当前的激光粉末床熔融过程监测方法大多旨在捕捉到一个或多个现场监测设备记录的一个或两个现象，并通过间接推理预测缺陷。

然而，飞溅、蒸汽羽流和熔池形态之间的内在关系主要是通过模拟或单独监测单个现象来研究的，没有分析它们的耦合效应。这种限制从根本上源于传统的监测技术，包括X射线成像、红外热成像和可见光成像，不适合同时观察多现象的视场，因为它们在放大了目标特征的同时损害了其他信号。例如，红外热成像技术优先增强熔池的热特征，但大大减弱了蒸汽羽流和飞溅动力学。

相比之下，纹影成像通过同时捕获不可见流体（气流、火焰等）克服了这些限制，从而可以观察到熔池形态、飞溅轨迹和蒸汽羽流演变等扩展现象。

为了重新调整打印计划，最大限度地减少各种类型的缺陷，必须全面记录粒子运动、气体流动和熔池振荡之间的相互作用，并了解这些多相相互作用之间的相互依存关系。武汉科技大学、中科院合肥物质科学研究院与中国科学技术大学联合研究团队提出了一种涉及熔池、飞溅和蒸汽的三向耦合方法，同时定义了五种类型的熔道表面缺陷。数据驱动方法用于分析使用原位纹影成像收集的大量实验数据，以了解与熔池形态相关的轨道缺陷模式。

相关研究论文以“Interplay mechanism between molten pool, spatter, vapor and melt defects in laser beam powder bed fusion via In-situ schlieren monitoring and deep learning methods”为题发表在《Additive Manufacturing》期刊。本期谷·专栏将对该研究进行简要分享。

论文链接：
10.1016/j.addma.2025.104997

 1. 实验设备

实验在搭建的平台上进行（见图1）。独立设计近轴高速纹影成像监控系统，包括高速摄像机、变焦镜头、滤光片、点光源、刀、凹面镜、滤光片等。

图1. 纹影成像高速监测系统。

 2. 熔道分类模型

提出了一个基于CBAM和Resnet18的熔道缺陷分类模型，如图2所示。该模型使用包括跳跃连接和残差学习的Resnet18网络作为骨干特征提取网络，旨在缓解梯度消失的问题。通过ConV1计算图像，每个ConV1包含一个带有CBAM模块的7×7卷积运算，以捕获图像中的低级特征和一些主要结构。然后，在批归一化（BN）层中计算批归一化。在Softmax层之前，输出被转换为类概率，以实现不同表面形态的分类任务。熔融痕迹缺陷分类网络的总体准确率为97.33%，F1得分为97.32%，证明了所提出的分类网络的可靠性。

图2. 熔道缺陷分类网络。

 3. 熔池与熔道缺陷重新关联

为了验证五个手动标记的缺陷与实际熔池状态之间的一致性，利用经典的t-SNE算法和高斯混合模型（GMM）来可视化训练样本的分布。交叉验证确保了手动缺陷注释的可靠性，以及它们与实际熔化过程的一致性。使用阈值分割和轮廓提取对收集到的熔池图像进行分割，以获得熔池轮廓，得到与熔池运动相关的32维特征集，如图3（a）所示。此外，提取了熔池的六个附加特征，即周长、面积、倾斜角度、面积周长比和两个多边形面积比，形成了熔池总共38维的特征向量。

提出了一种改进的t-SNE方法，以降维的方式对熔池特征进行聚类和可视化。高斯混合模型（GMM）用于计算熔池38维特征的高维相似性。如图3（d）所示，熔池图像可以很好地分为五种类型。与手动标记的熔池分类标签相比，其平均准确率可达90.37%，召回率为90.37%，准确率为91.04%，F1得分为90.5%。

图3. 熔池形态聚类及其与熔道缺陷关联性分析。

（a）根据所示方法提取熔池轮廓特征（包括面积、周长、比率、线条和倾斜角度）。（b）使用高斯混合模型（GMM）计算高维相似性；（c）提出了一种t-SNE方法；（d）熔池聚类结果及其对应的熔道缺陷类别标记：0-边缘凸起，1-顶部凸起，2-缩颈，3-凹陷，4-不连续。

 4. 飞溅、羽流与熔池的耦合关系

使用高速纹影成像系统捕捉整个PBF-LB过程中的蒸汽喷射动力学。为了增强特征识别，获得了图4（A）所示的时间分辨快照序列。时间t明显观察到，在激光启动时（t=0μs），金属蒸汽垂直于基材喷射。根据气液界面理论，蒸汽在熔池上方形成分子级厚度的克努森层，其快速膨胀会产生与喷射方向相反的动态反冲压力。为了阐明蒸汽-熔池相互作用，进行了介观尺度熔池模拟（图4（b））。该模型表明，垂直取向的反冲压力矢量在熔池中心诱导了一个特征性的U形凹陷。同时，在激光能量传递引起的热流耦合效应下，熔池表现出沿扫描方向扩展的迁移特征。出现了两种不同的状态，即当速度<100 mm/s时，MP超前模式下的熔池偏转幅度与扫描速度呈负相关，而当速度超过500 mm/s时转变为MP滞后模式，呈正相关。随着扫描速度的增加，蒸汽偏转随时间呈下降趋势，呈现出明显的非线性下降关系。当扫描速度从50 mm/s增加到100 mm/s时，蒸汽的偏转时间减少了440μs。然而，随着速度从500 mm/s上升到1000 mm/s，这种减少显著衰减到仅56μs。这些结果表明扫描速度对蒸汽偏转时间有阈值效应，此时时间参数对100 mm/s以下的速度变化表现出更高的敏感性。

图4. 蒸汽羽流动力学和熔池行为的多尺度分析。

（a）P=400 W，V=1000 mm/s时蒸汽羽流演变的时间序列；（b）羽流产生时的熔池形态的中尺度模拟；（c1）熔池滞后现象示意图；（c2）熔池超前现象示意图；（d）在固定的400 W激光功率下，蒸汽角度随扫描速度（50-1000 mm/s）的变化；（e）在固定的100 mm/s扫描速度下，蒸汽角度随激光功率（100-500 W）的变化。

在纹影成像实验中，除了捕获由气体密度梯度引起的交替明暗蒸汽图案外，还清楚地观察到PBF-LB过程中喷射的飞溅颗粒。由于这些飞溅物由不透明的熔融/固体金属颗粒组成，它们在图像中表现为离散的黑点。图5（a）显示了熔池上方蒸汽羽流周围的许多飞溅引起的黑点，这些黑点来自熔池喷射和粉末飞溅。值得注意的是，穿过蒸汽环境的高速飞溅颗粒表现出明显的拖尾效应。对飞溅轨迹的统计分析表明，在固定的工艺参数下，飞溅颗粒主要在图5（a）中淡蓝色扇区所描绘的特定角度范围内喷射，中心角定义为飞溅分散角。相比之下，淡红色区域表示稳定的蒸汽覆盖区。考虑到蒸汽喷射的持续稳定性，其覆盖区域主要由气体膨胀动力学决定。由于蒸汽喷射是飞溅形成的关键驱动因素，本研究重点关注它们的动态行为。图5（b）描绘了不同激光功率下蒸汽喷射角度随扫描速度的演变，实验数据是在距离扫描原点1mm处获得的（0°表示扫描方向，180°表示相反方向）。结果表明，当激光功率超过100 W时，蒸汽喷射角在所有功率水平上单调增加。具体来说，在100-500mm/s的范围内，蒸汽喷射角度急剧上升，而在50-100mm/s和500-1000mm/s的范围，生长速率显著降低。这表明存在一个临界扫描速度阈值（约100-500mm/s），其中蒸汽喷射角度对扫描速度表现出更高的敏感性。

图5. 通过纹影成像分析飞溅和蒸汽羽流之间的相互作用。

（a）纹影图像中的蒸汽羽流区域分割和特征提取；（b）蒸汽羽流喷射角度的统计分析；（c）不同工艺条件下飞溅分布与蒸汽覆盖面积（激光功率：100-500W，扫描速度：50-1000mm/s）、飞溅计数和飞溅尺寸之间的相关性。

在PBF-LB过程中，熔池动力学表现出三种特征状态，即传导模式、过渡模式和钥匙孔模式。虽然在传导模式下汽化可以忽略不计，但在过渡和锁孔模式下会出现大量的蒸汽效应。如P=190 W，V=1060 mm/s实验组中的纹影成像所捕捉到的（图6a），时间分辨序列（28-168μs）揭示了明显的蒸汽-熔池相互作用。在初始激光定位过程中（t=28μs，56μs），垂直上升的蒸汽射流建立了双向力平衡，即向上的蒸汽反冲压力平衡了向下的熔体压力，从而形成了接近90°接触角的对称熔池形态。在激光位移（t=84μs）时，蒸汽射流向后偏转33°，产生切向推力，导致明显的尾部抬升。

为了量化熔池变形，开发了一种多阶段图像处理协议（图6b）：首先，对双三次插值算法中使用的原始图像进行未采样，将分辨率提高到原始图像的5倍，然后进行自适应阈值处理和形态学开口以消除散粒噪声。通过连通分量分析提取熔池轮廓，用最小封闭矩形确定倾斜角度。在50个点火后帧中，蒸汽和水池角度的时间演变显示出很强的相关性，特别是在112μs时表现出同步的58°±3°偏转（图6c）。这证实了蒸汽动力学是熔池形态的可靠指标。考虑到熔池的纹影成像受到杂散光干扰，而蒸汽运动提供了更高的对比度。因此，蒸汽角度监测可作为PBF-LB过程中实时评估的稳健分析工具。

图6. PBF-LB中蒸汽羽流与熔池的动态相互作用。

使用图2中概述的机器学习方法，熔体轨迹的形态特征分为五种不同的类型：顶部凸起、凹陷、颈缩、边缘凸起和不连续性（图7）。进一步分析了与这些缺陷相关的熔池和蒸汽特性，这些特性用于为神经网络提供物理解释，以实现熔池特性到熔道缺陷的映射。顶部突出特征表现为熔体轨迹的突然高度变化，形成一个突出的岛状区域。这一特性主要影响制造零件的表面质量。颈缩特征的特征是熔体轨迹边缘突然向内收缩，收缩区域的高度没有降低，主要影响相邻熔体轨迹之间的重叠率。凹陷特征类似于颈缩，但其高度低于基材或前一层表面，主要影响层间粘合和零件表面质量。边缘突出特征涉及熔体轨迹宽度的突然变化，同样会影响轨迹间的重叠。不连续特征是指沿印刷方向完全没有熔融轨迹。

图7. PBF-LB熔道中的缺陷形成机制及其与熔池动力学和蒸汽羽流相互作用的相关性。

（a）顶部突出物；（b）颈缩；（c）凹陷；（d）边缘突出；（e）不连续。

 5. 结论

本研究提出一种FP-CBAM网络，通过熔池时间戳对齐的熔道数据学习熔融缺陷，这些数据隐式关联熔池动态变化。采用t-SNE方法对时间序列熔池特征进行聚类分析，实现缺陷标注的交叉验证。进一步通过纹影成像观测与统计分析，揭示了熔融缺陷形成的三重耦合机制——熔池、飞溅与蒸汽的交互作用，为机器学习方法可靠性提供了物理解释与交叉验证依据。该方法通过纹影监测信号实现熔融缺陷的实时预测，有望动态调整LPBF工艺参数以提升成型质量。

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2026年6月，Beehive Industries宣布向EOS采购30台M4 ONYX金属3D打印机，总价值5000万美元。这笔订单将使Beehive的EOS设备总数达到50台，为其Frenzy系列3D打印小型涡喷发动机的规模化生产铺平道路。

这不仅仅是一次产能扩张。

过去几十年，航空发动机的研制需求主要是追求长寿命、承受极端的工况耐受能力。但美国空军正在用实际合同推动另一种逻辑——在特定任务场景下，发动机的寿命可以大幅压缩，成本必须成倍下降，产量则要显著提升。

