在金属3D打印领域，大尺寸、多激光是粉末床选区激光熔化设备其中一项重要发展趋势。大尺寸设备意味着更高的工作效率，可以加快在航空航天、船舶、汽车等领域的应用，但也对3D打印工件的质量与精密性也提出了更高的要求，打印后处理的问题也逐渐显现：增材制造特性决定了粉末残留的必然性，如何有效清理大型工件内部残留的粉末，成为后处理的一个重要课题。

浙江拓博环保科技有限公司针对大型粉末床激光熔化3D打印零件清粉后处理过程中的常见问题进行了分析，并提出了相关清粉解决方案。借此，我们可以对粉末清洁（尤其是复杂大型工件）后处理进行一定了解。

 清粉-3D打印后处理重点环节

根据浙江拓博，3D打印零件漫长的手工后处理和去粉化方法为制造商增加了不少成本。小型工件虽然可以人工进行清理，但逃逸的粉末仍会对操作员身体健康产生不利的影响，更何况是大型精密工件。若想做好工件的清粉，做好以下几点是关键。

一是人工清粉的效率和安全问题。对于结构复杂且内部管路细密、质量较大的工件来说，人工清粉的技术有限，且不能通过摇动、振动等方法使粉末完全与工件分离，不仅清粉有难度，效率也不高。

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安全问题包括工件安全和操作工人的安全，工件安全是指若操作不当引起工件损坏，对制造商来说是会造成极大损失；不仅如此，清粉过程中若防护不当，操作工人长期吸入空气中的金属粉末，也会对健康造成极大的影响。

二是粉末回收再利用问题。粉末处理不到位首先会造成环境污染。金属粉末价格高昂，能在不影响粉末质量的情况下回收再利用有助于降低金属粉末材料的使用成本。

 大工件清粉解决方案

基于以上痛点，浙江拓博针对解放人力、保护操作员安全、保证工件安全、提高清粉效率、粉末高效回收等多个方面做了研究与试验，推出面向大型工件粉末清理的TCB-100 3D打印工件清粉系统。

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该系统的应用领域是航空航天、汽车、船舶等大型3D打印工件的内部及隐藏空隙的清洁工作。旨在以尽可能少量的人工操作，尽多且高效地回收设备中残留的粉末。

根据浙江拓博，通过该系统节省的时间高达90%，显著减轻人力负担，且能在惰性气体的保护下实现各种清粉操作，极大的保护了设备安全。加之在密闭的空间内操作，操作员的劳保安全也将得到有效保障。

对增材制造用户来说，清粉后处理的时间缩短，为用户缩短交货的时间，降低成本降低，提高盈利能力，都起到了积极的作用。

 多管齐下，高效清粉

从负载设计上来看，大型、坚固的结构为大型工件的清粉提供了可能性。TCB-100 3D打印工件清粉系统可安装工件尺寸450x450x450(mm)，负载可达到130kg，此规格能覆盖大部分市场上大型工件的清粉需求。

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清粉的高效与否取决于清粉功能的设计。TCB-100针对复杂粉末路径难处理的特性，设备通过伺服电机使工件可360度立体旋转，这一设计在清洁具有复杂粉末路径的工件内部粉末时具有其优势。可采用程序来进行工件控制，也可通过符合人体工程学的摇杆来进行控制，并且可以通过摇杆控制工件旋转的速度。360度立体旋转，让粉末流动更加可控，也能根据实际情况加以调节。

除此之外，振动装置和吹尘枪等套件的搭配使用，也将有助于提高设备清粉的效率。设备通过振动装置对工件实施振动，从而将工件中密实的粉末被振散使其易于流动、脱落。配有吹尘枪套件用于高压吹扫狭小空间内的粉末，并且设有吸粉接口，可对接吸粉设备直接将粉末回收。

 经第三方认证的防爆性能

后处理的过程中，除了要考虑到清粉的操作性与效率，对安全性的考虑也是重中之重。3D打印工件中的金属粉末通常都是易燃、易爆的，经过防爆认证的设备是引入粉末清洁系统时重要的考量标准。根据浙江拓博，其TCB-100 系统经过了第三方权威认证机构的认证。

金属粉末活性高，容易造成安全隐患，提前做好防护便能大大规避风险。拓博TCB-100粉末清理系统为提高粉末床金属3D打印安全性所做的努力包括：全自动惰性气体保护，在线检测手套箱内氧含量、压力，面对突发情况可快速做出反应；全密封手套箱设计，在密封的情况下操作内部工件；充气密封结构，确保手套箱的高防护及氧含量的持续保持；进口耐磨、抗老化防静电手套，符合防爆要求，进一步保障操作员的安全；电器元件及PLC均采用国际一线品牌，如ABB，西门子，费斯托等，为保障设备的高效耐用提供助力。

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TCB-100粉末清理系统还配有系统化设计，例如定制化全电动叉车、吸粉设备、筛分设备等供选配，配合清粉设备完成更加高效的运输、清粉、筛分、回收等一系列的工作。

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 机械模型

机械模型可以对工艺过程中的变量如温度场和速度场、冷却速率和凝固参数等在增材制造过程中不易测量的量进行计算。这些模型提供了增材制造打印部件在工艺参数变化和原材料的热物理性质发生变化时显微组织和性能如何变化的现象进行描述。然而，工艺和产品的数字表征在当今还面临着巨大的挑战。这一复杂性的表征，通常是选取最为重要的工艺参数而忽略不重要的工艺过程。这些假设基本是可信的，其可信的程度通过模型预测的结果同实验结果相比较来验证。此外，该任务所用的模型一般是借鉴熔化焊接和冶金学中的模型。

增材制造中的机械模型广泛地用于参数变化和部件组织性能之间的关系预测中。大多数的工艺参数的物理变化需要应用多尺度地模拟来表征，并且在某些场合中还会用到跨尺度的变化。大多数的模拟需要用到瞬时的3D温度场。考虑到计算效率的变化取决于所考虑地物理工艺过程和计算的尺度。当计算是在介观尺度进行时，其计算速度是非常快的。然而，采用同样的计算对粉末层面地模型进行计算则需要几倍数量级的时间。因此，将时间尺度和长度尺度结合在一起是一件非常有挑战的事情，需要进一步的研究。在这里，我们对现有的研究进展进行回顾，对机械模型在金属打印中面临的机会和挑战也做了介绍。

 传热模型和金属流动模型

金属打印包括加热、熔化、凝固和固态相变的过程，以及熔化区形状、显微组织、缺陷、机械性能和残余应力和变形的演变情况。对这些物理参数的变化同部件组织性能的定量关系的理解始于熔化区瞬时温度场和液态金属流动的模拟。传热和液态金属的流动的模拟基于质量守恒、动量和能量守恒的原理来获得诸如温度-时间历史的变化、熔化区形状和凝固速率的变化等。图5a为在PBF-L、DED-L工艺中利用粉末和DED-GMA中利用丝材为原材料时得到的典型的熔池的温度场和速度场。熔池的3D温度场分布和形状变化以及原材料（粉末或丝材）的变化可以通过基于介观模型的传输现象来获得。这些模型可以模拟在多层沉积时的情形，此时每一层包含着多道熔道。

