由于复合固体推进剂在未固化前呈膏状，具有剪切变稀特性，理论上可以通过增材制造（3D打印）技术成型。增材制造能将复杂的三维加工简化为平面加工，改善传统浇注工艺中易出现的组分偏析问题，减少人工操作，同时实现连续快速的一体化装药，解决药柱界面粘接的问题。

3D打印推进剂药柱静态点火测试
© Chromatic 3D Materials

 3D打印推进剂向工程化迈出一步

根据3D科学谷的市场观察，美国Chromatic 3D Materials公司宣布成功完成了增材制造火箭推进剂药柱的静态点火测试。这是近年来火箭推进剂增材制造技术从实验室走向工程化的一次关键验证，也是商业化进程中的一个重要节点。

测试表明，这款3D打印成型的推进剂药柱能够在超过1800psi（约12.4兆帕）的燃烧压力下保持结构完整而不发生失效。Chromatic公司表示，该推进剂实现了与顶级传统推进剂相当的能量密度水平，同时具备承受高压燃烧环境所需的结构完整性，推进性能与当前现役系统相当，并展示出了超越传统性能的趋势。

此外，3D打印技术为固体推进剂制造带来的附加价值在于，可以将推进剂直接打印到结构部件上或内部，从而实现优化的几何形状、更高的质量效率以及独特的推力控制。这些功能将转化为更高的推力、更远的射程和更强的任务灵活性。

Chromatic公司采用的是RX-AM™反应挤出3D打印技术。这一技术原本用于打印耐用弹性体材料，但过去两年中，该公司对传统聚丁二烯系推进剂粘合剂进行了重新设计，使推进剂混合浆料具备了可打印性。

来源：Chromatic 3D Materials

该公司在官方网站上介绍了这一技术的四个主要优势。包括：实现零孔隙率打印，从而满足高超音速火箭对推进剂能量水平的严苛要求；推进剂材料采用了用户所熟悉的粘合剂组分，性能指标满足相关标准；3D打印设备采用龙门式架构，结合泵驱动的沉积方式，用低成本硬件就能实现快速打印；材料能够迅速固化，适用于大型推进剂部件的增材制造。

具体来说，材料在被挤出沉积后的数秒内迅速固化，保持形状并减少坍塌，而已沉积的材料与下方层之间形成牢固结合，从而提供抗冲击所需的高强度。这种方法有助于以更安全、成本更低、更快的方式实现推进剂药柱制造。同时，由于避开了传统浇铸工艺，这种3D打印工艺为火箭推进剂的敏捷化和分布式生产提供了一条新路径。

 国内探索

近年来，我国固体推进剂增材制造研究已形成了多机构参与、多工艺探索和多材料创新的良好态势。

例如，南京工程学院与东南大学的研究团队开展了NEPE推进剂增材制造技术的研究，系统分析了适配增材制造的高能固体推进剂浆料特性，通过优化配方设计与工艺参数，深入研究了紫外树脂含量、固体含量、温度和时间对浆料粘度的影响规律。湖北航天化学技术研究所申请了相关发明专利，结合增材制造与传统浇注成型工艺的优势，提出了一种既保证成型精度又可提高生产效率的固体推进剂增材制造方法，旨在克服目前直写式增材制造中推进剂药柱填充孔隙率高、速度慢等缺陷，解决高精度与高效率之间的矛盾。

当前，国内研究重心仍以工艺可行性探索和材料配方适配为主，产业化应用正在推进中。以3D打印设备为例，《固体发动机行业技术发展与市场前景分析报告（2025年）》显示，3D打印药柱成型设备的国产化率已从2020年的12%提升至81%，制造成本因此降低了约34%。至少在设备层面，产业化已经有了一定的进展。

参考资料

[1]明天凡, 王沫茹, 罗聪, 等. 固体推进剂增材制造技术的研究进展与展望[J]. 固体火箭技术, 2026, 49(1): 2-18.

[2]北京华经产业研究院. 固体发动机行业技术发展与市场前景分析报告[R]. 北京: 北京华经产业研究院, 2025.

[3]南京工程学院环境工程学院. 环境工程学院邱琪丽副教授在国际权威期刊发表学术论文[EB/OL]. (2026-03-09)[2026-05-06]. https://www.njit.edu.cn/info/1044/26580.htm.

4]湖北航天化学技术研究所. 一种复杂构型固体推进剂药柱及其快速成型方法[P]. 中国: CN202410253062.7, 2024-06-04.

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晶格点阵结构便是典型代表，它们能在大幅减重的同时保持优异的力学性能，因而备受航空航天、医疗植入物等领域的青睐。不过其增材制造过程仍存在需要克服的挑战。以闭孔晶格点阵结构举例来说，由于它们带有密闭的内部空腔，金属粉末材料会不可避免地滞留在空腔内部，难以被取出，从而引发产品质量问题。

“ 3D科学谷白皮书 解析

那么，到底是在目前的技术路径上，通过优化排粉通道设计或者是后处理工艺来死磕清粉这件事，还是另辟蹊径直接避开这个问题呢？根据3D科学谷的市场观察，南洋理工大学Lai Chang Quan助理教授团队选择了后者，他们跳出目前粉末床熔融工艺的框架，改用金属片材来增材制造闭孔晶格结构。

 LAPIS混合增材制造

南洋理工大学团队开创的技术名为LAPIS，全称是”激光脉冲片材集成short for Laser Pulse Integration of Sheets”。研究团队基于改技术开发了一套混合式金属增材制造设备。

▲基于LAPIS片材增材制造工艺的生产方法 ©NTU

这一技术的思路起源于2021年。原理虽然简单直接，但意义颇为深远，那就是用金属片材取代传统3D打印中使用的金属粉末。这一材料上的转变，有望解决金属增材制造中长期存在的一些局限。