Frenzy系列3D打印发动机正是这一思路下的产物。它不追求传统意义上的最优，而是追求在满足任务可靠性前提下的够用与可量产。

本期谷·透视将从Beehive 公司获得的军方订单、需求逻辑变迁、增材制造的关键作用、市场规模及全球竞争格局五个维度，尝试解析这笔采购背后的战略考量。

 2970万美元合同
     FAMM计划如何改变发动机采购逻辑

这笔5000万美元的设备采购并非凭空而来。它的起点，是一份来Beehive公司此前获得的美国空军的2970万美元合同。该合同用于完成其Frenzy 8发动机的飞行器集成、飞行测试和鉴定工作，同时推进Frenzy 6发动机的早期开发。

Frenzy™ 8 3D打印发动机
©Beehive

这两款发动机均属于美国空军小型可消耗涡轮发动机（Small Expendable Turbine, SET）计划，服务于更广泛的经济可承受大规模弹药家族（Family of Affordable Mass Munitions, FAMM）战略倡议。FAMM计划目标是在2027-2031财年间采购约28,000枚低成本巡航导弹，代表了美国国防部从高价少量武器系统向大规模、经济可承受的根本性转变。

Frenzy发动机采用选区激光粉末床熔融3D打印技术制造。

相比传统制造方法，增材制造使Beehive能够将发动机零部件数量大幅减少，生产周期从数月压缩至数周，成本降低约60%，同时实现20-30%的效率提升。

Beehive计划在2026年下半年实现Frenzy 8的初始生产，目标是1,000台，2027年提升至4,000-6,000台，并在现有设施中具备年产10,000台以上的产能潜力。

Frenzy3D打印发动机获得军方青睐，并非因为它比传统发动机更先进，而是顺应了现代战争对推进系统需求带来的转变。

 为3D打印而生的发动机设计

Frenzy 6和Frenzy 8属于小型轴流式涡喷发动机（Small Axial-Flow Turbojet Engines），是Beehive公司专为无人航空防御应用开发的推进系统产品家族成员。两款发动机设计上均为充分利用增材制造自由度、专为3D打印生产而优化的喷气发动机。

Frenzy 8是该系列的旗舰型号，具有200磅力（约0.89千牛）的额定推力。该发动机已完成地面测试和高空台测试，正在进行飞行器集成和飞行资格认证，预计2026年下半年进入低速率初始生产阶段。

Frenzy 6是Frenzy 8的缩小版本，额定推力为100磅力（约0.44千牛）。根据2026年4月获得的2970万美元合同，Frenzy 6目前处于早期开发阶段，计划制造首台测试用发动机，目标在2027年达到可消耗状态，预计2027年中期进入全速率生产。

 可消耗性逻辑如何重塑设计

当“可消耗”成为关键需求，增材制造便从一种制造选项升级为必然选择。Frenzy系列的设计，正是围绕3D打印的自由度从头构建的。

传统航空发动机的设计优先考虑数千小时的服役寿命、极端条件下的峰值性能以及长期可靠性，这导致了复杂、昂贵且生产周期漫长的精密制造系统。

与之形成鲜明对比，Frenzy发动机的设计目标是低成本、可消耗的推进系统。它不需要像传统发动机那样支持数千小时的服役寿命和多次大修，而是针对单次任务进行寿命优化，在满足任务可靠性要求的前提下，将单位成本降至传统系统的40%左右。

这一设计理念的转变源于现代战争形态的演变。近年发生的区域冲突表明，精确制导弹药和无人系统的消耗速度远超传统工业产能的补充能力。“弹匣深度”危机促使美国国防部重新思考武器系统的采购逻辑，从追求少量高价值平台转向追求可大规模生产、经济可承受的负担得起的大规模（Affordable Mass）。

在这一框架下，发动机不再被要求成为需要精心维护数十年的高价值资产，而是可以被快速生产、大量部署，并且在任务中能够承受损耗的“可消耗”组件。

Frenzy发动机设计用于在单次任务中可靠运行，无需考虑多次翻新或大修的经济性。这种设计目标的转变从根本上解放了工程师的创造力，他们可以采用增材制造技术来整合零部件、优化内部冷却通道、并实现传统铸造和机加工无法达到的复杂几何形状，而不必受制于传统供应链的约束。

 不到一年从概念到试飞：增材制造如何压缩开发时间线

Frenzy发动机家族的另一个令人瞩目的特征是其极快的开发迭代速度。Frenzy 8从概念到完成高空台测试仅用了不到一年时间。

Frenzy 8 3D打印发动机快速迭代
©Beehive

这一加速得益于Beehive的增材优先战略。在Beehive，发动机组件先被增材制造出来、进行测试、根据数据快速优化设计，然后重新3D打印，迭代周期以周为单位而非月或年。

关键里程碑时间线展示了这一速度优势：

2024年12月：Frenzy发动机家族正式对外发布
2025年5月：完成首次地面测试
2025年9月：在4个月内完成6台发动机的地面测试，累计运行超过20小时
2025年10月：将2台原型机运往俄亥俄州政府测试设施进行高空测试
2025年12月：完成高空台测试，所有指标达到或超过空军要求，包括可靠点火、从启动到全功率的快速加速、优于预期的涡轮温度和燃油消耗率，以及等效任务寿命运行后硬件仍处于”如新”状态。
2026年4月：获得2970万美元空军合同，进入飞行资格认证阶段
2026年（下半年）：计划开始低速率初始生产，目标1,000台

这种从概念到飞行就在一年之内完成的节奏，在传统航空航天工业中几乎是不可想象的。它充分证明了增材制造技术在压缩开发时间线、降低原型成本方面的变革性潜力。

 Frenzy 3D打印发动机的战场角色

蜂群作战是Frenzy 3D打印发动机的关键应用场景之一。

蜂群概念部署数十至数百架小型、网络化无人机，通过饱和攻击来压制敌方防御系统。与传统的高价值载人平台不同，蜂群中的单个单元被设计为可消耗的，即使大部分被拦截，只要少数突防成功即可达成作战目标。这种作战模式对推进系统提出了独特要求：低成本、高一致性、快速可扩展生产，这也恰恰是Frenzy的设计强项。

Beehive首席产品官Gordie Follin明确指出，Frenzy 6的设计目标包括”地面发射的反无人机系统和小型蜂群弹药及巡航导弹”。Frenzy 6的较小尺寸使其特别适合需要高度紧凑动力装置的巡飞弹和一次性攻击无人机。Follin预计，Frenzy 6的市场总需求可能比Frenzy 8更大，在5,000到10,000台的范围内。

除了FAMM和蜂群作战，Frenzy发动机还可服务于多种其他国防应用场景。比如说，Frenzy 8适合推进小型巡航导弹和中空长航时无人机，而Frenzy 6则瞄准更轻型的平台，如反无人机系统和空射效应器。这些发动机还被设计为可在储存超过10年后立即可用，这对于需要快速响应的国防应用场景尤为重要。

 百亿市场与万台需求：Frenzy赛道有多大

Beehive押注50台设备的前提，是相信这个市场足够大。那么，Frenzy所处的赛道究竟有多大？

全球无人机推进系统市场

无人机推进系统市场正处于快速扩张期。根据MarketsandMarkets的数据，全球UAV推进市场2024年价值约66.7亿美元，预计到2030年将达到112.7亿美元，复合年增长率为10.0%。从数量上看，推进系统出货量预计从2025年的约59.7万台增长至2030年的约87.0万台。北美占据38.4%的市场份额，主要受美国国防投资增加的驱动。

蜂群无人机市场：指数级增长

蜂群无人机市场是Frenzy发动机最具爆发潜力的细分领域。

根据IMIR的预测，全球蜂群无人机系统市场2026年价值约31.8亿美元，预计以27%的CAGR增长至2030年的82.8亿美元。其中，蜂群无人机防御细分市场2026年为31.6亿美元，到2030年预计达到76.9亿美元（25% CAGR）。反蜂群技术市场从2026年的20.3亿美元增长到2030年的49.5亿美元。

对推进系统而言，蜂群市场的关键含义在于数量的爆发性需求。单个小规模蜂群任务可能消耗数十至数百台发动机，而在大规模部署需求下获奖带来年产数千甚至数万台的需求量级。这正是Beehive通过增材制造所要瞄准的产能目标。

小型3D打印涡喷发动机与可消耗推进市场

聚焦于Frenzy所处的小型涡喷发动机（100-300磅力推力级别）细分市场，其市场数据虽不如宏观市场那样完整，但多个指标表明这一领域正经历前所未有的需求增长。

Forecast International的市场研究显示，类似推力级别的商用微型涡喷发动机（如Microturbo TRI 60系列，900磅力级）单价在5.2-10万美元范围。Beehive声称其增材制造方法可将成本降低约60%。

更广泛的军事无人机市场提供了额外的需求背景。Next Move Strategy Consulting估计，全球军用无人机市场2025年价值122.1亿美元，预计到2035年将达到475.1亿美元。其中，对可消耗无人机、蜂群能力系统和快速部署战术平台的需求尤为突出。

 增材制造产能底气

EOS M4 ONYX 金属增材制造设备是Beehive采购的核心设备。

Beehive在其官方新闻中表示，选择EOS M4 ONYX增材制造设备，是基于其在产能、工艺稳定性、自动化和零件质量方面的综合表现，该设备将支撑Beehive的新一轮增长阶段。作为EOS最新推出的工业级金属增材制造平台，EOS M4 ONYX通过其六激光架构、扩大的成型尺寸和先进的工艺监控能力，显著提升了生产效率。该平台还配备了EOS最新的RFS Pro先进粉末过滤系统，并专门针对航空航天、国防、能源及航空制造等行业的需求而设计。Beehive还将利用EOS的软件系统来支持实时工艺监控、生产数据追踪和质量管理，从而提升增材制造运营中的可重复性和可追溯性。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

 谁在与Beehive争夺同一个未来

然而，看好这片市场的远不止Beehive一家。从GE、普惠等传统巨头到Ursa Major等新兴势力，一场围绕小型可消耗发动机的竞赛已经打响。

传统航空发动机巨头的防御性布局

传统航空发动机巨头们正积极布局小型、低成本推进系统领域，以应对可消耗无人机和协同作战飞机（CCA）市场的增长。例如：

GE Aerospace：通过与Kratos Defense的合资公司开发GEK800和GEK1500系列小型涡扇发动机（约1,500磅力），并已获得美国空军合同推进GE426中推力发动机的初步设计。GE在小型涡轮发动机领域拥有深厚的技术积累，其CF700等商用发动机已被改编用于无人机应用。

Pratt&Whitney：作为美国主要军用发动机供应商之一，P&W正积极参与CCA发动机竞争，开发低成本、轻量化推进方案。

Honeywell：已获得美国空军CCA发动机的初步开发合同，提供800-1,600磅力级别的推进系统。

Williams International：其FJ44（3,600磅力）和FJ33（1,850磅力）商用涡扇发动机已成为小型无人机领域的早期主流选择，是少数在适当尺寸和功率范围内可商用的选项之一。

Rolls-Royce：也在开发面向CCA和无人平台的低成本推进系统。

这些传统巨头的优势在于数十年的发动机设计经验、成熟的供应链和强大的品牌信誉。然而，他们的设计方法和供应链结构大多根植于传统制造范式，在快速迭代和大规模低成本生产方面面临内部惯性约束。

新兴竞争对手的崛起

除Beehive外，多家新兴公司也在争夺小型低成本发动机市场。如：

JetCat Defense：德国JetCat公司的防务部门，提供小型涡喷发动机，在模型和无人机市场有较强基础。

Ursa Major：美国推进系统初创公司，专注于为太空发射和国防应用开发液体火箭发动机和涡轮发动机。

Firestorm Labs：近期获得了1亿美元的五年期模块化无人机合同，其架构也围绕增材制造构建，以实现靠近战场的快速生产。

 当增材制造成为量产平台

回到最初的问题：Beehive为何耗资5000万美元采购30台3D打印机，并将产能布局至50台？答案已逐渐清晰。

Beehive的决策，远不只是一次设备采购。Frenzy系列小型低成本3D打印发动机的推进节奏表明，当增材制造从原型工具演进为量产平台时，航空发动机的设计权、供应链结构和成本模型都将被重新定义。Beehive的50台设备只是一个起点，它所代表的制造思路，可能比这笔订单本身的规模更具长远影响。