增材制造是依靠局部原材料的熔化和凝固来实现的，结果，熔池的形状和尺寸影响着打印部件的显微组织和性能。除去对部件的形状特征进行计算之外，这些模型还可以计算在制造过程中沉积金属时的多个热循环。这些结果可以提供不同监控位置的温度-时间数据图（见图5b）。热循环对显微组织的模拟是非常必须的。实验测量诸如详尽的温度-时间-空间的数据是非常困难的，这是因为增材制造工艺本身的复杂性的本质所决定的。然而，在某些局部区域的温度-时间数据，如果可以获得的话，对测试和校准模型是非常有用的。从传热和流体模型中得到的结果可以促进对显微组织、晶粒结构和可打印性的定量理解。

 显微组织演变的模拟

在显微组织中不同成分变化时相分数的模拟有助于理解打印部件在热处理前后的性能。每一可热处理的合金在加热和冷却时经受着独特的相变过程。结果，显微组织的模拟是同合金密切相关的，代表着显微组织演变过程中每一个相发生相变的可能的途径。在金属部件经受多道热循环时多道熔化焊的显微组织的计算方面的文章是比较丰富的。这一过程同增材制造工艺是比较相似的。在这些系统和增材制造中，可靠的显微组织的计算已经通过在连续冷却相变图和相分数随时间的变化中所得得详细得动力学信息而获得。

相变的模拟和显微组织特征的尺度曾经用来考虑热历史和 合金成分。Avrami等式显微组织的计算，基于Johnson-Mehl对PBF-L Ti6Al4V合金是非常有用的，同时连续冷却相变图已经被用来理解DED-L Ti6Al4V的显微组织的演变，同时用于DED-L In718合金的析出动力学的模拟。尽管这些计算结果提供了相分数的可靠结果，但他们却不能提供形貌方面的信息。相变模拟手段被用来解决小长度范围内的显微组织的特征。例如，相场模拟铝合金的显微组织演变时则呈现出枝晶的生长，见图5b。相场模拟同时还被用于镍基高温合金的显微组织的计算。在DED-L Ti6Al4V合金时β相向织篮α相的固态相变转变。曾经利用相场模型基于粉末尺度的温度计算进行模拟。在这些模型中，将物理模型中的孕育、加热和冷却考虑进3D的熔体流动中是非常有挑战的。同样，边界条件中的能量场的定义也是如此。相分数演变在实验数据和计算数值方面定量数据的缺乏（在长度方面同部件相比）增加了困难。

图5 金属打印时不同类型的机械模型的结果

 晶粒结构演变的计算

晶粒的形貌、尺寸和方位影响着部件的机械性能和化学性能。晶粒尺寸的空间变化和形貌可以通过不同方向一定的截面来观察。然而，取决于所选取的平面，柱状晶有可能在某些截面看起来像等轴晶。基于Monte Carl的晶粒生长的模拟可以理解打印部件的晶粒结构。这些模型可以模拟不同晶粒形貌的过渡状态，如柱状晶向等轴晶的转变，在同方位相关的凝固状态下晶粒生长方向的变化以及多个热循环时固态下晶粒生长方向的变化以及多个热循环时固态晶粒的生长等。晶粒形貌的孕育密度的影响的计算则表明等轴晶的数量随着孕育密度的CET的增加而变化，此时孕育密度比较大。

3D晶粒的生长模型可以揭示晶粒结构的演化和提供有关晶粒形貌、尺寸和方向以及织构方面的信息。这些计算需要温度场的3D瞬时信息、熔化区的尺寸、局部的温度梯度和在不同方位的凝固生长速率，所有这些可以通过热模拟和流体的模拟来获得。晶粒从部分熔化的晶粒进行外延生长和遵从凝固前沿的最大热流方向。可以在一定的横截面上呈现出等轴晶。

 残余应力和变形的模拟

应力和应变的演化采用实验来确定是比较困难的，但热模拟模型则广泛的得到应用。这些模型的计算工作量非常大并且给予热传导模型而忽略液相金属的流动，这是熔池中比较典型的热传导机制。更精确地计算将考虑对流传热，同计算软件和硬件的改善结合在一起来进行。残余应力的分布和应变随激光扫描路径的变化在PBF-L、DED-L和DED-GMA时的变化是非常显著地，见图5d。这些计算考虑了对流传热并且在PBF-L时揭示出最小地残余应力和变形。这是因为熔池的尺寸小、沉积速率比较低。此时计算量过大，也是不太实际地。

 缺陷形成的模拟

在介观尺度模拟过程中，小尺寸的特征如表面粗糙度是不会进行模拟的。粉末尺度的模拟则比较适合解决这一问题，因为这些模型比较典型的模拟1mm3或者网格尺寸比较小，在1-2微米时比较适合。时间分布经常限制在几纳米范围内，液态金属流动的高速率下来维持计算的收敛在较小的网格间距。因此，这些模型需要花一天或者更多的时间来运行计算。由于匙孔不稳定性造成的空隙的形成可以通过粉末尺度的模型进行模拟。

机械模型用于不同缺陷的形成，诸如气孔、合金元素烧损和裂纹等开始得到应用。常见的增材制造打印合金中，气孔的形成在PBF和DED中是由于熔化不充分造成的。匙孔诱导的气孔在高能量密度时的模拟可以捕获到匙孔壁的不稳定的本质。另外一个比较重要的问题则是在高温沉积时的元素烧损。挥发性元素的选择性损失会导致原材料和沉积后的制品在化学成分上存在显著的差别。成分的变化同时也会影响到沉积制品的显微组织和性能。

许多合金的成功打印受到熔化和凝固过程中裂纹敏感性的阻碍。大量的裂纹经常会在柱状晶晶粒的边界发生。晶粒形貌从柱状晶到等轴晶的晶粒形貌的变化会抑制凝固裂纹的形成，因此提高了合金的可打印性。多个途径同CET的冶金学相关的手段给予了讨论，这在柱状晶向等轴晶的转变中已经给予了介绍。所有这些办法需要对凝固状况的传输现象和晶粒结构的演化模型进行定量评估。

 可打印性的评估

打印时的评估通过检查部件常见缺陷，如变形、成分变化、未熔合和裂纹的敏感性等。综合的和减少阶次的模型是可行的，可以用来完成任务。理论尺度上的分析可以用来测试合金对热变形的敏感性。合金对于未熔合的敏感性可以通过传热的数值来模型和流体的计算来得出。一个给予可打印的数据库的模型实验证实后可以减少试错和促进部件质量认证的开发时间，这对打印新合金来说是节省时间和节约金钱的。