LAPIS混合式金属增材制造的原理是使用经过图案化的金属片材作为原料。片材可以精确定位，在不同批次之间保持行为一致。此外，片材不存在与细金属颗粒相关的操作风险。

▲小尺寸点阵打印均匀性试验取得成功。©NTU

早期实验得出了超出研究团队预期的结果。使用这种基于片材的方法制造的不锈钢零件，其强度比传统方法生产的零件高出了1.5倍。

相比粉末体系，LAPIS还有一项额外优势。在基于粉末的金属3D打印中，用于细小的钛颗粒在开放空气中可燃，钛合金必须在惰性气体密封环境内加工。这就增加了设备的成本、复杂性和运营开销。而LAPIS可以在开放的空气环境中完成钛合金增材制造，无需粉末体系所需的全密封惰性气体加工环境。这种方式既消除了安全隐患，也消除了相关的成本障碍。

 应对一致性挑战

零件的质量一致性是金属增材制造走向批量生产应用必须跨过的门槛。LAPIS恰好回应了这一挑战。在金属粉末增材制造体系中，粒径分布、流动性和纯净度都会影响材料在3D打印过程中的响应，这为批量生产的一致性带来挑战。而LAPIS技术使用的金属片材原料性能相对稳定，工艺具有更高的可重复性，不同生产批次的零件一致性挑战也随之降低。这将为工程师、研究人员、医疗等用户群体带来易于上手的增材制造技术。

▲粉末床钛合金3D打印点阵结构在不同位置发生随机断裂。©NTU

如今，LAPIS团队已组建起来，团队成员将共同将这项技术从实验室拓展为企业级的业务。团队的目标是让技术从”为实验室发表的下一篇论文造出几个样品”，转变为真正能满足制造市场需求的技术。

▲LAPIS打印所用材料的演进历程，以及加入“深海立方体”项目的团队。©NTU

3D科学谷了解到，该团队获得了南洋理工大学NTUitive的资助，渡过了概念验证和价值验证的初创阶段。

目前，LAPIS技术已有多个应用端合作伙伴，包括：生物医学领域的陈笃生医院和新加坡国家牙科中心，学术机构的慕尼黑工业大学和都柏林理工大学，制造业的英飞凌和富士康，3D打印服务领域的Zeda，精密制造领域的GCTG以及软件巨头欧特克。这些合作从侧面反映了该技术的应用广度及潜力。

 深入探索应用

项目团队将LAPIS下一阶段的工作重点是加深对技术背后科学机制的理解，并拓展应用场景。

▲基于 LAPIS 工艺的不锈钢增材制造。©NTU

他们正在开发面向换热器、患者特异性生物医疗植入物、半导体零件、消费产品和航空航天部件的增材制造应用。该团队还促成了一些跨学科项目，展示了技术的多功能性。其中一个成果是通过该技术为一项深海艺术与环境传感项目制造了一种在7000米深海使用的金属结构件。

近日，LAPIS技术获得了TCT Awards大奖。商用设备预计将在2026年底与市场见面。

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更为关键的是，这些合金体系成分空间近乎无限（如镍基合金含Cr、Co、Mo、W、Al、Ti等多元素交互），传统手段难以解析多主元耦合下的相稳定性、凝固裂纹敏感性及高温性能退化机制，导致工艺窗口狭窄、缺陷控制依赖经验。

由新加坡高性能计算研究院（A*STAR IHPC）开发、集成于SynaCore（深核智能） AM-DT增材制造数字孪生平台的AI Alloy模块，正以其”物理驱动+AI进化”的双引擎重写合金（镍基高温合金、铁基合金、钛合金、铝合金，不久的未来高熵合金等）的开发规则。

AI Alloy并非单纯加速实验，而是通过”物理嵌入神经网络+第一性原理参数”重构了合金设计的知识基础：从无限成分组合中精准定位”可制造-高性能”的黄金配方，建立”设计-模拟-验证-数据反哺”的自进化闭环，使合金体系的开发从数据稀缺的慢速试错，转向高保真数字孪生驱动的高通量创成。

 追溯2021年：AI Alloy技术的起源

SynaCore AM-DT的核心能力并非凭空出现，其技术灵感可追溯至2021年。当时，在霍尼韦尔（Honeywell）的战略赞助下，新加坡高性能计算研究院（A*STAR IHPC）与新加坡材料研究与工程研究院（A*STAR IMRE）联合启动了”基于机器学习的轻质合金增材制造”前沿项目。该项目具有明确的工业级目标：开发一种兼具高强度与低重量、优异增材制造适应性，并从根本上避免高温服役期间过时效问题的新型铝基高熵合金（Al HEA）。

在先进制造领域，轻质金属合金的增材制造正成为老旧装备维护与关键部件更替的战略技术路径。

在众多材料选择中，高熵合金（HEAs）凭借其独特的物理机制脱颖而出——与传统铝合金依赖沉淀强化并面临过时效挑战不同，高熵合金通过固溶强化实现强度提升，从根本上规避了高温环境下的机械性能退化。这种”温度越高稳定性越强”的特性使其成为航空航天、能源装备等高温应用场景中替代现有铝合金的理想候选材料。

在先进材料领域，轻质高熵合金（LHEAs）被视为突破传统铝合金”性能天花板”的战略选择。这类以铝、钛、镁等轻质元素为主要成分的多主元合金，不仅追求通过固溶强化避免沉淀相过时效导致的高温性能退化，还必须在密度、强度和增材制造适应性之间找到精准平衡。

该项目后来成为SynaCore AI Alloy模块的技术灵感缘起：

• 利用人工智能加速传统上需要数年的复杂材料开发过程；

• 整合IHPC的物理建模与算法以及AI能力与IMRE在增材制造建模和实验制备方面的深厚专长，构建机器学习引导的合金设计平台；

正是基于这一物理驱动与AI结合的尝试，集成于SynaCore AM-DT的AI Alloy逐步成熟完善，实现了A*STAR IHPC计算优势与A*STAR IMRE实验洞见的深度融合，并将其能力延伸至3C精密制造及其他高端装备领域的更广泛应用。

 物理驱动+AI进化的双引擎

与纯AI驱动的材料开发不同，数字孪生与AI结合的核心优势在于其合金设计模拟的物理严谨性。例如：基于严格热力学势函数推导的表面张力和界面张力计算模型：

σ(T,xiB,…)=−R⋅TS(T,xiB ) ⋅ln[∑i=1n∑j=ixiB⋅e(−(1+xjS(T,xiB ,ij) )⋅R⋅TΞij)⋅...σi (T)⋅Si (T) ]