参考资料：

Aerospace Global News、Beehive官网等

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近年来，噪声污染已成为一个严重且日益严峻的环境问题。在航空航天、交通运输和建筑等极端应用场景中，噪声抑制面临着关键挑战。这些挑战的原因在于，降噪结构必须同时具备优异的承载强度与高效的声学调控能力，而传统的声学材料与承重结构之间往往难以实现这种性能平衡，存在显著的设计矛盾。

声学超材料和超表面的兴起为降噪开辟了新途径，然而，现有的大多数研究主要聚焦于优化声学性能，缺乏能够同时考虑结构设计、材料属性和制造工艺的全局性策略，难以实现真正意义上的结构-功能一体化。

值得注意的是，增材制造技术的快速发展为实现创新设计理念提供了有力工具。其中，连续纤维增强复合材料因其卓越的机械性能和多功能潜力而备受关注。这类材料的增材制造不仅大幅提升了结构设计的自由度，更展示出设计和制造高强度、多功能集成结构的独特优势。

针对复合材料增材制造技术的工艺特点，结构设计需满足少支撑和具备可连续纤维增强的垂直壁面等要求。而法布里-珀罗（Fabry-Pérot, FP）声学通道设计恰好契合这些需求，是实现高效降噪的理想几何构型。

近期，来自复旦大学、同济大学、新加坡国立大学和汉诺威大学的研究团队在《International Journal of Extreme Manufacturing》期刊上发表论文，介绍了一种新型多功能复合超结构。该结构将法布里-珀罗声学通道设计与定制化开发的连续纤维增强增材制造工艺相融合，并通过双喷嘴机器人与路径优化打印技术成功制备。这一紧凑型超结构不仅实现了宽带高效吸声，还展现出卓越的机械鲁棒性。

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论文链接：
https://doi.org/10.1088/2631-7990/ae35ea

作者
杨怡龙、刘亚沣、苗双双、潘永东、翟玮、庄晓莹*、金亚斌*

机构
复旦大学、同济大学、新加坡国立大学、汉诺威大学

Citation

Yang Y L, Liu Y F, Miao S S, Pan Y D, Zhai W, Zhuang X Y, Jin Y B. 2026.Sound-absorbing continuous fiber-reinforced composite metastructure. Int. J. Extrem. Manuf. 8 035501.

 文章导读

在航空航天、交通与建筑等极端服役环境中，降噪结构常面临“高吸声”与“高强度”难以兼得的矛盾。近期，复旦大学计算力学与人工智能交叉研究院的金亚斌和庄晓莹课题组，提出一种连续纤维增强复合材料吸声超结构：以法布里－珀罗声学通道为核心，同时结合连续纤维复合材料增材制造，实现结构承载与宽带吸声一体化，并在《极端制造（英文）》期刊上发表了题为“Sound-absorbing continuous fiber-reinforced composite metastructure”的文章。

 图文解析

本研究的创新之处在于结构采用多共振通道设计，通过不同通道高度产生多阶共振耦合，实现宽带吸声，同时利用连续碳纤维复合材料的各向异性增强承载性能，实现“吸声—承载”统一。

图1 声学超结构的理论框架与设计方法。（a）结构的横截面视图。（b）结构的内部空气区域。（c）声阻抗理论示意图。（d）耦合模式理论示意图。（e）结构优化算法的程序流程图。

研究建立了阻抗模型用于低频预测，并引入耦合模态理论考虑高阶衍射效应，使高频段预测更贴近实验现象。

图2 结构路径规划设计。

在制造过程中，通过路径规划实现关键受力壁的连续纤维铺放与其余区域填充成形。

图3 复合材料超结构的吸声性能。（a）复合材料超结构试样及显微图。（b）树脂超结构试样及显微图。（c）驻波管系统的照片及示意图。（d）耦合模式理论结果、声阻抗理论结果及实验结果的吸声谱对比图。（e）复合材料试样与树脂试样实验结果吸声谱对比图。

实验验证在 1500–5500 Hz 区间平均吸声系数超过 0.9。同时，连续纤维增强显著提升结构在弯曲、压缩与剪切等工况下的承载能力与抗损伤表现。

 总结与展望

本文提供了一条面向极端环境的“材料—制造—超结构”一体化路线：在有限厚度内同时获得高吸声与高承载，为航空整流罩/舱段降噪、先进交通装备与轻量化建筑构件提供可制造的多功能方案。未来可进一步面向大尺寸与复杂曲面构件，发展更自动化的纤维连续性保持与缺陷控制策略，并针对特定噪声谱实现快速定制化设计。

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在2025-2026年度ASME K-16电子设备传热委员会/IEEE ITherm学生冷板设计竞赛中，宁波诺丁汉大学MicroAero团队凭借一份兼具理论深度与制造可行性的3D打印冷板设计，从全球多所高校中脱颖而出。

竞赛要求参赛团队在给定的功率分布和流量条件下，设计一款液体冷板，在满足增材制造约束的前提下，最小化热阻与压降。MicroAero团队提交的设计方案，呈现了一套完整的分层多尺度热工-水力学设计方法论。最终设计，与基线值相比压降降低54.8%，品质因数（FoM）达到0.038。

本期3D科学谷将分享竞赛主办方披露的技术文件，供专业读者快速了解其设计脉络。

 1. 设计描述

为解决高热通量耗散与水力学压降之间的严峻权衡问题，本冷板架构采用了一种结合宏观热引导与微观水力学重构的系统性衍生策略。该设计融合了流体动力学边界层控制的理论原理与电化学增材制造（ECAM）的精度。利用纯铜卓越的导热系数（k ≈ 380 W/(m·K)），构建了复杂的三维流体网络，体现了“材料服从功能”的设计理念。

图1：冷板概览：(a) 俯视图，展示整体分支通道布局；(b) 侧视图，突出分层结构与流动路径。

1.1. 宏观架构：物理驱动的拓扑优化

其主要形态源于结合了热-流体物理的数学优化。在 36×29×2 mm 的设计域内，采用固体各向同性材料惩罚（SIMP）方法实施了基于密度的拓扑优化。目标函数在给定功率分布下最小化体积平均温度，从而生成物理驱动的分支式热输运路径。

目标热分布映射。 如图1(a)所示，该算法优先最小化整体热柔度，以生成类似生物脉络的分支式热输运路径，并根据竞赛特定的功率分布进行了精细化调整。

骨架结构。 这些分支骨架结构作为热输运主干，将热量从高热通量中心区域（H区）快速传导至外围，同时界定主要的流体通道，如图1(b)所示。然而，仿真结果表明，原始拓扑中连续的固体壁面导致热边界层增厚，并在收缩区域附近形成流动停滞区，这需要在微观细化阶段加以解决。

1.2. 微观细化：边界层重启与混合化

为克服原始拓扑的性能限制，在骨架结构中融入了微观特征增强措施，实现了传热与压降的平衡优化，如图2所示。这些措施包括流线型通道、集成式域切片、变密度针肋阵列以及倒三角形开孔。

图2：微观细化特征：(a) 针肋设计；(b) 三角形性能设计；(c) 集成式切片设计。

用于降低流动阻力的流线型通道。 所有内部通道均采用流线型设计，以消除尖锐拐角和滞流空腔，减少流动分离并确保稳定的速度场。

用于边界层重启和降低压降的集成式域切片。 如图2(c)所示，连续的拓扑壁（销钉3）被周期性地分割成不连续的导流叶片，以触发边界层重启机制。这迫使热边界层在每个前缘重新发展，维持较高的局部对流传热系数，同时通过受集成切片架构启发的缩短流动路径来降低压降。

用于均匀热流和促进湍流的变密度针肋阵列。 利用ECAM的高分辨率，在低速通道内布置了非均匀的微型针肋（销钉1），如图2(a)所示。这些针肋作为湍流促进器，通过尾流涡流增强流体混合，并增加固-流界面面积，实现均匀的热流分布。

用于改善流动分布和形成三维旁路网络的倒三角形开孔。 沿主要热脊在销钉2处引入了倒三角形开孔，以平衡整体压力场，如图2(b)所示。这种几何构型自然地将流线引导至相邻通道，最小化收缩和扩张损失，并形成一个三维旁路网络，缓解压力积聚。

 2. 设计分析

本冷板架构的设计目标包括两个方面：增强传热性能和降低压降。如图3所示，冷板设计侧重于拓扑优化，以探索最佳的材料和通道配置。同时，采用针肋来增强传热性能，并采用流线型通道、集成式切片和三角形开孔来降低压降，从而提升冷板的整体性能。

图3：冷板设计优化框架

2.1. 传热性能优化

2.1.1. 用于改善传热的拓扑优化

拓扑优化是一种通过数学算法自动确定最佳材料分布的设计方法。为了获得最佳的流道配置，在冷板的二维可设计区域内实施了基于密度的拓扑优化。与流体接触的微通道层被定义为设计域。为了最小化设计域内固体结构的体积平均温度，其数学表达式为：

其中T是温度，Ω表示设计域。主要约束是将固体材料体积分数维持在 ≤ 0.6。伪密度 γ（范围从0（固体）到1（流体））被用作设计变量。使用固体各向同性材料惩罚（SIMP）方法对材料属性进行插值，达西惩罚因子为0.05。采用移动渐近线法（MMA）进行迭代求解，并辅以亥姆霍兹滤波器以消除棋盘格图案并确保清晰的通道边界。拓扑优化的结果如图4所示。

图4：拓扑优化结果：(a) 根据热分布生成的通道配置，蓝色区域代表流体域，其他区域表示固体壁面；(b) 由优化几何形状导出的相应流线路径；(c) 受这两项观察启发，展示了集成式设计理念，其中初始通道被选择性切片和重构。

2.1.2. 用于均匀热流的针肋设计

对冷板的研究表明，添加针状结构增加了传热面积，增强了流体的湍流程度，从而提高了传热的均匀性，但也增加了流动阻力。对各种针肋几何形状和尺寸进行了比较研究，以评估其热工-水力学性能。相应的结果总结于附录B中的表B1和图B1，结果表明选择针(f)用于最终设计，如图2(a)所示，因为其几何形状和空间布置在增强传热与水力学损失之间提供了最有利的平衡。同时，为了获得均匀的热流，采用了变密度的针肋布置，在热关键区域集中更高的针密度，同时在压力敏感流动路径中保持水力学透明性。

在最终设计中，MicroAero团队使用了两个形状完全相同但其中一个带有三角形孔的针。这些针放置在拓扑模型的间隙和较宽的通道中。三个具有变密度布置的区域：低热和无热源区域、高热区域以及高热区域的入口侧。它们依次采用中密度、高密度和低密度布置。关于针间距的具体数据，请参阅附录B。

2.2. 压降优化

当传热效率提高时，压降通常会增大，而更大的压降会导致更高的系统能耗，最终恶化整体传热性能。压降是指流体流经通道时所经历的压力降低，由摩擦、加速和局部损失等因素引起。通道尺寸、流动平滑度和流体流速都会导致压力损失的增加。

2.2.1. 用于降低流动阻力的拓扑引导流线型通道设计

基于原始的拓扑优化结果，参考二维速度场对最终流道进行了流线型优化。先前的研究报道，适当的流线型通道可以在保持均匀流动分布的同时，将压降低15.9%–25.1%，因为去除尖锐拐角和死区有效地抑制了流动分离和回流。如图4(c)所示，拓扑衍生的通道结构为流线型重新设计奠定了基础，所有内部通道都进行了流线型处理，以消除尖锐拐角和滞流空腔。

