Yüksek Yansıtıcılı Metallerin Lazer Kaynağında Aşırı Porozite? Çok Dalga Boylu Hibrit Kaynak Parametre Optimizasyonu

Sektör Arka Planı: Bakır-Alüminyum Kaynağında Süreç Darboğazları

Yeni enerji araç güç bataryaları ve 3C elektronik sektörlerinde bakır-alüminyum farklı metal kaynağı talebi hızla artmıştır. Ancak, bakır malzemesi, yakın kızılötesi lazerler (1064nm) için %95'in üzerinde yansıtıcılık sergiler, bu da aşırı gözeneklilik, şiddetli sıçrama ve zayıf kaynak oluşumu gibi sık sorunlara neden olur. Bir güç bataryası üreticisi, alüminyum kasa ile bakır terminal kaynağında %8-12 oranında gözeneklilik bildirdi, bu da hücre verim oranlarının yalnızca %87'ye düşmesine neden oldu - bu oran sektör standardı olan %95'in oldukça altındadır.United Winner Laser'in kendi geliştirdiği çok dalga boylu koaksiyel hibrit kaynak kafası, uzamsal ışın birleştirme yoluyla fiber lazeri (1070nm) diyot lazerle (915nm/940nm) birleştirir. Daha kısa dalga boylu lazer, malzeme yansıtıcılığını azaltmak için ön ısıtma yaparken, ana kaynak lazeri derin nüfuz eden anahtar deliği etkisi elde ederek enerji kuplaj verimliliğini %30'un üzerine çıkarır. Ölçülen veriler, bakır kaynağında sıçrama parçacık çapının geleneksel süreçlerdeki 150-200μm'den 20-30μm'ye düştüğünü ve gözenekliliğin %0.5 içinde kontrol edildiğini göstermektedir.Kritik Süreç Parametre Pencereleri0.3-2.0mm kalınlığındaki bakır-alüminyum bindirme kaynağı için önerilen kaynak hızları 200-300mm/s, lazer güç oranı (fiber:diyot) %7:3 ila %8:2 ve odak dışı mesafe +2 ila +4mm'dir (pozitif odak dışı, spot boyutunu genişleterek güç yoğunluğunu azaltır). Koruyucu gaz, yüksek saflıkta argon (≥%99.999), akış hızı 15-25L/dak ve plazma koruma etkilerini etkili bir şekilde bastıran 30-45° yan üfleme açısı kullanır.Kaynak Kalitesi Doğrulama ve Süreç İzlemeUnited Winner Laser'in entegre Gerçek Zamanlı Kaynak Derinliği (RWD) algılama sistemi, optik koherens tomografi aracılığıyla nüfuz derinliğinin mikron düzeyinde hassasiyetle çevrimiçi izlenmesini sağlar. Sistem, 10kHz örnekleme frekansında anahtar deliği derinliği dalgalanmalarını yakalar ve yapay zeka algoritmaları gözenek ve füzyon eksikliği kusurlarının öncüllerini gerçek zamanlı olarak tanımlar. Önde gelen bir güç bataryası müşterisi, uygulamadan sonra kaynak istasyonu kusur kaçış oranını %3.2'den %0.15'e düşürmüştür.