该模型考虑了温度（T）、成分（xiB ）和原子相互作用势（Ξij ）对界面张力的非线性影响。与传统经验机器学习不同，基于SynaCore AM-DT数字孪生，AI Alloy通过整合热力学相图、原子尺寸差异、电负性、熔体粘度、表面张力、热容等第一性原理参数与海量实验数据，可以实现高精度的大数据驱动预测：

• 密度-性能帕累托前沿预测：锁定满足”高强度+低重量”双重目标的最优成分区间，响应项目确立的核心指标；

• 相稳定性与过时效免疫评估：例如预测轻质元素高熵合金化后的单相固溶体形成能力，规避材料沉淀相过时效风险，实现高温稳定性；

• 增材制造可制造性预测：识别由铝、镁等易氧化轻质元素在LPBF（激光粉末床熔融）工艺中引起的热裂敏感性，确保”可增材制造”不仅是实验室可能性，而是工业级可靠工艺。

这种”物理嵌入+AI智能”的混合智能架构，成为SynaCore AM-DT的AI Alloy独特能力。

 从迎接无限挑战到创造无限可能

集成于SynaCore AM-DT数字孪生的AI Alloy智能合金开发模块打破了传统机器学习的”数据饥渴”瓶颈。基于热力学相图、熔体粘度、表面张力、热容等第一性原理参数，AI Alloy结合AM-DT能够预测不同合金成分体系在增材制造过程中的相稳定性和微观结构演化规律。

集成于SynaCore AM-DT数字孪生的AI Alloy智能合金目前适用于镍基高温合金、钛合金、铁基合金的智能化开发，在2026年下半年将实现铝合金的智能化开发，并在不久的未来有望适用于高熵合金的智能化开发。其中，这一智能化能力对高熵合金开发至关重要，HEAs的多主元特性意味着微小的成分调整就可能导致截然不同的固溶强化效应和工艺窗口，这也使得即使通过数字孪生与人工智能结合的方式，智能化开发高熵合金也需要相对长的一段路要走。

通过LPBF增材制造制备、金相分析、高温力学测试和CT无损检测，获取真实的密度、微观结构和高温性能数据，并反馈至集成于SynaCore AM-DT的AI Alloy系统。这种”模型-数据共生”机制使系统对合金的理解随使用日益精准。

集成于SynaCore AM-DT的AI Alloy构建的不仅是模拟工具，更是一个合金的自进化创新生态系统。在该系统中，AI与物理仿真深度融合，成为理解成分、工艺与性能复杂交互关系的”虚拟材料科学家”。当增材制造遇上金属合金，密度-性能-工艺的”不可能三角”正被集成于SynaCore AM-DT的AI Alloy拆解。这不仅是技术升级，更是从”经验炼金术”到”数字创造”的范式革命——使下一代轻质、高温稳定、无限可回收的先进金属材料首先在虚拟空间中涌现，随后在物理世界中被精准复现。

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根据3D科学谷的市场观察，MIT和普林斯顿大学等机构的研究团队推出了一款名为VisiPrint的人工智能预览工具，只需上传一张切片截图和一张材料照片，就能在一分钟内生成高度逼真的成品渲染图。用户研究表明，VisiPrint的任务完成率达到100%，远超传统切片软件（63%）和通用建模软件（13%），有望大幅减少3D打印中的浪费与试错成本。

设计师、创客经常使用3D打印技术快速制作功能原型，从电影道具到医疗设备无所不包。准确的打印预览至关重要，这样用户才能确信最终造出的物体会如预期般工作。

然而，大多数3D打印软件生成的预览侧重于功能而非外观。打印出来的物体可能在颜色、质感或明暗效果上与用户的预期大相径庭，导致反复重印，浪费大量时间、精力和材料。一项研究估计，多达三分之一的打印材料最终直接变成了垃圾，其中很大一部分来自被丢弃的原型。

为了帮助用户提前预判成品的视觉效果，来自麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）以及普林斯顿大学的研究人员开发了一款易用的预览工具，将外观放在首位。该工具被命名为VisiPrint，相关论文已被ACM人机交互计算系统会议（CHI）接收。

图：VisiPrint工作流程。用户使用自己偏好的软件（例如Cura）对3D模型进行切片，然后上传切片视图的截图以及目标打印线材或打印样本的照片。VisiPrint会生成一个忠实于外观的预览图，同时反映切片路径和材料特性。

 工作流程：两张图，一分钟

用户只需上传一张来自3D打印软件（即“切片软件”）的物体截图，以及一张打印材料的照片（可以是在线图片或自己拍摄的样本）。系统便会根据这些输入，自动生成物体打印后可能呈现的效果渲染图。

研究团队聚焦于熔融沉积成型（FDM）——最常见的3D打印类型。在FDM中，打印材料线材被熔化后通过喷嘴挤出，逐层堆叠成型。生成准确的美学预览颇具挑战，因为熔化和挤出过程会改变材料的外观，每层沉积的高度以及喷嘴移动的路径也会产生影响。

VisiPrint使用两个协同工作的人工智能模型来克服这些难题。

其中一个是计算机视觉模型，负责从材料样本中提取对物体外观至关重要的特征（颜色、光泽、半透明性等）。

另外一个是生成式AI模型（基于Stable Diffusion XL）。负责根据这些特征，同时融入喷嘴的“切片”路径信息，计算出物体的几何形状和结构，最终合成预览图。

图：使用自备材料样本（蓝色和透明球体）以及在线找到的样本（包括具有挑战性的半透明和彩虹色线材）预览的小船。

 创新：条件控制方法

3D科学谷了解到，这项研究方法的关键在于一种特殊的条件控制方法（conditioning method）。研究人员通过仔细调整模型内部的工作机制，引导它遵循切片路径并遵守3D打印过程的各项约束。

图：VisiPrint系统架构。系统以材料样本和3D几何模型为输入。材料通过图像提示适配器（IP Adapter）进行编码，而几何模型则经过切片和渲染。切片信息、几何结构以及潜在的照明线索通过多路ControlNet流程引导图像生成。生成的输出通过扩散修复模型（SDXL）进行精炼，并经过颜色校正最终完成，从而生成3D打印物体的照片级真实感预览。