2.2.2. 用于降低压降的针肋-拓扑集成式切片

受微通道冷板的启发，我们的设计采用了并联单元架构。微通道冷板近来成为热门话题，因为它们有助于改善沿流动路径的流体分布并降低局部压降。在主通道中，沿流动方向采用了平行切片设计，以进一步增加传热表面，如图2(c)所示。在保留优化拓扑结构主通道的同时，切片结构将液体分配到多个平行的微通道单元中，有效缩短了流动路径，从而降低了压降。

2.2.3. 用于改善流动分布的三角形开孔

已有研究表明，开孔能有效降低压降，因为它们为流动提供了额外的旁路路径并减轻了压降。为了进一步平衡全局压力场，在主脊的侧壁引入了倒三角形开孔，如图2(b)所示，并给出了详细的尺寸和配置。三角形形状自然地引导流体从高功率区域自由流向低功率区域，使得该设计不仅有效，而且适合制造。

 3. 预测品质因数

基于指定流量（1.2 lpm）下的有效热阻和压降，使用品质因数（FoM）量化冷板的性能，计算公式如下：

其中最大热阻和压降定义为：

FoM的最终值和模型数据如表1所示。

表1

通过拓扑优化，该设计建立了高导热的热路径，从而最小化了全局热阻，而针肋的集成则通过增加界面面积和诱导湍流，有效强化了对流传热。同时，流线型通道和三维三角形开孔的实施确保了这些热性能的提升是以最小的水力学代价实现的，保持了平衡的热工-水力学特性，并在芯片表面实现了均匀的流动分布。冷板结构随品质因数（FoM）的演化过程如图5所示。随着FoM从-0.8342增加到最优值0.0375，流道变得更加精细化，以平衡热阻和压降。

图5：迭代设计过程与FoM的提升

图6进一步展示了这一最优设计的详细热工和水力学性能，从中可以观察到，在高功率和低功率加热区域，固体域和流体域之间的温差极小，表明散热均匀性良好。此外，压力分布显示最大压力出现在入口附近，同时整体压降较低，证明了降低流动阻力的优化是有效的。

图6：最优冷板设计的详细热工与水力学性能：(a) 固体基板中的温度分布（梯度）；(b) 冷却液中的温度分布（梯度）；(c) 内部压力分布。

 4. 增材制造

与传统的金属增材制造（如粉末床熔融）不同，ECAM能够实现33.33 μm的最小特征尺寸。这一高分辨率最大化了冷却液与板的接触面积，并增强了三维设计自由度，从而能够在牺牲热通量的情况下最小化压降。ECAM实现的关键创新总结如下。

特征尺寸： 组委会规定了x-y平面内的最小特征尺寸为33.33 μm。然而，为了适应几何建模软件的限制并提供更稳健的设计余量，本研究采用了保守的100 μm最小特征尺寸，并且该设计也符合沿z轴0.03 mm 的最小限值。此外，为了提高制造可靠性并确保与增材制造约束的兼容性，系统地移除了低于既定100 μm 的销钉等x-y尺寸特征。

悬垂特征： 从增材制造的学术角度来看，三角形通道的设计代表了制造可行性的成功协同优化。在几何约束方面，该设计的侧壁与底面夹角为 75°，显著超过了20°的最小悬垂角限值，确保了在化学气相沉积过程中的自支撑特性，并有效避免了因缺乏辅助支撑而导致的结构倒塌或基底轮廓变形。

选择性分布的针和翅片： ECAM 工艺的使用使得能够根据局部冷却液流动需求，选择性地布置三维针状和翅片结构。这种结合了 2.5D 和 3D 几何形状的非均匀特征分布，代表了增材制造所独特实现的设计自由度。这种灵活性使得压降与换热表面积之间的权衡得以有效平衡。

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钛合金是骨科植入物中使用最广泛的金属材料之一。人工关节、颅骨修复片、脊柱融合器等植入物都离不开它。原因并不难理解：钛合金强度高、耐腐蚀，进入体内后也相对稳定。

但稳定有时也是钛合金的短板。传统钛合金虽然生物相容性好，却很难主动诱导骨组织生长。它更像一个合格的支撑框架，能够提供力学支持，却不会主动向周围细胞发出“来这里长骨”的信号。因此，为了让骨组织更好地长到植入物表面，研究人员通常需要再做表面改性，比如涂层、刻蚀、药物负载或生物活性分子修饰。这些方法有效，但也带来额外问题：工艺更复杂，成本更高，涂层长期稳定性也需要反复验证。尤其是面对个性化、多孔、复杂结构的植入物时，如何让功能层均匀、稳定地覆盖在每一个细节表面，并不是一件容易的事。

那么，有没有可能让钛合金本身就具备生物活性？不是给钛合金植入物“穿一件功能外套”，而是让材料在制造过程中就自带功能。

来自香港城市大学吕坚院士团队的研究人员提出了一种新的思路：利用激光粉末床熔融增材制造技术，在钛钽合金内部原位构建类似“大马士革钢”的周期性成分图案。

通过简单氧化，即可在材料表面形成稳定、可调的周期性表面电位差，从而让植入物表面产生类似天然组织中的微弱电信号，进一步促进骨再生。

图1：L-PBF 3D打印的原位大马士革图案，在经过酸洗后即可看到经过定制的花纹。

论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.bioactmat.2026.05.023

 从大马士革钢到3D打印钛合金

大马士革钢因表面独特的花纹而闻名。传统大马士革花纹通常来自不同成分钢材的叠层、锻打和腐蚀显影，这种花纹背后其实是材料内部成分和组织的差异。本研究借用了这个思路，但没有采用传统锻造，而是使用激光粉末床熔融3D打印进行制造。

本研究使用医用Ti-6Al-4V ELI钛合金粉末与25%质量分数的钽粉混合打印。

钛和钽有一个很关键的差别：钛的熔点约为1725 ℃，钽的熔点则高达约3020 ℃。在激光快速熔化和凝固的过程中，钽并不会总是完全、均匀地进入钛基体。在很多制造场景中，这种不完全混合可能会被视为问题。但这里，研究人员没有急着消除它，而是选择利用它。通过调节激光打印参数，钽熔入钛基体的程度可以被控制。研究人员选取两组不同参数，再在同一个样品中交替打印这些区域。这样，材料内部就出现了周期性的成分差异的条带结构，经过腐蚀显影后，可以看到类似大马士革钢的条带图案。

在美观之上，这些条带真正的价值在于它们可以进一步转化为表面的电学功能。

 钛钽合金表面周期电势差的构建

骨修复过程中，电信号也参与其中。天然骨组织在损伤和修复过程中会出现局部电学信号，这些信号能够影响细胞迁移、黏附和分化。

受这一点启发，研究人员希望在金属植入物表面构建一种稳定的、无需外接电源的微弱电信号。而大马士革图案提供了这个机会。

当不同钛/钽组成的条带经过简单氧化后，表面会形成含钛钽含量也不相同的氧化层。由于相邻区域的氧化物成份不同，表面电位也会出现差异。研究人员将这种周期性表面电位差称为P-SPD。

图2：具有P-SPD样品的构建。形状规则、表面平整的样品用于测定P-SPD、评价成骨机制。

通过KPFM测试可以看到，相邻条带之间形成了约48 mV的表面电位差。通过改变打印参数，这一数值还可以在约5.59–48.01 mV范围内调节。这个量级并不大，却恰恰接近许多天然组织和外源电刺激研究中涉及的生物电信号范围。依靠材料本身的成分设计和表面氧化层，植入体表面形成了一个微弱、周期性的电学微环境。细胞接触到这样的表面后，可能会感受到不同区域之间的电位差，并据此改变自己的铺展、迁移和分化行为。

图3：使用KPFM对氧化后的条带间电势差进行了测量。在氧化后不同成份条带表面的氧化膜颜色略有区别。

 细胞实验：条带表面让细胞更活跃

为了观察这种P-SPD表面对细胞的影响，研究人员将骨髓间充质干细胞接种到不同样品表面，包括传统Ti64ELI、非条带钛钽合金样品，以及宽度为200 μm和400 μm的条带样品。结果显示，带有周期性条带的样品表现出更好的细胞响应。尤其是200 μm条带样品，细胞增殖更明显，细胞在表面的铺展状态也更积极。

图4：（A）体外研究的样本形式示意图。（B）将BMSCs接种于Ti64、Ti64Ta-L、Ti64Ta-H、400 μm条带和200 μm条带金属板表面24小时后的黏附和变形情况。（C）扫描电镜观察有/无周期性条带的金属板上细胞的变形形态。（D）BMSCs的增殖情况。（E）成骨诱导7天后，BMSCs在金属板上培养的ALP染色（上排）和ARS染色（下排）。（F）成骨诱导7天后，BMSCs（ALP、RUNX-2、COL-I和OPN）的相对mRNA表达水平。（G）成骨诱导14天后，不同组别接种BMSCs的细胞表面蛋白表达的Western blot分析。

成骨诱导实验进一步证明了这一点。ALP染色和茜素红染色结果显示，200 μm和400 μm条带样品均促进了早期成骨分化和矿化沉积。成骨相关基因，如ALP、RUNX-2、COL-I和OPN，也在条带样品上表现出更高表达。

结果说明，表面的周期性电位差影响了细胞行为。P-SPD可能为细胞提供了一种微弱但持续的界面信号。细胞贴附在材料表面后，不仅感受到粗糙度、亲水性和化学组成，也会受到局部电学环境的影响。对于骨髓间充质干细胞而言，这种环境有助于它们向成骨方向发展。

 动物体内实验：促进颅骨缺损修复

研究人员进一步构建了大鼠颅骨缺损模型，将不同样品植入骨缺损区域，并在12周后通过Micro-CT和组织学染色评价新骨形成情况。结果显示，具有周期性大马士革图案的植入物周围形成了更多新生骨组织，骨修复效果显著优于传统Ti64ELI对照组。实验表明这种材料表面的微弱电学信号不仅能影响培养皿中的细胞，也能在更复杂的体内环境中发挥作用。

图5：大鼠颅骨缺损修复模型。(A) 打印植入物的加工流程及植入位置指示。(B) 植入组和阴性对照组12周后大鼠颅骨的微型CT重建图像。重建图像显示了植入物及其内部新形成的骨组织。(C) 骨体积/组织体积比(BV/TV)、骨小梁数量(Tb.N)和骨小梁间距(Tb.Sp)的定量分析。(D) 颅骨缺损植入物的硬组织切片及Van Gieson染色。中间一列中，矿化的新生骨组织以红色突出显示，而未矿化的组织以蓝色突出显示。

体内环境中存在蛋白吸附、体液离子、免疫反应和组织重塑等多重因素，单一表面信号很容易被削弱。如果P-SPD仍能在体内表现出促进骨修复的效果，说明这种“材料自带电学微环境”的设计有进一步研究和转化的价值。

 机制探究：从膜电位到钙离子信号

研究进一步探讨了P-SPD影响细胞的可能机制。细胞膜本身存在电位差，钙离子、钠离子、钾离子等跨膜流动会影响细胞状态。对于骨相关细胞来说，钙离子信号尤其重要，它与细胞迁移、能量代谢、成骨分化和矿化过程密切相关。

通过全细胞膜片钳实验，研究人员发现，P-SPD表面可以调节骨髓间充质干细胞的静息膜电位，并增强钙离子通道相关活动。结合线粒体形态、细胞迁移实验和成骨相关蛋白表达结果，可以推测，P-SPD可能通过影响细胞膜电位和钙离子内流，进一步激活成骨分化与迁移相关通路。P-SPD为细胞提供了一个更接近骨修复环境的界面信号，让细胞更容易进入修复和分化状态。