在当前，只有少量的商业合金比较容易实现打印，用于增材制造打印的特定的设计还刚刚开始。一个比较重要的目标是通过减少常见缺陷的办法来提高其打印性能。例如，以Cr-Mo-V工具钢的粉末和马氏体不锈钢的粉末进行DED-L后其机械性能优于传统的制造工艺。将Ti和Cr粉末进行混合后采用DED-L进行打印可以获得较好的强度和韧性。将Si添加到2021、6061和7075铝合金中进行打印会导致细小的Al3Zr或Al3Sc相的析出。作为晶粒细化的接种体并且阻碍裂纹的产生。新的镍基合金hastelloy合金被设计出来用于PBF-L打印，用来阻碍裂纹的生成。

机械模型是功能强大的模拟工具，可以提供不易获得的视野。然而，这些计算需要对背后的物理机制有深入的理解，而且这些数据却又不易获得。此外，机械模型通常都比较复杂且需要比较显著的计算资源和用户要具有比较熟练的技巧。相反的，机器学习则仅仅需要较少的编程知识和模型技术，结果，该技术得以广泛的应用。

 机器学习在金属打印中的应用

机器学习可以促进计算机进行可靠的预测，通过不同的源头获得的数据来学习。比较有用的信息和相关关系从数据中提取而不需要对现象进行指导或进行额外的编程。预测的精度可以提高产品质量和数据的体积。这一技术强大的开源编程能力使得机器学习可以解决复杂的问题。这一复杂的问题自第一次出现时可能很复杂。在这里，先介绍一下开源的算法和代码，然后讨论一下其有效的用途和对金属打印造成的影响。

 使用机器学习的原因

通过不断的试错的办法来获得高质量的部件是不仅速度极慢且成本-效益也低的办法。因此，机器学习则开始广泛的应用于金属打印的全过程（见上一篇中的图3）。金属打印中的显微组织、性能和缺陷的演变取决于多个同时发生的物理过程。因此，产品一体化的现象的预测在目前是没有的。机器学习可以作为预测显微组织、性能和缺陷的工具。该方法并不需要给予对现象的理解来利用复杂的公式来解决问题。结果，计算会非常迅速。此外，输入变量的等级制度和输出数据的敏感性是可以确定地。最后，机器学习的程序比较容易构建，这是因为经过测试，容易使用和可靠地算法的有效性地缘故。

 广泛可靠地资源

在增材制造中机器学习的应用在机器学习模型和开源的程序的应用上得到应用。模型的分类，如决策树、随机树和K-近值邻居均是数据分类问题中比较有用的，如打印部件中探测到的或探测不到的气孔。这些模型也用作决策。回归模型，如人工神经网络、Bayesian神经网络和支持向量机被用来给予功能的角度将输入和输出联系在一起，并且可以在一套输入参数后预测可变的输出量。开源的编程，如WekaScikit学习、TensorFlow、Keras和Theano则可以非常容易地进行使用。这是因为这些伴随着大量的手册和测试案例。在接下来的章节，我们检查了机器学习在构建金属部件的不同阶段应用机器学习提高产品质量地案例。

 金属打印中的应用

机器学习在金属打印中的应用受到管理复杂的工艺过程和强大的开源代码的有效性的驱动而得到快速的发展。最近的应用范围包括 从工艺规划到参数优化、传感的控制和提高熔化区域的贡献、定制显微组织和缺陷的迁移等，见图6。这些例子显示了机器学习在金属打印中的重要性，其应用可以单独进行，也可以同机械模型组合在一起使用。

 工艺参数的优化

工艺参数的选择在控制部件的质量上是非常重要的因素。机器学习是一种快速和可靠的预测和优化工艺状况以获得理想的部件的途径，见图6a。例如，DED-GMA的神经网络预测的送丝速率、扫描速度、弧电压和喷嘴道板材之间的距离以及优化参数以获得部件所需要的宽度和高度。应用随机树算法来优化参数，使用PBF-L技术获得了优质的In718部件。神经网络技术被用来预测粉末铺粉辊的旋转速度和平移速度，以最大程度的减少表面的粗糙度。热力学模型和机器学习一起来识别工艺状态以避免在DED-L打印梯度SS316-纯Cr时脆性金属间化合物Sigma相的形成。回归为基础的机器学习用来检查送粉速率、扫描间距、激光功率对DED-L的表面性能的影响。以上提到的应用关于机器学习来构建增材制造部件且使用变化的增材制造变量的案例表明该技术是可以给予数据进行优化参数的。优化的参数可以在随着时间不断积累的数据的条件下而不断地得到提高。

 探测和工艺控制

机器学习可以用来监测和控制金属打印过程，同时可以控制缺陷的形成，提高尺寸精度。例如，对部件采用相机进行原位影像的获取可以 用来同CAD设计的结果进行比较以探测感兴趣的区域，该区域是可能存在缺陷的。这些区域可以进一步的分成若干子区域，以便将图像用来训练神经网络来实时探测缺陷，见图6b。三个例子显示了可变的探测和监控办法。第一个，利用计算视觉算法获得的粉末特征的数据可以用来训练支持向量机以进行工艺控制。第二，工业监控系统以及多层分类可以提供控制策略以减少PBF-L中的缺陷的生成。这些数据基于制造同一部件时同一设备所提供的数据。最后，利用光传感器获得数据利用支持向量机的分析来探测DED-L中的缺陷。这些例子则表明原位探测和监控打印过程的有效性，且可以最大程度的减少认为的干扰。

 部件形状的控制

打印部件的形状有可能会由于打印工艺的不稳定性、热变形而造成同设计的尺寸存在偏差，这一偏差会在比较极端的情况下直接成为废品。机器学习经常被用来在打印过程中进行控制部件的尺寸。例如，在PBF-L SS 316时，采用不同的激光功率和扫描速度来训练神经网络，采用高速相机测量沉积的宽度，结果见图6c的左图。在另外的一种情况下，神经网络预测一定扫描速度和激光功率条件下的扫描道宽度，其结果同实验结果相吻合，见图6c右图。

图6 金属打印中机器学习的应用案例

以神经网络为基础的机器学习被用来控制熔道的宽度和高度，熔化区的深度。此外，在PBF-L时的熔池深度通过决策树优化激光功率、扫描速度、光斑尺寸和吸收率。而且，采用神经网络对工艺过程中的形状的偏差进行了捕获和分析以获得较好的尺寸误差的增材制造部件。这些例子表明这些改善符合原先设计的尺寸将促进部件的认证。