具体来说，他们的条件控制方法利用了两类信息：一类是保留物体的形状和明暗变化的深度图；一类是反映内部轮廓和结构边界，尤其是层纹（lamination）细节的边缘图（Canny边缘检测）。

“如果这两者的平衡掌握不好，就可能产生错误的几何形状或不正确的切片路径。我们必须非常小心地将它们以恰当的方式结合起来，”论文第一作者、MIT电气工程与计算机科学系（EECS）研究生Maxine Perroni-Scharf表示。

在用户界面中，研究人员提供了一个直观的“切片影响强度”滑块，让用户可以自由调节层纹细节与整体光影之间的权重。

 专为FDM优化，兼容任意切片软件

VisiPrint的设计与打印机或切片软件类型无关。它既可以作为独立工具使用（用户上传任意切片软件的截图），也以Ultimaker Cura插件的形式集成到主流工作流中。一旦模型切片完成，插件会自动捕获3D视口截图，用户可直接在Cura内部生成预览。

研究团队还建立了一个包含12种物体（8个Thingiverse模型 + 4个基本几何体）的数据集，分别用四种典型线材（实心粉、实心蓝、透明白、金属银）打印，涵盖半透明、高光、哑光等多种质感。所有真值照片均在受控光照环境下拍摄，以保证对比的公平性。

 用户研究：100%完成率

为了验证VisiPrint的实际效果，研究团队招募了15名具有一定3D打印经验的用户，进行了一项对照实验。每个参与者需要完成两项任务：用银色PLA打印一艘Benchy小船，以及用透明PLA打印一个哨子。

参与者分别使用三种工具完成相同的预览任务：VisiPrint、Cura（主流开源切片软件）和Blender（通用3D建模软件，使用PBR材质渲染）。

每项任务限时5分钟。结果如下：

VisiPrint不仅完成率最高，速度也比Cura快2.4倍，比Blender快近4倍。

在NASA任务负荷指数（TLX）评估中，VisiPrint在脑力需求、时间紧迫感、任务成功感、努力程度、不安全感等所有维度上均显著优于Cura和Blender（p<0.05）。用户对其生成的“照片级真实感”评分平均为6.20/7，对预览与实际打印匹配的信心也显著更高。

感知研究：与真实照片几乎无异
在另一项感知研究中，参与者手持真实的打印物体（银色小船和透明哨子），并排比较六种预览图像：Blender均匀纹理、Blender PBR材质、Cura默认颜色、VisiPrint、真实物体照片、以及Cura的“银色/透明”专用预览。

图：感知研究（小船）。
上图：针对整体相似度、纹理相似度、切片相似度三个指标，非中性Likert评分的分布情况。下图：参与者的平均排名。VisiPrint与真实照片在统计学上无显著差异，且排名最高；Cura银色预览处于中游；Blender和Cura黄色预览排名最低。

结果表明，在整体外观相似度方面，VisiPrint和真实照片处于同一梯队，显著高于Cura和Blender的各类预览；在纹理相似度方面，VisiPrint与真实照片无统计学差异，Cura和Blender相对落后；在切片（层纹）相似度方面，VisiPrint与真实照片依然并列最高，Cura在某些情况下因专注于切片可视化而表现接近，但整体外观和纹理远不如VisiPrint。

值得注意的是，有少数参与者将VisiPrint的预览排名排在了真实照片之前。研究人员认为，这可能是由于照片拍摄时的光照条件与实物在手中的观感存在差异，反而说明VisiPrint能够呈现一种“理想化”的真实感。

 用户反馈与未来展望

在问卷调查中，15人中有12人表示更愿意使用VisiPrint而非仅用Cura或Blender进行打印预览。14人表示未来会再次使用VisiPrint。

同时，用户也提出了一些改进建议，例如他们希望支持3D模型的旋转和多角度预览，以及更紧密的集成（如直接上传3D模型而非截图）。部分用户还提到，了解算法的基本原理有助于建立对预览结果的信任。

针对这一点，研究团队在界面中加入了明确的“预览局限性”提示面板，告知用户VisiPrint仅用于外观评估（光泽、色调倾向、层纹方向等），不预测可打印性、机械强度或安全关键部件的成功率。所有输出图像均带有“模拟预览”水印，以校准用户预期。

 技术评估：超越现有方法

研究人员还将VisiPrint与多种基线方法进行了定量比较，包括ZeST（零样本材质转移）、IP-Adapter、MatSwap以及单图像SVBRDF估计。评价指标包括PSNR（峰值信噪比）、LPIPS（感知相似度）和CLIP相似度，计算对象均为真实打印物体的照片。

图：各方法预览效果定性对比
左图：来自Thingiverse的3D打印物体的真实照片，以及对应的切片几何模型和材料样本。右图：VisiPrint与各基线方法的预览效果对比。
VisiPrint在材料保真度、切片细节和几何形状三方面达到了最佳结合。

VisiPrint在所有指标上均取得了最佳成绩，尤其是在像素级保真度和语义对齐方面显著优于其他方法。

消融研究进一步证实了各组件的贡献：颜色校正（color harmonization）带来的提升最大，单独使用深度图会导致中空区域出现伪影，而加入Canny边缘控制后，层纹细节得以保留，整体CLIP相似度从0.894提升至0.912。

 局限性与未来工作

研究团队在论文中指出，尽管VisiPrint在预览真实感上取得了显著进步，仍存在一些局限，主要包括以下几点：

• 依赖单目深度估计和Canny边缘，在细节复杂或中空区域可能引入伪影；
• 预览质量受材料样本照片的光照影响较大，且不支持任意重光照（继承MatCap类方法的固有限制）；
• 目前主要针对FDM打印和标准PLA线材优化，对金属色、半透明、多色等复杂材质的效果尚未充分验证；
• 不模拟支撑结构痕迹或打印失败的可能性。

未来，研究团队希望解决极精细细节预览时的伪影问题，增加多角度预览功能，并探索将VisiPrint扩展到SLA（光固化）等其他3D打印技术。

 3D打印领域的所见即所得

“所见即所得（WYSIWYG）是桌面出版在20世纪80年代得以普及的关键，因为它让用户第一次尝试就能得到想要的结果。现在是时候让3D打印也实现‘所见即所得’了。VisiPrint朝着这个方向迈出了重要一步，”并未参与此项研究的哈索·普拉特纳研究所计算机科学教授Patrick Baudisch评价道。