图6：P-SPD诱导成骨作用的机制研究。(A) 全细胞膜片钳记录示意图，以及显示电极尖端在全细胞膜片钳测试过程中插入细胞膜的图像。(B) 静息膜电位(RMP)示意图和(C)统计图。(D) 输入电阻统计图，范围约为1 GΩ。(E) 阻断Na+和K+电流后Ca2+电流的激活曲线和统计图。(F) 通过STED观察阴性对照组和200 μm条纹组的细胞线粒体活性。(G) 通过细胞划痕愈合实验分别评估Ti64ELI、Ti64Ta、400 μm和200 μm条纹样品的细胞迁移能力。 （H）采用WB法检测接种对样品表面BMSCs蛋白表达（Wnt3a、p-GSK3β、GSK3β/总GSK3β）的影响。（I）机制图展示了植入物表面P-SPD通过促进细胞迁移和分化来调节细胞行为。

 研究工作的创新性

这项研究的特别之处，在于它没有把表面功能完全交给后处理涂层，而是把功能设计提前到了材料制造阶段。已有的金属植入物常常是先把结构做出来，再想办法改表面。而这里，研究人员通过L-PBF 3D打印过程中的原位成分调控，让材料内部形成可设计的钛合金大马士革图案，再通过简单氧化把这种成分差异转化为表面电位差。

这个设计的创新性在于:

• 把“不完全混合”从制造缺陷变成了功能来源。
• 让材料在保持低模量和高强度的同时，获得了内禀生物活性。
• 不依赖外接电源，也不需要复杂涂层。
• 与金属3D打印天然兼容，适合进一步用于个性化复杂植入物设计。

从材料科学角度看，这是结构、成分、电学和生物功能之间的一次整合。从骨科植入物角度看，它提供了一种让金属材料从被动支撑走向主动参与修复的可能路径。

未来，理想的骨植入物也许不只是填补缺损、承担载荷。该研究的材料设计并不局限于钛合金材料，可以通过采用其他金属的成份设计获得全新的功能，例如在修复的过程中同步降解，按计划分步降解等等。

论文引用

Hanyang Yu, Nan Hou, Subrahmanyam Pattamatta, Sien Lin, Shi-ting Chen, Weixi Wu, Fenghui Duan, Youneng Xie, Xuliang Chen, Yunchen Long, Gan Li, Yuhan Chen, Siyao Chen, Yicheng Han, Xiaojiao You, Zhuoyuan Li, Yu Chai, Gang Li, Jian Lu,

In-situ Damascus-patterning enables tunable surface electric fields for bioactive titanium implants,

Bioactive Materials,Volume 64,2026,Pages 900-914,ISSN 2452-199X,

https://doi.org/10.1016/j.bioactmat.2026.05.023.

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随着传感器技术的进步，激光粉末床熔融的原位监测已成为研究热点，为缺陷检测、反馈控制和熔池动态行为研究奠定了基础。然而当前相关研究仍存在以下空白：

尚缺乏针对激光粉末床熔融过程监测的低成本智能监测方案。数据生成技术在该领域的应用仍处于早期阶段，特别是在物理引导的深度学习研究方面存在显著差距。

此外，现有研究在将多传感器融合与物理信息机器学习方法集成用于激光粉末床熔融方面仍存在相当大的差距。一方面，当前的多传感器融合方法缺乏对成对信号交互和全局特征的高效建模。另一方面，物理知识与多源数据之间的异质特征融合尚未得到有效探索。

来自中国科学院合肥物质科学研究院、中国科学技术大学、中航西安飞机工业集团股份有限公司、武汉科技大学的研究团队，提出了一种用于低成本激光粉末床熔融监测的物理引导多源数据融合方法，涵盖从数据生成到熔化状态识别的完整工作流程。相关研究论文发表于Additive Manufacturing 期刊。本期谷·专栏文章揭示了该成果的主要创新点。

A physics-guided multi-source data fusion model for LPBF process monitoring: From data generation to melting state recognition

面向LPBF过程监测的物理引导多源数据融合模型：从数据生成到熔化状态识别

作者：毛杨坤，颜家维，林昕，蔡志凯，朱锟鹏
通讯作者：朱锟鹏 (zhukp@iamt.ac.cn)

 摘要

熔池状态监测是解析激光粉末床熔融（LPBF）动态演化规律、识别熔化行为及预测成形缺陷的核心技术途径。现有研究多依托熔池图像与深度学习算法开展智能监测，鲜有工作通过多源数据融合实现熔池信号的低成本数据生成，尤其缺乏物理先验与数据驱动相结合的系统性探索。

本文构建了一种物理引导的多源数据融合模型，用于熔池图像序列的高精度生成。测试结果显示，生成熔池图像的结构相似性指数（SSIM）为0.839，峰值信噪比（PSNR）为27.61，重构形态偏差低至9.13%。将该模型迁移至多源信号融合监测任务，以生成熔池数据与原位多源信号为输入，孔隙度等级分类精度可达90.36%。

结果表明，该模型可实现近红外（NIR）、光电二极管与可见光（VL）信号的浅层成对信息交互及深层全局特征聚合；通过引入物理引导多模态融合分支，以数值模拟熔池序列为约束，在深层网络中实现多源特征的动态融合与物理先验显式嵌入，完成高保真熔池图像重构。此外，将生成熔池数据作为先验信息实现任务迁移，可提升孔隙度识别性能，为LPBF过程监测的数据生成应用与多源信号表征增强提供新路径。

未来将拓展该模型在不同构件几何与材料体系下的适用性。

 主要内容

1.方法框架

图1为本研究的总体框架。本文首先搭建集成近红外传感器、光电二极管、可见光相机与高速相机的多传感器监测平台。随后，将原始熔池图像重构为熔池特征序列；基于三维卷积变分自编码器（3D-CVAE）对熔池特征序列进行降维，获取低维隐向量表征。

在此基础上，提出物理引导多源数据融合模型（PG-MSDF），实现熔池隐向量的精准预测。

该模型集成了改进型跨分支注意力模块（CB-ATTM）与物理引导深度特征融合模块（PG-DFFM）。在PG-DFFM中，采用解析传热模型获取熔池模拟数据，并通过3D-CNN与 CB-ATTM完成机理知识的特征提取与编码。

图1 方法总体框架

2.熔池特征序列编码

图2展示了本研究对于熔池图像及多源信号的数据预处理过程。以指定感兴趣区域（ROI）为对象开展熔池图像生成，将单格晶胞熔化区划分为4个2mm×2mm的ROI。采集ROI内全部熔池图像，包含部分熔池落入区域的样本，以覆盖重熔与再凝固行为带来的状态变化。为保证边界信息完整性，近红外、光电二极管与可见光信号采集窗口设为ROI尺寸的1.08倍。基于熔池量化特征对图像进行排序，构建去时序化的熔池特征序列。本研究以熔池面积为排序依据，重构数据内在逻辑，表征熔化区内熔池的稳定性、收缩与扩张等分布规律，反映热输入与能量集聚演化趋势。为统一深度学习输入维度，对各ROI序列均匀采样至32帧图像。

图2. 熔池特征序列构建

3.物理导引多源数据融合模型

如图3所示，PG-MSDF 模型采用三个并行分支，分别对近红外（NIR）、光电二极管及可见光（VL）图像进行特征提取，并分别针对浅层结构与深层结构设计了专用的特征融合模块。在浅层结构中，设计了跨分支注意力模块（CB‑ATTM）以实现多源信息的交互。在深层结构中，提出了物理引导的数据融合模块（PG‑DFFM），用于完成多源特征的最终融合。该模块由交叉注意力融合模块（CFM）、深度融合模块（DFM）及物理引导分支（PG‑branch）构成。

图3 多源信号融合模型架构

4.从数据生成到低成本熔融监测

将 PG-MSDF 模型迁移至孔隙度等级分类任务，如图4所示。由此，将用于熔池特征序列生成的网络定义为生成器，用于孔隙分类的网络定义为分类器。分类器借助生成器将多源低成本信号转化为与熔化状态强相关的熔池特征，进而实现成形质量判别，验证多源数据融合模型在过程监测中的可扩展性，为 LPBF 低成本在线监测提供新范式。

图4 孔隙度识别模型

5.实验结果展示

5.1 熔池图像生成

图5展示了PG-MSDF模型的典型生成结果。为直观对比生成图像与真实图像的一致性，从生成结果中提取熔池轮廓并与真实熔池匹配，以此验证熔池形貌生成精度。结果表明，二者轮廓高度重合，说明模型可基于低成本多源信号实现高质量熔池图像生成。同时，原图中的飞溅与羽流信息被弱化，表明模型已有效聚焦熔池核心特征的提取与重构，也体现了采用自编码器（AE）作为上游模型的必要性：通过自编码器对特征进行无监督降维压缩，可有效抑制飞溅、羽流等噪声，在保留熔池完整信息的同时降低学习空间复杂度。此外，本研究采用SSIM）、PSNR及熔池面积特征等指标对模型性能进行定量评价。表1展示了不同信号源组合输入下的模型性能对比结果，表2展示了PG-MSDF模型消融实验结果。

图5. 图像生成结果

表1 不同信号源组合输入下的模型性能对比

表2 模型消融实验对比结果

5.2 孔隙度识别

本节分析PG-MSDF在熔化状态分类中的性能，探究生成熔池图像序列的应用场景，体现数据生成在LPBF监测中的价值。通过引入生成的熔池特征序列作为补充特征输入，提升模型监测效果。

该任务中，PG-MSDF分类器结合低成本信号与生成的熔池数据，识别工件孔隙度等级（低、中、高，对应匙孔或未熔合缺陷）。表3对比两种输入方式的分类性能：(1)仅使用低成本多源信号；(2)加入生成的熔池特征序列。图6通过混淆矩阵进一步对比二者的孔隙度分类效果。

结果表明，引入生成熔池特征序列可有效提升预测精度，准确识别匙孔与未熔合下的孔隙等级，最终分类准确率达90%以上，精确率与召回率分别提升至88.49%、90.24%，F1分数达0.8922。这为工业化高效低成本LPBF监测提供可行方案：模型训练阶段使用高成本熔池图像数据，部署阶段仅采用可见光、近红外、光电二极管等低成本信号。

表3 孔隙度识别准确率

图6 分类结果混淆矩阵

 小结

本研究提出了一种面向LPBF低成本过程监测的物理引导多源数据融合方法，覆盖熔池数据生成至熔化状态识别的全流程，主要创新点如下：

(1) 针对多源数据融合存在的浅层拼接、全局表征不足等问题，提出CB-ATTM与DFFM模块，在浅层实现成对数据高效交互与自适应赋权，在深层通过查询矩阵编码、特征融合与差分运算实现全局特征深度聚合，提升多源特征提取与融合能力。

(2) 提出物理引导的熔池图像序列生成方法，通过PG-branch将数值模拟熔池信息转化为可学习权重，实现物理知识与监测数据的异质融合，为数据生成施加物理一致性约束，完成高保真熔池图像重构。

(3) 构建LPBF物理引导多任务监测框架，将熔池生成模型高效迁移至缺陷检测任务，融合生成数据与低成本原位信号，显著提升缺陷识别精度，为LPBF过程低成本、规模化、高精度在线监测提供理论支撑与技术方案。

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2026年6月，在COMPUTEX 2026展会中，以制造主板闻名的厂商技嘉（GIGABYTE），向外界呈现了一款在散热设计层面突破传统边界的40周年纪念旗舰——X870E AORUS INFINITY NEXT。这款产品最值得留意的技术特征在于，它首次将金属3D打印散热结构作为关键设计要素，引入消费级主板领域。

在下一代PC硬件功耗大幅度攀升的技术背景下，传统散热技术已逼近物理极限。技嘉将金属3D打印技术作为高端PC主板的散热解决方案，无论对消费级主板应用端，还是对于增材制造产业链而言，都是一个不应被忽视的信号。

© GIGABYTE 技嘉

 PC散热的临界点

我们首先通过一组数据，快速感受一下消费级PC硬件所面临的散热压力。

AMD在2026年4月发布的Ryzen 9 9950X3D2双X3D缓存台式处理器，其官方TDP（热设计功耗）为200W。但据媒体报道，该处理器的封装功耗（PPT）高达250W，在多核心高负载测试中温度可达95–96°C。面对这样的散热压力，传统风冷已经不堪重负。