 控制显微组织和性能

显微组织的特征，如晶粒尺寸、分布、方位以及性能，如拉伸性能、硬度、疲劳强度等均可以用来发展机器学习的算法，从而可以快速的进行计算处理以获得理想的显微组织和性能。输入数据进行训练机器学习可以从校正的机械模型中生成。例如，采用3D Monte Carlo模型得到的频率随晶粒尺寸的变化可以用来训练神经网络，见图6b。神经网络支撑的用于PBF-EB的工艺模型和遗传算法预测屈服强度以帮助理解PBF工艺过程中的结构和性能之间的关系。在使用机器学习量化显微组织方面尽管已经取得了一定的进展，应用机器学习在金属打印中来控制显微组织和性能方面仍然处于发展的初级阶段。

 减少缺陷

机器学习被用来最大程度的减少部件中诸如气孔、未熔合、变形和表面粗糙等缺陷。例如，机器学习可以用来减少DED-L打印Ti6Al4V时的气孔，见图6e。尤其是，采用红外相机监控DED-L工艺过程中的温度场，通过追踪固相温度曲线来提取出熔池的边界。依据上述数据，用发展的支持向量机来将工艺过程分成两大类，正常和不正常，其分类依据气孔形成的可能性来进行。当实验采用易于形成气孔的条件进行时，部件中就会形成缺陷，见图6e。在另外一样品中，采用机器视觉发现粉末的铺展出现异常（工艺为PBF-L）。由于粉末铺展和输送造成的粉末床的不完美现象采用神经网络可以将其同部件的缺陷关联起来。在另外的学习中，自动图像分析用来识别缺陷。机器学习在减少表面缺陷方面提供了一个非常有用的框架。

 其他应用

除了在构建部件的不同阶段有应用之外，机器学习在金属打印中还有其他应用，包括粉末的表征、部件的失效和部件的原位检查。例如，利用计算机视觉得到的数据来训练支持向量机可以用来对对粉末的特征进行质量评估。机器学习还可以用来预测设备的失效和前瞻性的预测和替换部件，在实际部件出问题之前进行替换。同时，机器学习平台通过高分辨率的图像和CT扫描数据进行训练，最终可以学会预测问题和探测打印过程中存在的缺陷。计算视觉技术和机器学习已经在工业中用来检查部件和识别打印部件中的微裂纹，从而节约时间和金钱。

 展望

在近年来，商业用增材制造设备的销售在不断增长，在全球授权专利数和全球市场的收入数据已指出增材制造的应用范围在未来会的都进一步的扩展。增材制造技术应用范围的进一步扩大，尤其是，更多据的商业合金能够被打印，将取决于我们是否否能够攻克增材制造技术应用的瓶颈。

最近关于增材制造技术的文献综述已经指出，这里存在三个明显的趋势。第一个就是解决增材制造工艺制造中存在的问题是不能或很难采用以往的办法来解决的。机械模型的不断增长的应用和机器学习在参数选择方面的应用将会有助于提高产品质量、降低成本和减少试错的成本。第二个趋势是金属的层层堆积制造方式，有时候单层的厚度比头发丝还细小时，是同显微组织和性能相关的令人困惑的科学问题，有待于解决。多学科交叉的研究办法有助于解决这些问题，并在先进的增材制造实践中得以应用，并对冶金方面的科学起到贡献作用。最后，3D打印技术进一步提升了传统工艺的技术水平，如3D打印带内冷却通道的注射模具可以减少冷却时间、提高产品的产能和质量。3D打印和机加工混合的复合制造，可以发挥各自的优势。这样，冶金学、机械模型和机器学习对金属打印的贡献将逐渐渗透到传统制造工艺中。金属打印在科学上和技术上以及经济上面临的挑战需要在软件和硬件上的机械模型和机器学习的进步以及持续不断的提高可打印的数据库和完善显微组织-性能之间的关系。这些技术上的进步需要世界范围内的多学科的技术上的突破来实现。

延伸阅读：综述：冶金、机械模型及机器学习在金属打印中的应用（一）

文章来源：T. DebRoy, Mukherjee, T., Wei, H.L. et al. Metallurgy, mechanistic models and machine learning in metal printing. Nat Rev Mater (2020). https://doi.org/10.1038/s41578-020-00236-1

来源：江苏激光联盟

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而认证不仅是对用增材制造技术制造出来的最终3D打印零件进行认证（certification），还涉及包括增材制造设备、材料、软件、工艺在内的整个增材制造过程的资质(qualification)认定。可见，认证涉及到零件生产商和增材制造设备供应商两个层面。那么，3D打印零件进行认证时需要考虑到哪些因素，增材制造设备供应商能够为此提供什么支持呢？

本期，3D科学谷分享是增材制造工程咨询企业Barnes Group Advisors与粉末床激光金属3D打印设备供应商VELO 3D 对3D打印零件认证工作的看法与部分经验，借此对以上问题进行探讨。

 增材制造产业化的“必修课”

 认证与资质

认证（certification）是指零部件符合设计意图，并且也适合在机械系统中的使用。例如，某个零部件可能满足其设计者指定的所有设计标准，然而这并不意味着按照该设计进行生产的零部件，在装配到机械中以后每个都能够正常运转。无论是航空航天，医疗，石油和天然气，还是其他监管程度较低的制造行业，总会存在一定程度的要求。独立的认证机构将审查制造商所提供的数据，并证明该制造商所生产的零部件是否适合在飞机，汽车或其他机械中使用。

资质（qualification）涉及到支持制造商获得零部件认证的关键过程，其中不仅包括进行零部件3D打印所需的设备、材料以及工艺，还包括整个增材制造过程。

 零部件认证的“五大支柱”

零部件认证可以借助约翰·W·“杰克”·林肯提出的飞机结构完整性一般原则“五大支柱” 进行概括。

约翰·W·“杰克”·林肯提出的“五大支柱”。来源：Barnes Group of Advisors

第一个支柱-要求和设计标准（Requirements & Design Criteria ）。零部件的设计可能美观大方，但是如果装配在机械中不能满足既定的性能要求，则没有任何意义，也就是说如果一个零部件无法完成它的“本职工作”，则不会获得认证。

第二个支柱-可生产性（Producibility）。这是个关键阶段，具有可生产性意味着，在不产生过多报废和返工的情况下，进行零件的制造。

与可生产性密切相关的是第四个支柱-稳定性，稳健性和可重复性（Stability, Robustness, and Repeatability），这实质上意味着生产中的每个零件都符合用于初始认证的零件所展示的要求。

第三和第五个支柱是零件的特性（Characterized Properties）和性能的可预测性 （Predictability of Performance），这意味着材料特性和材料与工艺参数之间的关系已得到很好的理解，设计人员可以放心地使用性能数据来设计零部件。

 增材制造零件认证中的挑战

在传统的制造工艺中，材料与工艺之间的关系是众所周知的，数据已经存在了很多年，而且零件已经使用了很长时间。因此，对这些过程的信心很高。而增材制造不如传统工艺成熟，针对增材制造零件认证，需要更多的数据来支持“五大支柱”中所概括的内容。