论文作者表示，所有代码、数据集和预训练模型将在论文发表后开源。该研究部分由MIT晨兴设计学院奖学金和MIT MathWorks奖学金资助。

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相比之下，以钇钡铜氧（YBCO）为代表的高温超导体，其临界温度可高于液氮沸点（77K），因此能够使用价格低廉、来源广泛的液氮进行冷却，大幅降低了制冷门槛。从经济性和可及性角度看，YBCO无疑更具吸引力——它被视为下一代核聚变磁体、超导电缆等高端装备的理想候选材料。

但YBCO的工程化之路并不平坦。作为一种脆性氧化物陶瓷，它对化学成分、晶格氧含量及晶界角度极为敏感，传统加工手段难以制造出几何复杂、性能一致的超导结构。这也使得高温超导体虽好，却长期受限于少数几种简单几何形态。

如何打破这一僵局？增材制造技术带来了新的可能。根据3D科学谷的市场观察，德国亚琛工业大学在该领域取得了进展。近日，他们展示了研究人员如何通过激光粉末床熔融（PBF-LB）和后续热处理，成功恢复了YBCO的超导电性，并向着几何自由、功能集成的超导组件迈出了关键一步。

亚琛工业大学数字增材制造与第三物理研究所的研究团队，正在开发一条面向高温超导体钇钡铜氧化物（YBCO）的增材制造工艺链，目标是制造几何形状复杂的超导组件。

他们最新研究发现，通过精准的热处理，可以逆转工艺过程中导致的超导电性下降。这项工作是针对未来爱因斯坦望远镜中超导线圈的研发需求而开展的。

目前，低温超导体仍是工程应用的主流选择。相较之下，YBCO等高温超导体具有更宽松的运行条件，可以用液氮冷却，但受限于材料特性，其应用仍局限于少数几种固定几何形态。

增材制造技术本可以为组件设计带来全新的自由度，但YBCO复杂的材料特性对整条工艺链提出了极高要求。

 材料-工艺-几何：三位一体的系统考量

YBCO是一种脆性氧化物陶瓷，具有依赖氧含量的复杂晶体结构。其超导性能对化学成分变化及晶格中氧原子有序排列极为敏感。

激光粉末床熔融（PBF-LB）过程中剧烈的温度梯度和气氛条件，会直接影响微观结构形成与孔隙率。为此，研究团队系统探讨了材料、工艺控制与几何结构三者之间的相互作用，并开发出与PBF-LB工艺兼容的粉末制备方法及相应的制造策略，力求在整个工艺链中保留超导Y-123相。

 从原始粉末到首件几何样件

研究人员以氧化钇、氧化铜和碳酸钡为原料，开发出适用于PBF-LB的YBCO粉末，对粒径、流动性和化学成分进行了针对性调控，以实现均匀、可重复的粉末铺层质量。

在此基础上，他们优化了关键工艺参数，在确保颗粒充分结合的同时，尽量降低对超导相的热影响。

图1：在氧化铝基板上通过增材制造制备的YBCO演示样件。

© RWTH DAP

采用散焦激光束双重曝光策略，团队成功制备出几何形状可重复的初始样件（图1）。然而，这些样件初期并不具备可测量的超导性能。相分析显示，微观结构发生了变化，超导Y-123相的比例有所下降。

图2：增材制造的YBCO样品冷却至77K后，在迈斯纳实验中实现磁悬浮，直观展示其超导电性。

© RWTH DAP

但研究团队通过在含氧气氛下进行精准热处理，超导电性得以恢复。恢复后的样品在低温下表现出特征性的电阻骤降，并在迈斯纳实验中呈现显著的抗磁效应（图2）。

这一结果表明，增材制造过程中诱导的微观结构变化并非不可逆，而是可以通过后续处理进行有效修正。

研究成员Jonas Boseila指出：“通过对比粉末态、打印态和热处理态，我们能够清晰地看到超导性能随工艺链的演化规律。这让我们明确了在哪些工艺条件下，超导电性可以被保留或恢复。”

 下一步挑战：机械稳定性

尽管超导电性成功恢复，增材制造结构的机械稳定性仍是制约其走向实际承载应用的关键瓶颈。

后续工作将聚焦于在工艺层面解决这一问题，并优化样件的材料性能。其中一条有前景的路线是银渗透技术，旨在提升机械稳定性、抗裂性及电接触性能。

Jonas Boseila表示：“我们希望将PBF-LB工艺发展为一套原位复合银的多材料方法。这样就能在组件内部实现材料性能的定制化，向功能最优结构迈进。未来，设计将由功能驱动，而不是受限于制造工艺。”

此外，团队还在探索替代能量源、基板材料及加热构建平台，以降低热应力、提高工艺稳定性。目标是在保证超导性能的同时，制造出结构坚固、几何复杂、分辨率高的组件。

基于上述成果，下一步将制造一个实际应用的超导线圈，用于验证稳定性、集成性与功能性等应用级需求。此类线圈在拟议中的爱因斯坦望远镜中可作为磁感应致动器使用，具有重要应用前景。

 不止于望远镜：更广泛的技术迁移价值

研究团队表示，这项成果同样可推广到其他需要复杂超导几何结构的领域。例如量子计算中的超导互连，该领域目前仅在基板上实现简单结构，而曲面几何、互连结构及三维集成仍是技术难点。

这项工作为通过增材制造突破超导材料几何限制奠定了工艺基础。研究由RWTH（亚琛工业大学）探索性研究空间资助计划提供支持。

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但是，当性质差异巨大的材料结合在一起时，界面处往往会因高应力和脆性相的形成而出现裂纹。这是多材料3D打印领域存在的挑战。本期谷·前沿中谈到的技术，正是解决异种材料界面难题的一种新路径。

当使用激光粉末床熔融（LPBF）3D打印技术将不同材料制造成复杂形状时，界面区域会产生高应力，也可能生成新的脆性相。如果应力过高，或新相过于脆性，这些材料就被视为‘不可焊’。打印过程中就会出现裂纹，最终导致失败。