英特尔方面的情况更为激进。据多方报道，Intel下一代桌面旗舰平台Nova Lake-S的双计算芯片版旗舰型号，极限满载功耗超过700W，相比现款旗舰酷睿Ultra 9 285K极限解锁状态下约370–400W的功耗几乎翻倍。来自TweakTown的报道进一步指出，52核型号在完全解锁状态下需要700–800W的功耗，仅最高端的900系列主板才能支持其全部性能释放，其中关键是主板必须具备先进的电压调节模块（VRM）设计和更强的VRM散热能力。

显卡领域同样面临功耗激增。英伟达GeForce RTX 5090公版TDP为575W，但在高负载游戏或AI推理场景下，实际功耗可触及600W，瞬时峰值甚至接近900W。

AI芯片领域的局部热流密度同样正逼近物理极限。据北美智权报的分析，当前先进制程芯片的局部热流密度正逼近1 kW/cm²级别。如果将太阳表面每平方厘米的辐射功率约合6kW作为参照，也就是说，芯片某些区域的发热强度已接近太阳表面辐射功率的六分之一。传统气冷方案已无法将结温维持在安全范围，成为制约HPC系统稳定性的最大瓶颈。

 技嘉的回应：3D打印散热架构

功耗越高，热流密度越大，而热流密度越大，对热管理方案的要求就越高。与火箭发动机、AI数据中心等应用领域类似，当传统散热方案逼近极限时，金属3D打印技术凭借实现复杂结构设计与结构功能一体化的优势，成为业界探索颠覆性散热方案的重要载体。技嘉此次在旗舰主板中亮出的金属3D打印技术，正是这一路径的体现。

据技嘉官方消息，技嘉这次发布的X870E AORUS INFINITY NEXT是其产品序列中的旗舰型号，专为最新AMD Ryzen 9950X3D2处理器打造，搭载64相供电设计，整合低轨卫星与数据中心级Quad OptiMOS技术，最高可提供5,120安培总电流。该主板采用火箭推进器等级散热材料，其创新的AI Gyroid M.2散热结构仅能通过3D金属打印实现，最高可提升44%的散热表面积。搭配3D打印均热板与蜂巢式金属背板，形成了从供电区域、固态硬盘区域到背板的立体化散热架构。

AI Gyroid M.2散热器

这是主板上最受关注的3D打印部件，覆盖在M.2区域。它采用了一种被称为Gyroid的TPMS（三周期极小曲面）几何结构。该结构创造了一个类似海绵的自支撑晶格网络，内部连续曲面最大化了热交换面积，同时保持了极佳的结构强度和流体渗透性。据技嘉官方数据，该散热器散热表面积最高可提升44%。

TPMS结构几乎无法通过传统制造工艺实现，金属3D打印已成为航空航天等多个领域探索TPMS结构的制造技术。值得注意的是，这类结构的性能高度依赖于结构参数的精确优化，技嘉在新闻稿中表示其通过AI算法对结构布局进行了优化，这体现了“AI驱动设计+增材制造”组合在该领域的初步探索。

3D打印金属均热板

据技嘉官方资料，X870E AORUS INFINITY NEXT首次在主板上集成了3D打印金属均热板系统，散热能力可达100W以上。从散热物理学的角度看，3D打印均热板的技术价值在于将吸液芯结构从二维平面升级为三维全向网络，使传热工质可在任意方向上被持续泵送，实现更均匀的温度分布。

来源：Paul’s Hardware

蜂巢式金属背板

采用六边形蜂巢结构的3D打印金属背板，据技嘉称刚度为同等厚度普通背板的三倍，同时气流面积最高可提升45%。这一设计的深层逻辑在于结构-散热功能一体化。背板中的六边形蜂巢既是材料力学上的最优轻量化拓扑形态，在空气动力学层面也属于对流传热的较优几何，两类需求在蜂巢结构上实现了统一。

这三个组件均为金属3D打印增材制造，构成了技嘉所称的“航天科技与数据中心级散热架构”。

 可能的增材制造合作方

根据3D科学谷的市场观察，在COMPUTEX 2026展会同期，来自中国台湾的参展企业Rayvatek也展示了其金属3D打印均温板和散热解决方案。

来源：Hardware Busters

值得关注的是，有媒体报道称，Rayvatek重点展示了一个三方合作项目，涉及Rayvatek、技嘉和CC Wang Lab，该项目被称为业界首款金属3D打印航天技术级主板散热架构。

来源：Hardware Busters

该项目专注于将先进的热结构直接集成到主板设计中，利用增材制造技术在最小化空间占用的同时优化冷却效果。随着主板和AI加速器热负载持续上升，此类方案对未来工作站和服务器平台的重要性将日益凸显。报道还指出，将结构和散热功能整合到单一组件中是金属3D打印的关键优势之一，使工程师能够在减少零件数量的同时全面提升性能。

从多方信息交叉信息来看，Rayvatek很可能是为技嘉旗舰主板提供金属3D打印散热方案制造的合作伙伴。Rayvatek在航空航天领域积累的技术经验，尤其是复杂晶格散热结构的制造能力，被首次应用在消费级主板领域。

 科学谷·视界

根据3D科学谷的市场洞察，2024年以来，3D打印热管理技术受到多领域应用企业、学术机构的重视，半导体/电子设备领域是3D打印散热技术的应用场景之一。该领域关注的典型3D打印散热技术方案为液冷板制造、均温板制造以及微通道散热。消费电子也属于其中的分支。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

虽然技嘉展示的这款旗舰级消费主板金属3D打印散热方案目前尚未有明确的量产计划公布，但是这次展示已让人们得以一窥下一代冷却解决方案可能的样子。

某海外视频博主在报道中称，技嘉这款主板仅是制造成本就约为3000美元，如果真上市销售，其价格会非常高。但是在散热挑战日益严苛的趋势下，随着3D打印技术成熟和成本下降，高端游戏PC、工作站等产品有望率先规模化应用3D打印散热组件，通过这一创新技术，探索自身的差异化竞争力。

知之既深，行之则远。基于全球范围内精湛的制造业专家智囊网络，3D科学谷为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察。有关增材制造领域的更多分析，请关注3D科学谷发布的白皮书系列。

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中南大学与南洋理工大学的联合研究团队系统研究了LPBF增材制造工艺制备的Al0.5CoCrFeNi高熵合金的拉伸性能、变形机制以及高周疲劳（HCF）响应，为理解LPBF 高熵合金的变形与疲劳机制提供了系统认识，并为通过“晶格摩擦工程”设计高强度、耐疲劳的增材制造高熵合金提供了指导。

激光粉末床熔融制备 Al0.5CoCrFeNi高熵合金的高周疲劳行为及变形机制研究

郑聃，牛朋达，甘科夫，袁铁锤，李瑞迪
中南大学，冶金与环境学院
中南大学，粉末冶金国家重点实验室
南洋理工大学，机械与宇航学院

研究结果表明，该直接打印态高熵合金在室温下实现了高强度与高延性的显著协同（899MPa与39%延伸率）。单轴拉伸变形主要由平面滑移、微带（microband）形成以及层片状位错边界（lamellar dislocation boundaries）的发展所主导，即使在接近断裂处也未观察到变形孪晶。在循环载荷下，该合金表现出明显的应力敏感性：在450 MPa时疲劳寿命急剧降低（43,802 周次），而在400 MPa时寿命提高至 544,320周次；当应力幅为 340 MPa时，循环次数超过10,000,000 次且试样未发生失效。值得注意的是，在循环加载过程中观察到变形孪晶，尤其在裂纹尖端附近。该合金固有的高晶格摩擦应力能够有效抑制广泛的循环应变局部化，从而在中等应力水平下提升其疲劳抗力。

 文章亮点

1.LPBF直接打印态Al0.5CoCrFeNi高熵合金在室温下实现高强—高延性协同~899 MPa 强度与39%延伸率。

2.单轴拉伸变形以平面滑移、微带（microband）形成及层片状位错边界演化为主，即使接近断裂也未观察到变形孪晶。

3.高周疲劳表现出显著应力敏感性，且循环加载（尤其裂尖附近）可激活变形孪晶；合金固有的高晶格摩擦应力可抑制广泛循环应变局部化，从而提升中等应力水平下的疲劳抗力，并为“晶格摩擦工程”设计提供思路。

内容简介

日前，中南大学大学粉末冶金国家重点实验李瑞迪教授课题组在Rare Metals上发表了题为“High cycle fatigue behavior and deformation mechanisms of Al0.5CoCrFeNi high entropy alloy by Laser powder bed fusion”的研究文章。通过提高晶格摩擦应力（lattice friction stress）协同提升打印态Al0.5CoCrFeNi合金的强塑性，更关键的是，该合金在单轴拉伸下几乎不发生孪生，但在疲劳裂纹尖端的强局部应力场中会触发孪生，从而改变裂尖塑性区演化与裂纹扩展路径。

采用LPBF制备Al0.5CoCrFeNi高熵合金，利用EBSD（相/织构/晶粒形貌）、ECC（细观变形与微带）、TEM（位错结构/层错/孪生）等表征手段研究了疲劳前后样品的组织演变：疲劳裂纹对LPBF 过程引入多尺度异质性（晶粒形貌、胞状亚结构、残余应力、缺陷）极其敏感。通过提高合金晶格摩擦应力，合金在循环加载过程中有效抑制应变局部化，在中等应力水平下提升其疲劳抗力，合金疲劳极限为340MPa，约为强度的38%。研究为理解LPBF 高熵合金的变形与疲劳机制提供了系统认识，并为通过“晶格摩擦工程”设计高强度、耐疲劳的增材制造高熵合金提供了指导。

 关键图文解析

图1 直接打印态Al0.5CoCrFeNi合金的物相鉴定与成分分析：（a）XRD图谱显示合金为FCC单相固溶体; (b) 合金的SEM观察和EDS能谱了均匀的元素分布；(c）样品的EBSD相分布图进一步证明了FCC单相基体；（d）各合金元素的含量。

图3直接打印态Al0.5CoCrFeNi合金的显微组织：（a-c）打印态合金在不同放大倍数下的STEM明场像；(d）基体的电子选区衍射花样.；（e）基体的高分辨图片（HR-TEM, (f-g) STEM显示了片层状的周期性析出物及其元素分布特征。

图文小结(图1-4)

EBSD + ECC + TEM 显示打印态具有典型 LPBF 层级组织，以柱状晶粒为主，局部夹杂细小等轴晶，晶内存在明显胞状/亚结构（~500 nm 量级）与高位错密度。TEM中可见堆垛层错与局部层片状特征。LPBF典型特征为强-塑-疲劳性能协同提供了可能：强度接近900 MPa，延伸率接近40%，疲劳极限约340 MPa。

图4 合金的力学性能：（a）单轴拉伸应力应变曲线；（b）疲劳SN曲线。

图6 EBSD表征了合金在单轴拉伸不同应变下的显微组织演变:（a1-b4）20%应变；（c1-d4）断口附近。

图7 利用STEM表征了单轴拉伸不同应变下的位错组态:（a-c）20%应变；（d-f）断口附近。

图文小结(图5-7)

EBSD+ECC+TEM显示，在单轴拉伸下，早期出现microbands（微带），随应变增加形成层片状位错边界（lamellar dislocation boundaries），即使接近断裂，也几乎看不到变形孪晶。结果表明：Al 提升晶格摩擦应力，抑制部分位错分解与孪晶形核，从而导致变形主要由位错的强平面滑移主导。