增材制造与传统制造在零件认证方面存在不同点，传统制造的零件认证经常使用统计机械特性（即A，B和S基允许值）来支持性能的可预测性。

已有很多制造商在进行金属3D打印零件的认证，这是证明某种零件是适合某种机械系统使用的一个途径。但就整个增材制造领域而言，目标是朝着获得整个增材制造过程资质的方向发展，也就是具有资质的增材制造过程被认为是稳定、 稳健的、可预测的，通过增材制造过程能够制造多种获得认证的3D打印零件或零件家族。

 增材制造设备商能为认证做什么？

在零部件认证“五大支柱”中，首先与增材制造设备制造商相关的是第二个支柱-可生产性。

虽然说3D打印技术对于产品的复杂性不敏感，能够制造传统工艺所不能实现的复杂结构，但各种不同3D打印技术也存在着对于设计的限制，3D打印技术也不是万能的。以选区激光熔化金属3D打印工艺为例，该工艺中存在一个“45度规则”，在设计时需要尽量设计大于45度角的结构，从而最少化零件支撑结构的使用。

不过随着设备和面向增材制造的设计技术的发展，选区激光熔化3D打印技术的可生产性得到了扩展，比如说VELO 3D的智能熔化金属3D打印系统，可以在不需要支撑的情况下打印角度低至10度的零件特征。这些变化将对制造实际可以生产的3D打印零件产生积极的影响。

在应对认证的第三支柱-零件的特性方面，VELO 3D 与 Barnes Group Advisors合作开展了相关研究。以下图表显示了他们对Inconel 718 材料3D打印、铸件和锻造材料之间所做的比较。除此之外，他们还研究了统计机械特征，或整个数据集中机械概率的稳定性。

对Inconel 718 材料的研究。来源：Barnes Group of Advisors

他们查看了来自五台不同3D打印设备的数据，这些设备打印了两个激光路径，总共有10条不同的激光路径和大约100个样本，并检查了统计数据存在的变化。在这项研究的抽样零件中，有99.7％处于屈服强度、极限抗拉强度和延伸百分比的指定水平内。

稳定性，稳健性和可重复性是零件认证的第四个支柱。对于用于生产的金属3D打印技术而言，保证同样一个设计在下一次打印时能够获得同样的质量，即质量的可重复性，是非常关键的。

通常3D打印设备会每三到六个月由现场服务工程师进行一次校准，但在两次校准之间，设备处于什么状态是难以确定的。VELO 3D 计划实现设备的原位校准，即在每次打印之前通过“单击操作界面”进行校准，以此来保证打印时设备处于良好状态。

认证的第五个支柱是性能的可预测性。VELO 3D 对这一点的应对策略是，通过软件实现实时的打印质量监控，如实时计量与零件孔隙率相关的因素，孔隙率是引起金属3D打印零件缺陷和不良机械性能的主要原因之一。根据3D科学谷的市场观察，VELO 3D 开发了Assure 质量保证和控制系统，作用是确保提供批量生产所需的零件质量，该系统可以检测过程异常，对其进行标记，并显示所需的纠正措施，从而避免重复出现错误。

增材制造技术在设备、工艺以及质量监控方面的发展，将使制造用户的零件认证道路更加顺畅。无论是哪一种用于生产的工业级3D打印设备，具有稳定性、可控性、可重复的打印过程，对于支持其制造用户获得3D打印零部件认证都非常关键的。

获得认证的四个关键因素：制造设施、打印设备/工艺、零件，批量验收。来源：Barnes Group of Advisors

除了硬件之外，3D打印零件获得任何行业认证的过程都可以归结为数据。最困难的事情是首次使用新工艺对零件进行认证，然而一旦有了已知的数据池，并且有了一个已知的过程，资格和认证过程就会快得多。

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 可扩展的零件

视频：多维度迭代，针对成本和功能优化的通风管道案例

大多数熟悉增材制造（AM）的人们都知道，简单地将用于其他制造方法生产的零件通过3D打印来制造几乎没有意义。增材制造的真正优势在于，用来制造传统制造技术难以实现的设计。

但是，根据3D科学谷的市场观察，大多数公司尚不具备能够面向增材制造的设计能力，从而充分利用3D打印技术潜力的方式来实现面向功能实现的优化设计。目前这种深层次的正向设计能力不仅在国内，在世界范围内也是缺乏的。

这种深层次的正向设计能力要求从根本上的范式转变，从人类设计者为主导的世界转变为计算机算法影响主要设计决策的世界。因此，设计和工程领域正在经历从“计算机辅助设计”向“计算机创成设计”的转变。增材制造-3D打印是催化这种设计范式转变发生的技术。

通过单个的结构一体化3D打印零件替换原来的多个组件，一个典型的案例是通过用优化的增材制造零件替换3D打印机的组件，惠普降低了30％以上的成本，并缩短了交货时间。这个结构一体化零件是将冷却空气引入打印头的管道。惠普意识到，如果导管是注模成型的，那么它将需要多达六个单独的零件以及必要的组装步骤来生产。但是，如果使用3D打印技术打印风管，则可以将风管作为单个零件制造，从而节省多达34％的初始成本，并缩短了交货时间。

不过这个案例并不是那么轻松的实现的，最初的时候惠普不知道的是，尽管他们的整合风道设计比传统制造的设计便宜，但效率却不如预期。

由于Multi-Jet Fusion 3D打印机中的打印头在打印过程中会暴露在高温下。热量会对打印头的使用寿命产生不利影响，因此热量管理成为HP Multi Jet Fusion打印机设计的重要方面。

HP为他们的300/500系列打印机设计的风管部件是系统中专门用于机器内部此类热管理的部分。该系统通过风扇和一系列管道将新鲜的冷却空气从打印托架的外部输送到打印头的位置。

尽管该系统通过减少零件的成本进行了优化，但其优化程度还不到一个层次。通过与西门子合作，惠普了解到冷却系统仍有改进的潜力。

如前所述，HP打印机的内部管道已经在HP的初始设计中进行了成本优化。根据3D科学谷的市场观察，通过使用Siemens的STAR-CCM +和NX软件，该团队不仅能够优化管道，而且还能优化管道性能。

利用基于Star-CCM +的计算流体动力学（CFD）模拟的一种拓扑优化，该团队能够实现一种截然不同的风管设计，与传统设计相比，其风道性能预计可提高22％。

此过程的另一个积极成果是减少了设计零件所需的时间。原来的零件通过传统的CAD建模技术进行了四个月的设计。但是，STAR CCM +的仿真驱动设计过程以及使用NX进行几何优化的结果是，最终设计时间仅为4周。

新的设计包含了人类难以手工实现的几何形状，该几何形状专门针对惠普管道系统进行了优化。设计过程是基于对高压通风管系统中气流的模拟，从而获得高度自动化的定制化优化解决方案。这使得对应着不同的冷却要求，所获得的管道部件的几何形状完全不同。