如将LPBF增材制造技术拓展到多材料打印时，常见的思路是升级设备，使其能铺设多种粉末，或安装多激光系统，在同一层内熔化不同材料。但不同粉末混在一起，往往导致界面性能不佳，混合区过大，容易出现气孔和裂纹。

近日，欧洲空间局（ESA）公布了一项探索项目的研究成果。该项目由洛桑联邦理工学院（EPFL）牵头开展，研究方向是“合金属粉末与箔材并利用光束整形的多材料3D打印” （PRINTING OF MULTI-MATERIALS COMBINING METALLIC POWDERS WITH FOILS, AND USING BEAM SHAPING）。

 一种混合工艺

该项目探索的的技术路径则与常见的LPBF多材料增材制造技术不同。

项目团队将金属粉末与金属箔材结合使用，而不是把不同粉末混在一起。他们聚焦于316L不锈钢、Ti-6Al-4V和Al-12Si三种合金的组合，并通过将薄金属箔沉积、切割并焊接在由LPBF3D打印或其他焊接箔材构成的基体上。

这样一来，项目团队得以限制脆性相的形成区域，也降低了应力水平，从而大幅降低开裂风险。

该项目继承了ESA此前在“太空制造专项”计划中支持的光束整形研究成果。光束整形技术可以在3D打印过程中精确控制加热过程。通过将箔材与粉末结合，这种混合工艺能够在材料之间形成更洁净的界面，既可实现清晰的边界，也可实现成分的渐变过渡。

 实现无裂纹界面

ESA在公开报道中指出，结果显示，新的方法相比传统粉末混合方式有了明显改进。这种粉末-箔材混合的多材料增材制造方法，成功减少了金属间化合物的生成，并在Ti-6Al-4V和Al-12Si之间实现了无裂纹界面。

这两种材料在性能上差异很大，极易形成脆性化合物，是公认的难加工组合。而项目团队采用的箔材打印方法有望改善局部微观组织，从而提升界面处的力学性能。更优的冷却路径和光束整形技术预计将带来显著优势。

不过，可扩展性研究也揭示了一些关键挑战。随着3D打印面积增大，保证箔材与基体之间良好接触会越来越困难；同时，残余应力随打印高度增加而累积，容易引发鼓泡和分层。

 从概念到应用

这项研究验证了这种混合制造工艺的可行性，同时也指出，要实现可靠的大尺寸多材料制造，还需要进一步优化热控制并加强工艺建模。

后续工作将重点扩充实验数据，为建立可靠的粉末-箔材混合工艺数字孪生模型奠定基础，同时结合热成像分析开展实验研究。由于工艺条件与零件几何形状及热传导路径密切相关，团队将通过系统性的实验来获取数据，以支撑精确的数值模拟。

项目团队谈到了这一技术的应用前景。在商业层面上来看，这一技术可以用于制造结构功能一体化零部件，其中一种材料主要为零部件提供强度，而其他材料能够提供导热、导电或耐腐蚀等性能。在航空航天、生物医学和能源等领域对这类性能组合的需求非常普遍。

3D科学谷了解到，该项目在ESA的‘探索’计划下开展，由该计划为项目提供资助，旨在为空间探索寻找有潜力的新技术。

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在工业制造迈向智能化、批量化的今天，金属增材制造正站在“批量生产”的关键关口，效率与成本正在成为决定金属增材制造能否深度融入工业化体系的重要变量。

铂力特直面行业挑战，于2026 TCT Asia正式发布整机维度综合效率提升方案，从光学系统、工艺方案到软硬件配置进行全方位升级，真正实现“连续生产不中断”。

该方案特别针对大尺寸零件批量生产场景，围绕出光效率、成形效率、炉间效率的维度展开，适用铂力特全系列打印设备；通过技术突破和流程优化，显著降低生产周期和成本，实现从”单点最优”到”全局最优”的转变。

铂力特重磅推出稳定可靠、系统简单、能量利用率高的光学整形方案，可适应工业生产场景中高频次、连续化的生产节奏。采用激光器直接输出环形光束替代高斯光束，让能量更均匀地作用于加工区域，削弱了中心区域过热风险，改善熔池稳定性，显著减少金属飞溅现象，可支持120μm以上大层厚成形场景，提高成形质量和效率，助力成形效率提升120%。

全新自研可变光斑技术可实现光斑动态调节，系统集成简单，在保障光束质量稳定可靠的前提下，兼顾大面积高效成形和精细区域加工需求。

在铺粉效率方面，铂力特专利的单刀双向铺粉可有效避免空回程，单层总铺粉时间缩短31.5%，从源头减少无效行程耗时；搭载力传感器实时监测铺粉阻力，自适应修正铺粉速度，在常规区域可提速至250mm/s，小角度成形区域（高度290-305mm）检测到刮刀剐蹭风险时，可智能降速至100mm/s，避免缺粉、掉粉缺陷。整体铺粉效率提升72.1%，保障全区域铺粉质量的一致性。

铂力特基于深度学习技术和100000+缺陷样本积累持续优化模型，将AI深度融入铺粉检测环节。该模型能够智能识别缺粉、掉粉、凸起等细微异常，并引入注意力机制自主聚焦关键缺陷区域，在提升检出率的同时有效避免因误检导致的重铺延误，在小角度区域（共250层）可减少重铺时间高达1小时，杜绝无效工时浪费。

铂力特自研过滤器创新，为连续化生产筑牢保障。“0延时”反吹技术将反吹动作嵌入成形间隙，确保成形过程“真正不停机”，彻底消除反吹导致的工序中断；自研过滤器层间间隔一致，反吹”0”延时，彻底解决薄壁或热敏感零件收缩痕问题。

在提升炉间效率方面，铂力特使用3D打印一体成形带有水冷流道的成形缸，降温效率提升 50%，为后续环节腾出关键时间；集成工位取件方案，可根据零件高度动态调整下降安全位置，清粉与取件操作在同一区域完成，减少不必要的运动行程，操作步骤简化，效率提升40分钟。

吸粉捞件环节支持多组物料机同时工作，支持落粉口同步重力卸粉，粉末回收效率提升100%；设备通过多重安全兜底设计，有效管控粉末处理过程中的氧含量风险与操作隐患，保障粉末安全处理。