图8 高应力（450MPa）疲劳断口附近的微观组织观察：（a-b）裂纹尖端形貌，(c1-d3)尖端不同区域对应的IPF、KAM以及相分布图。

图10中应力（400MPa）疲劳断口附近的微观组织观察：（a-b）裂纹尖端形貌，(c-e)尖同区域对应的ECC图（电子衍衬图），显示了疲劳断口附近有孪晶形成。

图11中应力（400MPa）疲劳断口附近的微观组织观察：（a-c）分别对应不同区域的IPF、KAM以及相分布图。

图文小结（图8-11）

ECC/EBSD/TEM显示了在循环载荷下，裂纹尖端区域出现PSBs（持久滑移带），局部纳米晶化和变形孪晶，表现出与单轴拉伸不一样的断裂机制。结果表明：循环加载条件下，裂纹尖端局部应力集中，显著提高不全位错的分解驱动力，位错与孪晶“局部被激活，从而形成了滑移 + 孪晶的混合断裂机制。

 全文小结

1.揭示“单调拉伸与循环加载的变形机制可显著不同”，尤其是孪生在裂尖区域的条件性激活，为理解AM合金疲劳提供了可迁移框架；

2.提出并验证“晶格摩擦工程”思路——通过成分设计提高lattice friction stress，以抑制循环应变局部化并提升中等应力幅下的疲劳抗力；

3.将S-N行为、断口形貌与裂尖微观机制联动，形成从宏观寿命到微观机制的闭环证据链。

论文引用

Zheng, Dan, PengdaNiu, KefuGan, TiechuiYuan, and RuidiLi. 2026. “High-Cycle Fatigue Behavior and Deformation Mechanisms of Al0.5CoCrFeNi High-Entropy Alloy by Laser Powder Bed Fusion,” Rare Metals: e70314.

https://doi.org/10.1002/rar2.70314.v

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一方面，激光粉末床熔融（LPBF）增材制造技术在复杂几何成形、供应链敏捷响应与材料利用率上展现出无可比拟的优势。另一方面，当这些零件需要进入航空、国防或医疗等高风险领域时，制造商仍不得不面对一个沉重的事实——认证与材料测试的时间成本和经济负担，往往足以抵消增材制造本身带来的效率红利。

传统材料许用值（Material Allowables）体系建立在海量物理试样测试与统计置信度之上。

但是对于LPBF工艺而言，设备的黑箱特性、工艺参数与热历史的强耦合性，以及几何形状对性能的非线性影响，使得一次认证、批量复制的传统逻辑难以成立。每一个新零件、新材料组合或新设备配置，往往意味着重新启动一整套C/D基准物理测试，时间跨度以月甚至年计，成本呈指数级上升。

面对这一现状，行业共识日益清晰。如果认证模式不发生根本性变革，增材制造的工业化天花板将始终是海市蜃楼般的美好愿景而已。

 AI驱动的风险量化框架

正是在这一全球背景下，America Makes联合国家国防制造与加工中心（NCDMM）及美国国防部副制造技术办公室（OSD ManTech），于2026年初正式发布了总预算200万美元的”增材制造材料许用值人工智能应用”（AIM-4AM）项目（RFP）。

该计划旨在开发一套AI驱动的风险量化框架，在保持严格统计与工程置信度的前提下，显著压缩传统认证流程所需的物理测试规模。

而刚刚公布的入选团队中，由Dyndrite领衔，联合Mimo Technik与RTX的跨学科组合，将承担这一具有标杆意义的示范任务。

图片来源：America Makes

AIM-4AM项目全貌：不是用AI替代测试，而是用AI重构风险决策

AIM-4AM并非一个孤立的学术研究项目，而是美国国防部联合增材制造工作组（JAMWG）优先级战略的直接落地。其核心的切入点和落脚点非常明确：针对H1025状态的17-4PH不锈钢，构建一个能够将减少物理测试与量化风险概率、严重度或风险类别直接关联的智能化框架，从而支撑面向生产级零件的敏捷、知情决策。

根据3D科学谷的市场洞察，H1025状态的17-4PH不锈钢在航空、国防应用中很常见，比如做飞机零件、阀门、轴类等，而且沉淀硬化不锈钢对热处理工艺很敏感。如果AI能预测它的性能，有望泛化到其他领域的材料。

两阶段技术路线：从”初步数据集”到”降测试协议”

根据RFP披露的项目架构，入选团队必须在最长21个月的周期内（18个月技术执行+3个月报告收尾）完成两个紧密衔接的阶段：

Phase 0：初步认证数据集开发与初始验证（6个月技术+3个月报告）

·制定符合SAE AMS 7003或AWS D20.1/D20.1M标准的工艺控制文件（PCD）；

·按照美国空军飞行系统公告EN-FSB-25-01要求，生成17-4PH H1025的初步认证数据；

·关键约束：所有测试样品必须均匀分布在三台不同LPBF设备上使用三种不同粉末批次生产，以确保数据的工艺代表性与统计稳健性；

·开发并训练AI模型，预测测试需求及关联风险；

·开展有限物理测试以验证AI预测，包括拉伸测试（ASTM E8/E8M）和疲劳测试（ASTM E606/E606M）；

·交付物：初步认证数据集、AI驱动框架、验证报告，以及向Phase 1过渡的Go/No-Go评审（必须在Phase 0结束前30天完成）。

Phase 1：AI模型开发、扩展验证与降测试实施（12个月）

·通过扩展物理测试验证并精炼Phase 0开发的降测试协议；

·补充高周疲劳（ASTM E466）、压缩、腐蚀、热膨胀等更全面的材料表征；

·基于验证结果精炼AI模型，扩展风险报告与敏捷决策框架；

·将AI模型扩展至零件级认证，执行风险接受框架的验证测试；

·开发在零件生产环境中使用AI框架的操作概念（Concept of Operations）草案，并确保与MMPDS（金属材料性能开发与标准化）许用值开发原则对齐；

·交付物：经验证的AI驱动风险框架、Workbench for Additive Materials (WAM)格式材料数据集、操作概念草案及更新后的AI模型。

严苛的测试与数据治理要求

AIM-4AM对数据谱系（pedigree）和可重复性提出了近乎军工级的标准：

·测试实验室：所有用于生成许用值数据的测试必须在NADCAP认证实验室完成；

·材料表征清单：涵盖拉伸、轴承、剪切、压缩、应力腐蚀开裂、晶间腐蚀敏感性、疲劳、疲劳裂纹扩展、密度评估、硬度、热膨胀、表面粗糙度、微观结构/缺陷评估、体积及渗透检测等14项以上指标；

·数据格式：所有材料性能数据集必须使用国防部Workbench for Additive Materials (WAM)标准格式，并定期上传至America Makes CORE数据库，确保可追溯、可复用、可审计；

·政府咨询委员会：项目团队必须与国防部项目办公室及JAMWG协调，组建包含武器系统平台OEM（原始设备制造商）的政府咨询委员会，确保技术转化路径与国防应用需求直接挂钩。

核心方法论：主动学习+物理锚定

RFP特别强调，AI/ML在此项目中的角色不是替代现有标准或实验验证，而是作为“支持性工具”提升材料性能数据集开发的统计相关性，改善对LPBF材料变异性的理解，并降低传统数据生成方法的成本与时间。

项目强化了主动学习Active Learning策略：ML模型利用量化不确定性，推荐最具信息量的下一个实验或测试条件。例如，当拉伸和压缩数据已快速达到统计收敛时，模型可指示无需进一步测试；而当疲劳数据呈现较大离散性时，模型则指向需要额外的定向测试。这种通过数字化方式收敛需要实物测试的需求的逻辑，与新加坡标准理事会在推动国际框架合作:数字孪生用于金属3D打印组件数字化认证方法工作项目高度契合，与新加坡的SynaCoreAM-DT数字孪生软件所具备的自进化基因形成了呼应。

 软件定义制造统计化认证

在这一严苛框架下，Dyndrite领衔的团队分工呈现出清晰的”算法-制造-转化”闭环：

Dyndrite作为主导方，将依托其在软件定义制造、特征感知工艺开发及可扩展LPBF工作流领域的技术积累，承担核心AI/ML算法框架、风险量化方法论及数字基础设施的开发；Mimo Technik负责执行受控LPBF成形与测试协调，确保实验数据严格符合NADCAP标准与跨机跨粉批次要求；RTX作为技术转化伙伴，确保研究成果能够直接面向国防与航空航天应用的落地需求，并支撑MRL/TRL的逐级提升。

根据Dyndrite创始人兼CEO Harshil Goel，增材制造认证历史上依赖大量的C/D基准物理测试，原因在于设备本身的黑箱特性带来了工艺不确定性与风险，本项目的核心在于利用以工艺控制、数据谱系、统计置信度和验证测试为根基的机器学习辅助方法，更智能地量化并管理这种不确定性。

图片来源：DynDrite

根据3D科学谷的市场研究，C/D 基值认证是增材制造零件进入航空航天等高端领域的准入门槛：监管机构要求企业通过成百上千个物理试样的拉伸、疲劳等测试，统计建立材料性能的基准数据集（即 C/Basis 或 D/Basis），以此作为设计许用值的依据。

然而，这种穷举式的物理试错不仅耗时数年、耗资数百万，且每换一次设备或工艺参数就要重新来过。数字孪生辅助认证的价值正在于此——通过在虚拟空间中高保真模拟熔池演化、微观组织形成和力学性能响应，企业可以用仿真与 AI 预测替代大量重复性的物理试样测试，有望将认证周期从年计算压缩到月计算，且把成本从百万美元级降到可承受的工程预算内，让增材制造真正具备商业规模化的经济可行性。

图片来源：3D科学谷

该计划与更广泛的产业优先事项高度一致，即加速增材制造工业化进程，同时提升合格增材生产在可重复性、可扩展性与可信度方面的表现。

长远来看，机会不仅仅在于减少测试。更在于通过智能参数开发加速增材制造的产业采纳，并建立对制造过程的深层信任。

 另一条主线：
     当AI替代海量测试与数字化认证并肩

AIM-4AM项目，其深层逻辑与新加坡标准理事会近日推动成立的数字孪生辅助金属3D打印组件认证方法国际合作框架技术报告（TR）编制工作形成了跨洋共振。两者共同指向一个不可逆的产业趋势：增材制造正在从物理测试驱动认证（Test-based Qualification）向模型与数据驱动认证（Model-based Qualification & Digital Certification）跃迁。

一、传统认证模式为何成为增材制造规模化的结构性天花板？

前文所述的全球痛点，在航空、国防及医疗领域表现得尤为尖锐：

·几何非标准化：每换一个零件形状、支撑策略或摆放角度，热历史即改变，物理测试的代表性被削弱；

·工艺黑箱化：LPBF设备内部的热循环、熔池动力学、扫描策略交互，使得相同参数≠相同性能成为常态；

·成本不可扩展：为每一个新零件、新材料、新设备组合进行全套物理认证，时间与资金成本呈指数级上升，直接抵消了增材制造小批量、高复杂度的核心优势。

这正是认证是最大规模化障碍的底层原因，也是新加坡SSC启动TR框架编制的现实出发点。

二、数字化认证：从替代测试到重构信任链

根据3D科学谷的市场观察，新加坡SSC推动的TR框架，并非简单主张用端到端的数字孪生一站式仿真取代实验，而是试图建立一套数字孪生辅助认证（Digital Twin-Assisted Qualification）的最低共识基线。

其核心逻辑包含三个层次：

1.第一性原理锚定（Physics-First Anchor） 与Dyndrite强调的it’s just math and physics一致，数字化认证的前提是模型具备可解释的物理根基。热传导、熔池流体动力学、固态相变、残余应力演化等机理必须被忠实嵌入数字孪生内核，而非纯粹的数据拟合。新加坡框架特别强调，任何被采信的模型预测必须能够追溯其物理假设与验证边界。

2.数据谱系与过程追溯（Data Pedigree & Process Traceability） AIM-4AM项目中反复提及的data pedigree（数据谱系）——包括粉末批次、设备校准、工艺参数、后处理条件及测试标准——正是数字化认证的关键基础设施。增材制造的认证对象不应仅是最终零件，而应是从粉末到性能的全链路数字指纹。新加坡TR框架试图为这一全链路数据的采集、存储、调用与审计建立标准化语法，使得模型预测可以在可追溯制造数据和可预测质量结果的置信区间内被监管机构有条件采信。

3.统计置信与风险量化（Statistical Confidence & Risk Quantification） Dyndrite项目明确将statistically informed reduced-testing protocols作为目标，这与新加坡框架中”建立可接受的不确定性阈值”高度吻合。数字化认证不是消灭不确定性，而是将不确定性从黑箱直觉转化为可量化、可分配、可管理的置信分布。不同行业（航空、能源、医疗）对残余应力、孔隙率、疲劳寿命的容忍度不同，TR框架的任务之一正是推动这些阈值的国际协调。

三、国际机构的探索图谱：标准为何集体转向模型认证？

在Dyndrite与美国国防部推进AIM-4AM的同时，全球主要标准与技术机构已展开并行探索：

·NIST（美国国家标准与技术研究院）：长期资助基于概率方法的增材制造认证前置研究，探索”零件相似性”（Part Family/Similarity）概念作为物理测试的替代路径；

·NASA：资助火箭与航天器增材部件的认证技术开发，推动将工艺仿真纳入适航审查的证据链；

·DNV·GL（挪威船级社）：在海洋工程与能源领域率先发布增材制造认证指南，逐步接受经充分验证的模型预测作为合规证据；

·新加坡SSC：作为亚太地区的标准枢纽，其TR框架的独特价值在于国际合作定位——新加坡的定位是合作纽带，它不试图建立排他性国家标准，而是为不同监管体系（FAA、EASA、CAAC、MOM等）之间的模型互认提供技术语法，降低跨国供应链的双重认证成本。

图片来源：SynaCore Pte. Ltd.