3D科学谷概括起来上述的努力即为新的风管部件在两个维度进行了优化：将多个零件组合为单个零件是第一个优化。第二个维度是将几何形状进一步优化，旨在优化系统性能。在惠普的管道案例中，这种双维度的优化是通过NX和Star-CCM +现代设计和仿真软件实现的。

 可扩展的金属沉积头

视频：可嫁接到任何机器手上的德国 Fraunhofer金属丝激光沉积技术

LMD-W 技术最初是为提升部件的耐磨性而开发的。金属丝材在被激光熔化之后，层层沉积到部件表面。Fraunhofer 还开发了CAD / CAM软件，用于控制材料的逐层构建过程。

LMD-W 技术的特点是，材料在完全熔化后被分层沉积到部件表面，通过适当的CAM 支持和多轴过程控制，材料能够被构建在现有的组件上。Fraunhofer表示该技术的材料利用率可达100%。

基于LMD-W 技术的增材制造设备采用模块化设计，可以经济高效的集成到企业的现有生产线中。其激光打印头适用于常见的激光光学系统，因此不需要复杂的定制光束引导系统。内置传感器可以检测到运行过程中出现的典型错误，因此这些错误能够在加工过程中得到分析，设备的控制系统针对错误进行补偿。

LMD-W 设备采用横向送丝方式，金属丝与光轴成20度角。打印丝材包括多种钢，以及镍基和钛基合金丝材。Fraunhofer 正在研究几种其他合金丝材的适用性。

 3D打印技术让初创企业具备可扩展性

视频：3D打印助力初创企业插上腾飞的翅膀

Launcher 是一家成立于2017年初的航天企业，其业务是通过小型火箭向低地球轨道发射卫星，Launcher 与SpaceX，维珍银河，Blue Origin等公司一样，采用3D打印技术制造火箭发动机关键零部件。Launcher 与合作伙伴3T、EOS 开发了3D打印铜合金火箭发动机部件，该部件于2018年已经进行了点火测试。

根据3D科学谷的观察，Launcher去年以来一直致力于开发概念验证发动机E-1，未来三年将开发大40倍的E-2发动机。Launcher火箭发动机中的关键技术是3D打印和分阶段燃烧循环。

3D打印技术的应用可以减少发动机零件数量，缩短开发时间，并且更加易于制造复杂功能集成的部件，Launcher 开发的3D打印铜合金（Cucrzr）发动机部件就集成了复杂冷却通道，这一设计将使发动机冷却效率得到提升。

分阶段燃烧循环中，推进剂流过两个燃烧室，一个预燃室和一个主燃烧室。通过点燃预燃室中的少量推进剂产生的压力可用于为涡轮泵提供动力，涡轮泵迫使剩余的推进剂进入主燃烧室。增加预燃器可以提高燃油效率，3D打印助力实现更高的工程复杂性。

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2019 年 11 月 19 日至 22 日，前往 formnext 展会 11.1 号馆 D31 展位，一起探索工业级 3D 打印解决方案为生产制造带来多少附加值。

 满足不断变化的生产要求的灵活解决方案

EOS 金属系统部门高级副总裁 Hannes Gostner 博士说：“我们很荣幸地看到 EOS 共享模块已经从最初的构想发展为成熟的解决方案。各个模块单元之间衔接流畅，已经通过 NextGenAM 项目获得了实际验证；现已做好商用准备。”他继续说道：“模块化可以给用户带来诸多便利，由用户自行决定符合其生产需要的自动化程度。随着需求的增长，客户可能会增加 EOS M 400 或 EOS M 400-4 系统的数量，并根据需要相应地扩展 EOS 共享模块。”

 EOS 共享模块配置

使用手动化 EOS 共享模块时，需手动执行成型过程中前后环节的工作流程和传输步骤。成型过程结束之后，可替换成型仓（连同放置零件的成型基板和未熔化粉末）从增材制造系统传送到防止粉末溢出的密闭工作仓 (IPM M Manual Xframe Container) 中。使用标准的推车在不同模块之间运输工作仓。零件取出后将被运输到后处理阶段，剩余的粉末材料经处理准备后，手动供粉再次使用（通过单独配置的 IPCM-M extra 或 IPCM-M pro 实现）。

手动化EOS共享模块配置（来源：EOS）

自动化 EOS 共享模块专用于自动化增材制造。3D 打印过程完成后，可替换成型仓被移入密封的工作仓 (IPM M Inert Gas Container L)。与手动配置不同，可替换成型仓的移动是自动完成的。此外，工作仓可以通过推车在不同模块之间运输，也可以采用全自动方式：智能搬运机器人将工作仓运送到各个模块，用户可以选择集成机器人以便运输零件进行后处理。IPM M Powder Station L 解决方案（另外配置）还可以在封闭的回路中自动回收未熔化的粉末物料，以便再次使用，并输送到增材制造系统。

自动化EOS共享模块配置（来源：EOS）

在增材制造生产过程中除了需要保证零件正常生产外，还需要确保数据的正常传送，EOSCONNECT ControlCenter 软件可提供所有关键性能指标的相关信息，无论用户身处何地，一切尽在掌握。为此，该软件集合了所有相关硬件模块的状态信息：除了各个 3D 打印系统的运行状态之外，EOSCONNECT ControlCenter 还会记录和分析所有关键影响因素，例如氧气浓度和成型仓温度。同时，该软件系统还记录与质量相关的处理数据。

每个可替换成型仓或 IPM M Inert Gas Container 的位置尽在控制中心的掌握之中，以确保系统、成型作业和其他模块的正确分配，即使同时运行多个 3D 打印系统依然可以有条不紊。同时，EOSCONNECT ControlCenter 可以监视单个订单的生产进度，监督生产并识别出整个工艺链中的任何瓶颈。最终收益就是以最优的单位成本获得可靠且可重复性的制造过程。

 面向工业应用的 EOS 材料

左：使用 EOS ToolSteel H13 制造的模具嵌件
中：使用 EOS Copper Cu 以增材制造方式制造的零件
右：使用 EOS CopperAlloy CuCrZr 以增材制造方式制造的零件
（来源：EOS）

EOS ToolSteel H13 是热作模具钢，适用于针对工业级 3D 打印进行专门优化的热作和冷作模具。该材料具有较高的淬透性、良好的耐磨性和出色的耐热性。因此，EOS ToolSteel H13 特别适合以增材制造方式制造热作应用中的压铸、锻造和铸造模具。

铜材料 EOS CopperAlloy CuCrZr 和 EOS Copper Cu 具备导电率和导热率两方面的优势，非常适合诸如热交换器、机电元器件或模具等应用。