在多激光协同方面，通过优化搭接与任务分配，炉间激光束可实现0.05mm级拼接精度，15分钟内可完成多光拼接校正。设备搭载自研的BLT-AutoCAL全流程自动拼接方案，可实现高精度高效搭接校正，6光设备全流程校正用时约1.5小时，确保光学系统全时段高效利用。

3月19日，2026 TCT亚洲展仍将继续呈现精彩的增材制造技术升级方案，欢迎各位莅临TCT展会铂力特展台，见证效率革新如何为批量化生产注入新动能。

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对于一个长期受限于固定工艺参数和昂贵试错成本的制造业而言，这一能力开启了通往工业规模化生产的大门。在精度与规模化长期难以兼得的行业中，SynaCore的自适应工艺路径（Adaptive ToolPath）成为增材制造领域的分水岭时刻。这不是渐进式改进——而是对智能系统如何将静态生产转化为自适应过程的根本性重新构想。

3月10日，SynaCore Pte.Ltd.一家总部位于新加坡、专注于增材制造数字孪生技术的深科技先驱企业，宣布推出自适应工艺路径（Adaptive ToolPath），一种智能工艺优化系统，将3D打印从静态参数设置转变为持续自我改进的制造模式。

 从固定工艺路径到自适应工艺路径

基于SynaCore专有的AM-DT（增材制造数字孪生）多尺度仿真平台，自适应工艺路径代表了先进制造实现更高质量保证的根本性转变。

传统3D打印依赖于固定配方——预先设定的激光功率、扫描速度和填充间距，这些参数忽视了打印过程中不断变化的热场。SynaCore AM-DT数字孪生集成的自适应工艺路径，基于瞬态热有限元分析生成可直接用于生产的优化扫描路径。通过在实际打印前，在数字空间中充分预测热响应，SynaCore使我们的客户能够以稳定的热特征打印高质量零件。我们不仅仅是在预测结果；我们正在创造为每一个生产的零件量身定制的制造方式。

Guglielmo Vastola博士

SynaCore首席技术官

 全面支持开放矢量格式（OVF）

通过此次发布，SynaCore AM-DT全面支持开放矢量格式（OVF）文件接口，标志着软硬件集成能力的重要里程碑。SynaCore AM-DT生成的自适应扫描路径可直接导出为OVF格式，同时外部生成的OVF文件也可导入至SynaCore AM-DT进行优化。SynaCore AM-DT完整支持基于扫描矢量的激光功率、扫描速度及扫描时间控制，如图 1 所示。

图1. 在SynaCore AM-DT中渲染的OVF扫描路径，同时显示扫描时间与零件温度。

OVF是增材制造工业化的关键推动因素，提供一种开放、紧凑的二进制格式，弥合数字工艺链与物理生产系统之间的差距。该格式能够将工艺参数——包括激光功率、扫描速度和曝光时间——与几何刀具路径一同嵌入，建立起对自动化、可规模化LPBF
（激光粉末床熔融）生产至关重要的端到端数据链。这种工业可行性已通过宝马集团在其慕尼黑工厂开展的标志性IDAM项目得到验证。

 优化工艺路径带来的切实成果

基于SynaCore专有的优化算法，SynaCore的自适应工艺路径（Adaptive ToolPath）同时考虑层间温度演变（例如，薄壁高件中的热量累积）以及同一层内的温度变化，这对于悬垂结构和桥接等复杂零件尤为关键。通过为每一条扫描矢量优化工艺参数，SynaCore AM-DT自适应工艺路径优化后的扫描模式显著纠正了过热问题，如图2所示。

图2采用SynaCore自适应工艺路径的带孔零件设计，实现了更均匀的温度场。

图3 展示了使用固定工艺参数时孔洞上方区域的典型过热现象。

 自进化的科学原理

自适应工艺路径（Adaptive ToolPath）的核心在于SynaCore突破性的AM-DT数字孪生集成：

·多物理场仿真模型，预测热演变过程，包括对机械性能至关重要的析出相形核与生长动力学

·闭环自主学习，通过数字孪生与传感器融合数据的校准，形成”感知-仿真-决策-执行-学习”的循环

“突破在于闭环——从熔池监测、热成像和打印后CT扫描中获取真实缺陷数据，然后反馈回来优化我们的热边界条件和形核参数。这就是制造如何实现自我修正，”Vastola博士解释道。

该系统持续吸收反馈数据——包括残余应力引起的变形、凝固裂纹敏感性指数以及未熔合孔隙分布——以优化SynaCore AM-DT数字孪生。每一次后续打印都能受益于累积的工艺知识，实现SynaCore 数字孪生的持续进化。

“我们不是为了仿真而仿真。每一个预测都驱动一个决策——在哪里放置下一条工艺路径轮廓以避免过热、如何基于局部热质量调制激光功率、何时修改扫描策略以减轻残余应力累积。我们通过热求解器中的自适应网格细化和扫描矢量排序的动态编程来实现这一点。数字孪生成为机器的大脑，在毫秒时间尺度上执行模型预测控制，”Vastola博士补充道。

此次发布紧随SynaCore成功商业化其智能材料设计模块AI Alloy之后，该模块同样集成于AM-DT数字孪生中。SynaCore AI Alloy与自适应工艺路径共同构成了从合金成分到成品零件性能的完整数字制造生态系统。

自2026年3月16日至19日的TCT Asia展会起，SynaCore将通过其网络平台接受试用申请。

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2026-2027年正值中国商业火箭密集验证的窗口期，火箭发动机的“循环效率”直接定义运载经济性，而3D打印正是攻克全流量复杂结构、实现快速迭代的核心制造手段。下文转载蓝箭航天官方报道，并在文末通过“3D科学谷·视界”，与谷友共同探讨全流量发动机时代的制造命题。

 构建高效率、可重复使用的重型运载动力体系

近日，由蓝箭航天自主研制的“蓝焱”220吨级液氧甲烷全流量补燃循环发动机完成整机全系统长程试车，标志着我国在大推力高性能液体火箭发动机领域持续取得突破性进展。该发动机是支撑我国下一代大型和重型运载火箭研制的重要动力基础设施和核心配套能力，为构建高效率、可重复使用的重型运载动力体系奠定基础。

