）相当。还需要进行广泛的实验设计研究，以研究从单一粉层到多层的粉末包装行为的演变，以及整个粉床在不同粉末尺度下对零件成型的影响。
4.5.粉末流动性
在SLM工艺中，良好的粉末流动性是至关重要的，因为颗粒状的原料需要在构建区域内顺利铺展，并在激光固结前形成均匀的粉末层。高内聚力的粉末会在粉末铺展过程中引起困难，并产生不均匀的区域，从而影响其堆积密度、热和光学性能[62]。根据[106]之前定义的颗粒结合率（BN= Fi/mg），粉末的结合力取决于其颗粒间的作用力（Fi）和颗粒重量（mg）。与粗粉（低BN）相比，细粉（高BN）通常具有更高的内聚力和团聚倾向，因为颗粒间的吸引力（如范德瓦尔斯）更强[107,108]。然而，它们在SLM系统中仍被大量使用，因为在工艺窗口中通常建议使用小层厚度（如SS 316L零件的30μm），以达到最佳效果并生产出更高的分辨率零件[57,58,109]。
到目前为止，简单的流动测量，如豪斯纳比（Hausner，HR）和休止角（AOR）被广泛用于确定AM粉末的流变行为。根据ASTMD7481[110]，Hausner比（HR=PT/PA）是利用通过量筒获得的振实（PT）和表观（PA）密度值计算的。它是一个与密度有关的衡量标准，其中HR>1.40代表流动性差，而HR≤1.25说明粘性较差，流动性较强[111]。另一方面，休止角（AOR）利用了ASTM B213[112]中描述的霍尔流量计，测量累积的粉末堆和底板之间的角度差异，低角度或较短的流出时长说明流动性较好。通常情况下，AOR值小于30◦的粉末代表良好的流动性，而40◦以上的粉末会出现结合力[113]。然而，HR和AOR测量可能无法充分描述SLM系统中使用的原料的流动行为，需要额外的动态流动测量来全面描述由涂布机/进料器设备分配的粉末的流变学性能[107]。最近，[62]研究了一种测量粉末动态状态的粉末革命分析技术，据说它与SLM系统中的输送条件相似。它由一个旋转的滚筒组成，说明了在重复的辊子沉积下的粉末运动，同时在多个旋转中捕获粉末图像（参考图22）。在研究中，表现出良好流动性的高斯粉体往往拥有49～54◦之间的低雪崩角，表面分形值为～5.0。其他流变学诊断工具包括环形剪切单元[114]和Freeman FT4流变仪[115]，它们在扭矩和轴向负载条件下测量粉末流动。流变仪是评估SLM应用中粉末流变性的一种更可取的方法，因为与更适用于料斗的环形剪切测试相比，流量测量是在类似于粉末进给的相对较低的应力状态下进行的[116]。该技术测量粉末的基本流动能量（BFE）和比能量（SE），量化约束和非约束情况下的流动阻力。它也被一家商业粉末制造商用来对比新原料和回收原料之间的流变性能[61]。图23再现了该研究的结果，其中观察到回收粉末的流动性在一个构建周期后恶化，由于可能的结块或预烧结效应，基本流动能量（BFE）比原始状态增加了33%。为了重新利用旧粉末，将它与新粉末混合，使粉末的流动性更接近原始状态。再生粉的流动性下降也与第4.2节中提到的粉末尺寸分布粗化的影响有关，预烧结的发生形成了不规则形状的粉末团，增加了颗粒尺寸，并导致流动性下降。虽然粉末的流动性明显受到其形态的影响，但本综述将重点讨论粉末粒度分布对流变特性的影响，这将在第5节进一步讨论。
图22. Revolution粉末分析仪的图示 [62]。
图23. 不同粉末条件下的流动能量[61]
4.6.粉末的热性能
SLM是一个热机械过程，涉及到激光源和粉末床之间的密集作用，以及零件成型过程中复杂的热传递活动。因此，粉末的热性能，如吸收率和传导率是影响激光吸收、熔体形成和工艺中其他热传递相关机制的关键参数[117]。与散装固体相比，由于松散排列的颗粒间的空隙，在多重散射效应下促进了辐照源对粉末床的渗透，因此粉末颗粒群的吸收率相对较高[29]。换句话说，当高能激光照射到铺展粉末层时，除了表面的热吸收外，光束的部分被分成由前向/后向散射、透射和反射组成的空间分布[118]。光束穿透粉床的幅度也被称为光学穿透深度（OPD），其中激光强度从入射值下降到1/e（～37%）[119,120]。虽然OPD只提供了一个定性的测量，但一些研究试图借助于积分球来确定粉末的热吸收率[121,122]。先前已经表明，金属粉末在波长较小的Nd-YAG激光器（λ=1.06μm）下吸收得更好，而二氧化碳激光器（λ=10.6μm）则有利于非金属粉末[122]。然而，这种热吸收率的测量大多很复杂，复制起来也很昂贵。同时，激光吸收模拟，如射线追踪模型，可能有助于预测在SLM下加工的各种粉末的吸收行为，但仍然无法为具有高颗粒表面粗糙度和氧化皮的粉末材料提供准确的测量[123-125]。为了验证，最近[126]提出了一种简单的量热方法，对以类似于SLM系统的方式沉积的粉末进行直接吸收率测量，并考虑了其他传热效应。粉末的热吸收率是根据已知尺寸的粉末涂层盘在1μm激光照射下的温度变化来确定的（参考图24）。测量的吸收率结果发现与不锈钢316L原料的射线追踪模型有很好的一致性，而在探测高活性粉末时，由于表面氧化物的存在，它被观察到比预测值高15%。
图24.量热技术的说明
与热吸收率相比，由于多孔性限制了粉末床中颗粒接触的数量，所以粉末的热传导率比它们的散装形式明显降低。因此，粉末颗粒的有效导热性主要受制于空隙中的气体介质，它随颗粒度和包装密度的变化而变化，而受材料热属性的影响较小。在计量方面，现有的研究已经收集了一系列以前用于测量散装材料热导率的技术，这些技术也适用于AM粉末[20,127]。现有的方法可分为：（i）稳态：有防护的热板、圆柱形、球形和椭圆形；（ii）瞬态：热丝、热探针、热带和闪光法，这些方法大多涉及接触温度传感和使用传热理论进行传导率计算。闪光法似乎也类似于用于热吸收率测量的量热法，它检测高能光照射下的温度变化[128,129]。此外，研究人员已经开发了几个数值模型来模拟SLM过程中的传热机制，以预测熔池配方以及需要输入粉末热性能的部件固化[14,119,124,130]。因此，有限元法（FEM）通常被用来研究激光互动过程中的物理变化，并为工艺优化和零件故障预测（如变形、孔隙率和热应力）开发不同的方法。其他技术包括格子波尔兹曼法（LBM）和有限体积法（FVM）更注重于粉床的粉末颗粒演变，考虑到激光照射期间的熔池流体力学[131]。总的来说，这些模拟模型需要准确的粉末粒度和形态信息，以生成实际的颗粒排列和初始粉末包装的模型，同时了解粉末粒度分布对热性能的影响，有助于为PBF工艺建立更强大的模拟。
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