文章来源：EOS

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在推出时，NTU还与全球领先的3D打印机制造商之一SLM Solutions签署了500万美元的联合实验室协议。该实验室被命名为SLM Solutions @ NAMC ，旨在开发下一代3D打印机，可以打印比现在的打印机和新型材料更大的部件。它还将开发可在一个构建中打印多种材料的平台。

NTU新的增材制造中心旨在使新加坡保持在3D打印技术的最前沿，并得到新加坡经济发展委员会的支持。

“虽然我们是一所年轻的大学，但NTU已经在该领域进行了二十年的研究和开发，”NTU总裁Bertil Andersson教授表示。

“我们新的增材制造中心不仅旨在与行业合作开发创新，实用的解决方案，还汇集了该领域的最优秀人才。新中心配备了最新的3D打印机，例如用于打印工业金属零件的激光辅助设备和能够打印真实人体组织的生物打印机，“Andersson补充道。

文章来源：华夏模具网

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Prospect Foundry公司车间一角

这个特殊的零件被送到了几家铸造厂，这些铸造厂无法接受这一具有挑战性的工作，直到它落到Prospect的办公桌上。在与失败的岩心斗争了两个月之后，他们反复尝试了不同类型的沙子、粘合剂、涂料和温度，在最后的尝试中，他们找到了一个不那么传统的解决方案。

3D打印技术帮助了传统车间接收新订单

早在2012年，该公司就发现了一项可能的技术投资，可以帮助他们接受更复杂的零部件。Prospect Foundry的冶金工程师格雷格科洛西莫解释了ExOne公司的砂印技术看上去很酷，但他认为这种技术永远不会变得那么有用。快进到2014年，当这一特殊的挑战出现时，该团队开始冒险，并给Exone打了一个电话。

“我问他们能不能把这个核心打印出来，” 格雷格解释道。“我们在制作图案盒时使用CAD模型，我们将CAD文件发送给核心用户，他们为我们制作了这些文件。我们有惊人的结果，我认为我们第一次运行就有超过90%的良好铸件。”

3D打印砂芯砂型

用于生产管道类的中空铸件

该团队没有在自己的机器上投资，而是将这项工作外包给ExOne的on demand 3D打印服务公司，该公司在休斯顿的一家工厂使用S-Max Binder喷射技术生产核心部件。由于核心尺寸的原因，Exone的工艺提供了一个更经济的解决方案，它提供了传统型芯和使用工业级材料的加工方法所不具备的设计自由度。自实施以来，Greg估计这些核心已用于大约4,000个零件，Sunstrand一次订购500个零件。

尽管目前3D打印只影响到Prospect业务的一小部分，但Greg相信“铸造厂中3D打印的机会很大”，这取决于使用案例。例如，这种特殊的气门芯只是铸造厂为Sunstrand生产的气门芯，其余的气门芯是通过更传统的方法制造的。然而，Greg指出在过去当团队不得不拒绝某些核心不可能完成的工作时, 如果他们知道3D打印它们的想法，那些核心可能就不那么努力了。

格雷格评论说：“我认为这是一个很好的解决方案，它永远不会成为铸造厂的关键部分。”“现在我可以看到，它很容易成为铸造业务的一个巨大组成部分，并最终获得回报有几个打印机，或至少一个在每个铸造厂。现在这是一个巨大的成本。我认为铸造厂的老板仍然会采用传统的制芯方法，因为他们在这么长的时间内都得到了证实。”

更广泛的铸造业务已经从非常简单的零件，通过额外的加工，创造更复杂的近净形零件，这些零件具有内置的孔和通道。格雷格建议，像阀门这样的小而复杂的部件，可以在未来用3D打印的核心铸造成型，节省时间和成本。“如果我们能把那些已经有洞和通道的零件铸造出来，你就不用钻洞，也不用机器，这最终会节省很多钱。在未来，我相信3D打印技术将在铸造厂发挥重要的作用，推动是整个行业向前发展。”

文章来源：中关村在线

杨雨生：珠海西通公司成立于2004年，最早是专门从事2D桌面打印机耗材的研发与生产，产品包括墨盒、硒鼓、墨水、碳粉等。

西通公司转型到3D产业，应追溯到四年前，我记得是在2010年4月，我应邀访问美国波士顿 在MIT(麻省理工学院)3DROBOT LAB  见到了一款SLA 光固化3D打印机样机，并详细解了美国3D打印机的研究和发展的情况，看到了3D技术在未来科技领域的发展前景非常广阔。但在我们国家3D打印机技术亦是刚刚起步，技术远远落后于世界发达国家。一种强烈的责任和企图心油然而生。认为我们国家应该在3D打印技术上奋起直追。同时也预测3D打印以后在中国也将会有辉煌的前程。

回国后,西通公司先后投入超过1500万，聘请业界相关技术人员组织攻关，还邀请了国外顶尖的技术人才做研发顾问.经过2年多无数次的试验，第一台FDM样机在2013年4月研制成功。2014年8月, 于珠海成功推出国内首台技术难度最高的桌面3D 光固化打印机,领先业内, 2014年10月, 全球领先的高精度DLP 珠宝3D打印机问世, 填补了国内空白市场领域。公司3D 产品在2013年10月在珠海举办的全球2013年耗材展会上首次推出即引起轰动，业内主流报纸、电视等媒提都进行了广泛深入的报道，珠海市领导也到我们西通的展位亲临指导。市场反响非常好，到目前为止第1代的FDM 3D打印机已经在全球成功销售了30000多台，用户对产品非常满意。SLA，DLP 新型设备需求旺盛 公司正加大产能计划投资建设国内最大的生产基地满足市场

记者：您认为3D技术有哪些应用领域？

杨雨生：3D技术在以下几个方面均有广泛的应用

a. 工业制造，可应用于产品概念设计、原型制作、产品评审、功能验证。制作模具原型或直接打印模具，直接打印产品:3D打印技术制造的小型无人飞机、小型汽车等概念产品已问世，家用器具模型也被用于企业的宣传、营销活动中；

b. 文化创意和数码娱乐，可作为形状和结构复杂、材料特殊的艺术表达载体。科幻类电影《阿凡达》运用3D打印技术塑造了部分角色和道具，3D打印技术制造的小提琴接近了手工艺的水平；

c. 航空航天、国防军工，可对形状复杂、尺寸微细、性能特殊的零部件、机构进行直接制造；生物医疗，可应用于人造骨骼、牙齿、助听器、假肢等的制作；

d. 消费品，可应用于珠宝、服饰、鞋类、玩具、创意DIY作品的设计和制造；

e. 建筑工程：可应用于建筑模型风动实验和效果展示，建筑工程和施工(AEC)模拟；

f. 教育：可应用于模型验证科学假设，用于不同学科实验、教学。在北美的一些中学、普通高校和军事院校，3D打印机已经被用于教学和科研；

g. 个性化定制，可提供基于网络的数据下载、电子商务的个性化打印定制服务。从市场应用份额看，3D打印技术应用在汽车及零配件领域占37%，在消费品领域占18.2%，应用于航空航天和国防军工占13.7%，在商业机器领域占11.2%，在医疗领域占8.8%，在科研方面占8.6%