“蓝焱”采用了国际先进的全流量补燃循环构型，且采用了高集成设计与高室压设计的总体技术方案。该构型发动机设置了两个预燃室，其中的富燃预燃室驱动燃料泵，富氧预燃室驱动氧化剂泵，两路燃气全部进入主燃室，在主燃室内再次完全燃烧。与传统构型发动机相比，全流量补燃循环发动机具有燃料利用效率高、推重比大、寿命长的优势，同时也具有系统耦合度高、系统复杂、振源多、内压高、热流大等困难点，设计、试验和制造难度较大，这些技术壁垒也使得目前仅有国外SpaceX“猛禽”一款型号实现了上箭使用。

“蓝焱”发动机快速推进研制，并于2025年5月进行了首次全系统试车，至今累计完成全系统点火试车100余次。快速推进的测试进展与本轮次整机全系统长程试车的完成，表明蓝箭团队针对关键技术的攻关工作持续推进，掌握了全流量发动机的全流程研制能力与敏捷研发能力，通过快速的迭代优化使得产品成熟度进一步提升，为后续研发打下了坚实基础。

以上转载自：蓝箭航天

 科学谷·视界

2026至2027年，多款中大型火箭将迎来首飞与回收大考，谁能率先实现大载荷入轨与成功回收，谁就能在未来的星座组网中占据先机。

在这场竞速中，火箭发动机作为“心脏”，其循环方式直接定义了火箭的运载上限。从燃气发生器循环到补燃循环（分级燃烧循环），再到全流量补燃循环，是液体火箭发动机技术升级的清晰路径。全流量补燃循环是补燃循环的一种进阶形式——通过设置两个预燃室，让全部推进剂参与两次燃烧，在补燃循环基础上实现比冲再提升8%-10%、运载能力进一步提高15%-20%。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

那么，3D打印在液体火箭发动机制造中扮演了什么角色？它正是攻克火箭发动机“系统复杂、制造难度大”的核心手段。以中国航天科技集团新研制的某型发动机为例，其超过60%的零部件可通过3D打印生产，生产时间能从50小时缩短至10小时，减重效果超过50%。它不仅让复杂流道、高集成度设计得以落地，更是实现快速迭代、降本增效的核心技术之一。

放眼产业链，3D打印的价值已从单一零部件制造，渗透至发动机、结构件等多个高价值环节，成为支撑火箭性能突破和商业化运营的关键基石。

根据3D科学谷的市场观察，全球第一款实现量产、投入实际应用的全流量分级燃烧液氧甲烷发动机——SpaceX的“猛禽”发动机可以说是3D打印赋能复杂构型的最真实例证。从猛禽1到猛禽3的演进，就像是一部3D打印驱动的零件整合史：与初代猛禽相比，猛禽3通过金属增材制造将二次流路集成至主泵、将冷却通道直接打印在零件壁中，使得外置管线减少30%、海平面推力提升51%，与猛禽2相比发动机干重减轻约6.5%。马斯克本人直言，这得益于“全球最先进的3D金属打印技术”，将许多连接件、冷却管道直接打印到零件壁。

回到前文谈到的蓝箭航天，该公司在其现役天鹊系列发动机的研制中已广泛应用金属3D打印技术（如燃烧室身部、管路、阀门等关键部件）。随着“蓝焱”全流量补燃循环发动机进入工程化研制阶段，考虑到该型号更高的结构复杂度与集成度要求，增材制造技术或将发挥更为关键的作用。

技术的突破与制造的革新相辅相成，正共同推动中国商业航天穿越验证窗口，奔赴星辰大海。

参考资料

国金证券.《商业航天行业研究》

百度百科.Raptor3

SpaceX’s Stunning Rocket Engine Is Complex, Yet Simple & 51% More Powerful

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▲集成于数字孪生软件内部的AI Alloy模块
© SynaCore

【新加坡，2026年3月4日】

数字孪生技术领军企业SynaCore今日宣布，其革命性的AI Alloy智能合金设计模块已正式集成至AM-DT数字孪生软件平台。依托AI驱动的计算材料科学，该技术将传统合金研发流程——传统流程长期依赖数十年的反复试错实验——转变为高精度、低成本的数字化预测系统，标志着材料科学”智能设计”新时代的开启。

 告别昂贵试错：从”制造-测试”到”预测-验证”

传统合金研发高度依赖物理实验与经验积累，存在研发周期长、实验成本高昂、原材料及能源消耗巨大等痛点。依托并深度集成于AM-DT数字孪生平台，SynaCore AI Alloy模块运用机器学习算法，快速计算AM-DT工艺-性能关系预测模型所需的全部材料性能参数，能够在虚拟环境中对全新未知合金的材料性能进行精准模拟，显著缩短研发周期，同时大幅降低实验成本。

核心技术突破

集成于SynaCore AM-DT平台的SynaCore AI Alloy模块具备两大核心能力：

高精度成分预测：

依托每个合金系数千个训练数据点，精准捕捉合金成分与材料性能之间的复杂非线性关系；

虚拟实验闭环：

与AM-DT的数字孪生环境深度融合，实现”设计-模拟-虚拟验证”全流程数字化。

“SynaCore AI Alloy不仅仅是一个工具，它代表了材料研发范式的根本转变，”SynaCore首席技术官Guglielmo Vastola博士表示，”SynaCore将人工智能的快速预测能力与AM-DT深度集成的多尺度预测模型相结合，让科学家能够从海量可能性中快速锁定最优解，而非受限于实验室的反复试错。这对于航空航天、新能源汽车及高端装备制造等对材料性能要求极为严苛的行业而言，是一座里程碑。”

 赋能先进制造生态

随着AI Alloy模块的上线，SynaCore AM-DT平台现已覆盖从材料设计、变形补偿Distortion Compensation、工艺优化Adaptive ToolPath到微观组织以及热处理预测的全链条数字孪生能力，加速新材料商业化以及增材制造产业化进程。

TCT亚洲展会（2026年3月16-19）起，SynaCore通过其网络平台www.synacore.net接受试用申请。

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