这一全球图谱揭示了一个深层趋势：认证标准的合作，正在从测试能力的合作转向模型可信度与数据治理能力的合作。

四、对增材制造产业发展的三重意义

1. 经济可行性与认证合法性的剪刀差收窄

当前增材制造的经济可行性（打印成本下降、效率提升）与认证合法性（缺乏被监管机构广泛采信的数字认证路径）之间存在显著剪刀差。Dyndrite的AI降测试方法与新加坡SSC的TR框架，有望在未来3-5年内显著收窄这一差距。

2. 从设备认证到过程认证的转移

传统思维将认证绑定于特定设备型号（如某品牌LPBF设备通过认证）。数字化认证推动的是过程数字指纹认证——只要数字孪生证明某一特定工艺路径在热力学、冶金学上满足性能要求，且全过程数据可追溯，设备品牌不再是认证的硬边界，而是设备商需要提供更稳定的设备从而满足数据的置信水平。软件将跨越硬件设备而发挥作用，而没有采用最先进的软件的设备厂商也将面临着无法进化的窘境。

3.为虚拟预认证（Virtual Qualification）奠定标准基石

对于深耕数字孪生平台的企业而言，新加坡标准委员会推进的数字孪生辅助数字化认证TR框架的编制意味着其技术输出不再只是工艺优化工具，而是可以逐步转化为监管可采信的认证证据。当数字孪生预测被纳入正式认证工作流，增材制造将首次实现先仿真、后打印、即合规的虚拟预认证模式，从根本上重塑设计-制造-认证的时序逻辑。

 一场关于信任的产业基础设施革命

AIM-4AM项目与新加坡SSC的TR框架，一个聚焦AI如何减少测试，一个回答减少的测试如何被监管接受。两者合流，标志着增材制造产业正从工艺创新的单一赛道，进入工艺创新+认证制度创新的双轨并行阶段。

数字化认证的真正价值，不在于取消物理测试，而在于用更聪明的数学、更透明的数据和更清晰的概率语言，重新定义如何信任一个增材制造零件。这不是一蹴而就的替代，而是一个需要数据积累、标准共识与时间验证的渐进过程。但方向已经明确：未来的增材制造认证，将建立在可验证的数字孪生与AI结合的数字基础与模型和算法之上，而非仅仅建立在可触摸的物理试样之上。

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在增材制造领域，通过传统试验路径完成一次微观结构表征,包括确认金属零件内部的晶粒取向、相分布及其与力学性能的关联，所需成本是多少？

 基于模型的认证：成本与速度

根据ASTM ICAM Conference 2020披露的行业基准：构建样品约1,000美元，样品制备约200美元，EBSD/显微镜表征约200美元，再计入机时、粉末损耗与操作员工时，单次完整表征通常超过1,400美元。若需统计置信度，同一工艺需重复数十次，十次的表征约合计为14,000美元。

而基于物理的数字孪生仿真路径呢？参考AWS EC2 m6g.12xlarge（48核）云实例的公开定价，8小时运算加软件许可，算力成本约为10美元，SynaCore AM-DT数字孪生Pro版本折算到8小时的费用约4.45美元。算力加上软件摊销费，约14.45美元，与十次的表征费用相比差了千倍。

这并不意味着数字孪生已经能够完全取代实验检测。但它提出了一个值得认真对待的问题：说明数字孪生已经具备了预认证的经济层面可行性。但经济可行性不等于认证合法性。后者需要的不仅是算力和算法，还有时间、数据和标准机构的共识。

图片：复杂且数字化的增材制造特质
为数字孪生辅助认证提供了可行性

© SynaCore

 推动数字化认证国际合作框架

国际上，模型基础认证目前仍处于标准制定与技术验证的交叉阶段。

新加坡标准理事会正在推动国际合作框架，近日，金属3D打印组件数字化认证方法工作项目启动，该数字化认证方法技术报告（TR）编制由新加坡标准理事会发起，项目召集人为Guglielmo Vastola博士，参与机构覆盖了从监管侧到产业侧的完整链条：

监管机构与公共部门包括新加坡陆路交通管理局（LTA）、海事及港务管理局（MPA）、民航局（CAAS），代表了轨道交通、船舶航运、航空的关键基础设施领域对增材制造部件认证的监管需求。

国际认证与检验机构构成了技术合规性的核心评审力量，涵盖美国船级社（ABS）、ASTM、DNV、DNV GL、法国必维国际检验集团（Bureau Veritas）及德国TÜV南德（TÜV SÜD PSB）。这些机构的参与意味着TR框架在起草阶段即需兼容国际主流认证体系的现有规范接口。

工业终端用户包括新科宇航（ST Engineering）、阿尔斯通（Alstom）、SBS Trains、Tru-Marine及ELH Tech，涉及航空维修、轨道交通、船舶动力与防务装备等具体应用场景，为标准的物理量充分性与置信区间阈值提供来自工程一线的验证需求输入。

增材制造生态与研究机构方面，该项目不仅包含本地增材制造服务商参与工艺实践反馈；A*STAR IHPC高性能计算研究院、A*STAR IMRC材料研究院及A*STAR SIMTech制造研究院提供高性能计算、底层材料、工艺研究的支撑。

这一参与结构表明，该TR并非单一技术企业的内部规范，而是试图在监管机构、认证机构、终端用户与研发机构之间建立关于数字孪生辅助认证的最低共识基线。各参与方的共同约束是：标准必须既满足新加坡本土关键基础设施的安全监管要求，又具备向国际推广的技术兼容性。

在这个项目中，新加坡标准理事会提出的TR框架将其归纳为：

1.数字孪生软件架构的界定

什么样的软件架构才具备承载认证法律效力的资格？当前市场上的多数数字孪生停留在可视化或静态仿真层面，缺乏与物理制造过程逐层同步的动态反馈能力。

2.物理量的充分性识别

什么样的输入端才能覆盖输出端微观结构、孔隙率、残余应力和力学性能等的预测？该TR框架标准需要建立从工艺参数到终端性能的完整物理证据链，而非依赖抽样检测的统计推断。

3.可接受置信区间的量化

模型预测与实验测试之间的误差，达到什么水平才能被认证机构采信？目前这个阈值尚未统一，不同行业（航空、能源、医疗）的容忍度也不相同，这是该TR框架标准要解决的问题。

图片：建立关于数字孪生辅助认证的最低共识基线
© SynaCore

 SynaCore的回应
     第一性原理与自进化架构

SynaCore AM-DT的求解器内核由A*STAR高性能计算研究所（IHPC）开发，将能量守恒、动量守恒、质量守恒等基本物理定律嵌入计算框架，覆盖牛顿力学、麦克斯韦方程组、玻尔兹曼方程和热力学定律。这种基于物理的求解器生成的预测，在理论上具备跨材料、跨工艺参数的外推能力，区别于纯数据驱动的黑箱拟合。

不同厂商的设备在激光功率分布、扫描策略、舱室热环境和材料批次上存在客观差异，同一套软件如何适配这些差异？SynaCore的解决路径是”数字DNA”概念。同一套第一性原理架构在不同设备上运行时，会基于各自的传感器数据和工艺反馈，校准出不同的模型参数组合。这些参数组合构成了该设备独有的“数字DNA”。这意味着，数字孪生的预测能力不是通用模板，而是随具体设备和使用历史逐步分化的专用资产。

这种专用资产的形成过程，即自进化机制，发生在软件与设备适配的每一个打印周期中。系统将实际传感器数据（熔池温度、声发射信号等）与预测结果进行回溯比对，量化预测误差并更新模型参数。随着打印次数增加，模型对该特定设备、特定材料批次的预测精度逐步提升。这是一种模型-数据共生机制，也是SynaCore区别于传统一次性仿真软件的一大特征。

 三层架构与数字认证发展路径

SynaCore AM-DT采用三层架构来组织上述能力。

第一层是离线级数字孪生（Offline-Level DT），用于高保真仿真和工艺参数优化。它通过热仿真预测零件尺度的热历史，结合传感器特征实现孔隙率、沉淀相、微观结构和力学性能的预测，并通过其Adaptive ToolPath实现扫描策略的逐层自适应调整。这一层直接回应了标准挑战中的物理量充分性识别问题。

第二层是系统级数字孪生（System-Level DT），聚焦工艺链管理和实例认证组件（Instance-Qualified Components）的数据整合。它将设计、材料选择、工艺规划、生产和后处理阶段的数据纳入统一平台，构建可审计的制造设备网络和数据存储系统，为认证机构提供可追溯的数据链路。

第三层是产品级数字孪生（Product-Level DT），聚焦全生命周期管理。它通过持续更新虚拟模型与物理产品收集的数据，追踪产品在使用过程中的性能衰减，用于预测性维护需求评估。这一层目前仍在部署阶段，主要面向高价值长寿命部件（如航空结构件、能源装备）。

关于预认证的实际边界，现阶段SynaCore AM-DT当前的能力主要集中在设计优化和风险筛查层面。在零件实际打印前，系统可以基于第一性原理物理仿真，预测其微观结构演化、残余应力分布和热处理响应，并生成自适应工艺参数推荐，减少物理试错的次数。

图片：SynaCoreAM-DT数字孪生的多尺度仿真重构性能预测范式
© SynaCore

国际上，NIST、NASA、DNV·GL等机构近年来不约而同地转向模型基础认证，直接原因是传统认证模式在增材制造领域遇到了硬性边界。增材制造涉及多物理场耦合、跨尺度现象和高度非线性工艺，传统”经验试错+统计推断”的认证周期往往长达数年，某些极端场景下甚至超过十五年；对于船舶螺旋桨、航天器承力件等大型复杂构件，全尺寸物理测试在经济性和可行性上已接近极限。这些机构的参与并非主动”拥抱新技术”，而是被现实问题推动后的务实选择。

就进展而言，相关工作目前仍处于标准建立初期。NIST正在制定模型基础验证与认证的计量学指南，核心任务是建立数字孪生预测结果与物理测试结果之间的统计等效关系。DNV·GL已公开表态，认为行业需要基于验证模型、概率方法和零件相似性的替代方案。NASA则资助了相关技术开发，用于火箭与航天器增材部件的认证前置研究。SynaCore的渐进式路径是：先通过虚拟仿真与物理验证的并行比对，积累预测准确性的历史证据；再逐步推动监管机构在特定场景下有条件采信模型预测结论。这是一个需要数据积累和时间验证的过程，而非一蹴而就的替代。

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