记者：经过多年的发展，西通电子成为中国最大的3D打印厂商之一，您认为取得这样的成就的原因是什么？

杨雨生：我个人认为我们公司制造的3D打印机之所以能在市场上占有一席之地，有以下几个原因。

1）.我们有一支过硬的技术团队，大家又有吃苦耐劳的精神。

研究初期，那是非常非常累的一个时期。找资料、找材料、试样品，通常试材料的组合、稳定性都要经过几百次的配比试验才可以达到。我们团队经常加班到深夜。确实顶住了难以想象的困难。

2）.我们有自己的原来平面打印耗材的营销渠道。我们的3D打印机一生产出来，依靠我们自己的网络，第一时间 就与消费者见面，大大缩短了产品与客户之间的见面的时间段，而且客户的问题快捷的反映到我们生产，出现问题我们马上改进，这样使我们的产品与服务都做到精益求精。

3）.来自政府部门的支持。在这里也非常感谢我们珠海市的各级领导，他们对我们公司的3D事业非常关注和支持。经常来我们公司现场解决一些问题，还有到展会亲临指导工作。

 记者： 3D打印食物是一大挑战，西通电子在这方面有没有自己的计划？

杨雨生：有的。我们的巧克力3D打印机已经研发出来，并正在申请国家专利。

记者：最近，西通电子发布了首台SLA光固化3D打印机，请您简单介绍下SLA光固化3D打印机有哪些与众不同之处？

杨雨生：是的，我们的首台SLA光固化3D打印机于今年8月研发成功，现在已经投入批量生产。

SLA光固化3D打印机有哪些与众不同之处主要表现在：它与第一代的FDM3D 打印机相比具有精度更高、可以打印更复杂的产品。打印精度可以达到0.007毫米，一些非常复杂的构件FDM是没有办法打印完整的，但SLA光固化3D打印机就可以快速实现，特别在珠宝行业有

着无可比拟的优势。

 记者：市场同质化日趋激烈，您认为西通的竞争优势是什么？

杨雨生：技术是西通的优势所在，我们的研发永远走在最前端。

我们目前已经有3大类打印机上市，1.FDM  2. SLA  3. DLP.

记者：目前，西通主打的品牌有哪些？近期主推的品牌是？

杨雨生：目前我们公司主要的品牌有“西通”。近期还没有再主推其他品牌的打算。未来国内国际3D打印机的需求都将每年以10%以上的速度递增。我们的目标是2-3年内“西通”（CTC）牌桌面式3D打印机国内要占有30%的市场份额，国际市场我们要占有10%以上的市场份额。

使“西通”（CTC）品牌的3D打印机成为全球3D打印机市场的知名品牌。

记者：请简单介绍下西通在行业中所扮演的角色。

杨雨生：尽管3D 打印市场规模目前还很有限 但是我们可以看到星星之火正在燎原，我们要做国内行业的技术带头人，做国内3D企业进军国际市场的带头人。

记者：未来三到五年是中国3D打印发展的重要“窗口”期，对此西通有何发展战略？

杨雨生：新一轮世界科技革命正在孕育，以增材制造技术（俗称3D打印）为重要代表的第三次工业革命初见端倪。我国正处于工业转型升级的关键时期，在 3D制造领域虽然已取得一批基础研究和产业化成果，但3D制造技术的产业化尚处于起步阶段。

3D打印未来趋势将向日常消费品制造、功能零件制造、智能化装备和组织与结构一体化制造的方向发展。

我们国家也非常重视3D制造技术创新与产业化，在政策方面也着重向3D技术倾斜，以推动我国3D制造技术创新及产业化应用。应用领域的广泛，必然3D技术也会向细化发展，必然要大批的3D企业一起努力才可以把我们国家的整体3D打印事业向前推进。

为此，我们愿意与国内的同行一起努力或者合作，为我们国家的3D产业化做出自己应有的贡献，一起提升我国3D制造业的整体创新能力，抢占先进制造业发展的制高点。

（来源：企业新闻稿）

今年，“创造未来”的比赛胜出者是“轮廓工艺”。“轮廓工艺”是由南加州大学Behrokh Khoshnevis博士研发的一套计算机智能化建筑系统，可以进行大型结构的3D打印。 该系统可以让建造房屋真正实现从CAD模型直接到房子的过程。

Khoshnevis博士作为获奖者将获得2万美金。他在接受采访时表示：“将3D打印引入建筑行业，是人们将一个科学概念进行应用转化。能获得这个奖项，证明我的研发成果得到了认可，获得的认可和奖金都对我做进一步的研究工作非常有帮助。”

“轮廓工艺” 的原理是通过机械挤出膏糊装的建筑材料，从而一层一层的将墙壁打印出来。利用这种方法，不仅可以打印出四四方方的墙壁，还可以打印出自然的曲线。“轮廓工艺” 是一种建筑工艺的创新，通过它可以将整个建筑进行自动化施工，既节约成本又节约时间。这将是建筑行业的一次革新，利用“轮廓工艺” 可以建造成本低质量高的房屋，也可以快速建造灾区的临时安置房屋。“轮廓工艺”是目前第一个可以快速打印整体房屋的大型3D打印机。

“轮廓工艺” 是Khoshnevis博士 多年的研究成果，已经可以用来打印400平方英尺的房子。Khoshnevis博士希望获得更多的资金支持，用来研发能够打印2500平方英尺房子的打印机。

Khoshnevis博士，2014年的“创造未来”竞赛还有其他领域的获奖者，分别产生在航空航天和国防、汽车/运输、消费品、电子、机械/自动化/机器人、医疗，和可持续发展技术领域。

（3D科学谷编译自3DPrint.com,欢迎转载并链接至：www.51shape.com）

Michael Mack  是美国德克萨斯大学神经学专业的博士后。他的新娘Meg 是他的同学，他们一起进行人类记忆的研究。Michael 打算在婚礼当天送给自己的新娘一件独一无二的礼物。那么，作为一个神经学家他首先想到的人体部位是哪里？ 当然是……大脑。但是，Michael 总不能真的将自己大脑送给妻子以表示自己有多么的爱她。Michael想到了一个好办法，那就是用3D打印做一个自己大脑的为模型作为结婚礼物。

Michael曾经为自己的大脑建过三维模型，然后在朋友的帮助下，他通过MakerBot Replicator 2 打印出PLA热塑性材料的大脑模型。Michael 准备将这个3D打印的大脑模型和自己对妻子满满的爱一起封存到一个玻璃罐子中，并在婚礼当天送给她。

新娘收到新郎的礼物喜出望外

（3D科学谷编译自3DPrint.com）