由增材思维驱动的产品设计开发，例如功能梯度材料 (FGM)、多材料结构零件，这些都难以通过传统方法生产，尽管包括金属增材制造的3D打印技术带来了崭新的价值创造机遇，但其广泛的工业应用仍然存在一些障碍。L-PBF选区激光熔融3D打印技术和 L-DED激光束定向能量沉积3D打印技术都需要训练有素的技术人员来启动、监控和移除组件，这与过去几十年自动化不断提高的传统制造相反。

此外，由AM-增材制造工艺生产的零部件经常受到工艺引起的缺陷的困扰，例如孔隙、裂纹和残余应力引起的变形，从而影响部件质量和一致性。零件内的工艺缺陷会降低机械性能和疲劳性能，导致其在低于设计的操作限制时失效。

在《基于激光的金属增材制造过程监控和机器学习》系列文章中，3D科学谷将结合论文对数据结构和 ML 算法的使用趋势进行回顾，并比较不同传感技术的能力及其在激光金属 AM 增材制造监测任务中的应用，最后讨论机器学习和过程监控在增材制造领域的未来方向。

论文链接：

https://link.springer.com/article/10.1007/s10845-023-02119-y

 人工神经网络

人工神经网络 (ANN)，有时简称为神经网络 (NN)，是一类 ML机器学习算法，由一系列相互连接的节点或神经元构成，这些节点或神经元位于多个层中，每个神经元接受来自一个或多个前面神经元的输入信号，对其执行数学运算，并向下一层中的神经元输出数值信号。

人工智能用于3D打印过程控制
© 3D科学谷白皮书

由于 ANN 的结构非常灵活并且可以根据所需功能进行定制，因此只要输入数据可以矢量化，它们就可以接受来自各种传感器类型的输入。例如，来自热图像的特征、光谱强度比或来自各种传感器的串联输入。

根据《冶金、机械模型及机器学习在金属打印中的应用》一文，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精度的增材制造部件。

 卷积神经网络

CNN以其从基于图像的数据中学习关键特征的能力而闻名，构成了自动驾驶汽车和机器人视觉的基础。可以从来自热像仪或可见光相机的纯图像数据扩展到任何具有点之间空间关系的基于阵列的数据结构，对 L-PBF选区金属熔融3D打印过程中的孔隙率水平进行分类。

根据业内专家，卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等。包括Alpha Go, 让计算机看懂围棋, 同样也是有运用到这门技术。

具体来说, 卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息，每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域，然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构。

拿粉末床金属熔融技术来说，金属粉末一层一层的被凝固，从而成为最终零件，在层凝固的过程中就有着与模型切片所对应的图像成像过程，由此说来，卷积神经网络原理用于3D打印的前馈控制是颇具发展潜力的。

根据3D科学谷的市场观察，LLNL劳伦斯利弗莫尔国家实验室早在2018年就将卷积神经网络原理用于机器学习“修复”3D打印金属零件，通过神经网络的高级算法用于实时来分析构建质量，并就就如何改进构建质量提出建议。

此前，LLNL的一些研究人员花了数年时间收集激光粉末床熔融金属3D打印过程的各种形式的实时数据，包括视频，光学层析成像和声学数据。逐渐，LLNL发现，如此大的数据量，不可能通过人工来进行所有的数据分析，由此他们寄希望于神经网络是否可以简化任务。

根据LLNL国家实验室，就像人类大脑使用视觉和其他感官来导航世界一样，他们希望通过机器学习分析传感器获取的数据来导航3D打印过程。

根据3D科学谷的了解，LLNL国家实验室开发的神经网络可以用于其他3D打印系统。理论上，研究人员应该能够遵循相同的算法，在不同条件下创建零件，收集视频，以生成可用于标准机器学习技术的信息。

多年来，LLNL劳伦斯利弗莫尔国家实验室的工程师们使用传感器和成像技术来分析金属3D打印背后的物理和过程，以便每次都能够首次构建高质量的金属零件。劳伦斯利弗莫尔国家实验室的工程师们利用机器学习来实时处理3D构建期间获得的数据，可以在几毫秒内检测构建是否是高质量的。更确切地说，研究人员开发了卷积神经网络（CNN），这是一种通常用于处理图像和视频的算法，通过观察大约每段10毫秒的视频来预测部件是否良好。

此外，根据3D科学谷的市场研究，GE于2020年8月18日获得通过的《Systems and Method for Advanced Additive Manufacturing》专利描述了GE动态地控制3D打印-增材制造过程。这个专利提供了一种用于动态地适应零件的增材制造的方法。根据专利描述，在加工工艺的控制过程中，GE使用了数字孪生体技术，并通过机器学习来训练处理器或处理元件，机器学习程序可以采用神经网络，该神经网络可以是卷积神经网络，机器学习可能涉及识别现有数据中的模式，以便于对后续数据进行预测。

除了内在的缺陷，几何精度差是增材制造零件的另外一种常见缺陷。机器学习模型可以识别几何缺陷的发生，量化几何偏差并为几何误差补偿提供指导。例如，科研人员通过卷积神经网络(CNN) 机器学习模型为L-PBF过程开发了一个几何误差补偿框架，训练后的机器学习模型以热历史和部分加工参数为输入，以变形量为输出，预测变形量，实现误差补偿。

 支持向量机

支持向量机（support vector machines, SVM），经常用于对来自增材制造现场监测的数据进行分类。SVM 通常接受可以从传感器中提取的特征或数据点，并学习如何使用最佳超平面分离不同类别的数据。如果二维数据不可分，那么SVM会将数据投射到三维或更高维度，构造一个将数据分离的超平面，得到一个(n-1)维平面将数据分离成n维。

 K-最近邻

K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。

例如，如果激光功率和扫描速度是用于映射的两个参数，而轨道密度是被测量的特性，则可以假设具有相似速度和功率的两个数据点将具有相似的轨道密度。因此，当对新数据点进行分类时，算法将查看最近数据点的标签以确定最有可能用于该新数据点的标签，这允许增材制造工艺使用的各种传感器数据适用于该算法。

 决策树

决策树 (DT) 构成了一组基于树的 ML 算法的基础。DT 是一种分类器网络，它利用一系列节点和分支对输入数据进行排序。通常，树的每个节点都会根据一个或多个特征对输入向量进行排序，最简单的方法是将阈值应用于向量的一个属性，例如科研人员从热成像中提取的特征。这些阈值在训练过程中更新以获得训练数据的最佳分类。重要的是要注意，输入数据可以是分类数据或数字数据，这与仅需要数字数据的神经网络不同，它保留了来自数据源的更多信息。科研人员可以使用这种方法通过图像分类来检测 L-DED定向能量沉积3D打印构建过程中的孔隙率。

 深度信念网络

深度信念网络 (DBN) 是一种深度学习算法RBM 在结构上类似于 ANN，因为它有一个输入（或可见）层和一个隐藏层。有科研人员从热图像中提取的羽流和飞溅数据用于对 L-PBF选区金属熔融3D打印过程中熔体状态进行分类。训练分两步进行，其中第一个 RBM 的输入用于 RBM 的无监督训练，以学习表示输入的特征。然后将其转发到下一个 RBM，这允许网络学习更高级别的功能。然后通过监督学习过程进行声学监测和熔池成像监测。

原始参考文献：https://link.springer.com/article/10.1007/s10845-023-02119-y

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虽然基于激光束熔融的金属3D打印技术通过极大地扩展设计复杂性，为金属零件制造带来了颠覆性的新方式，但不可否认用于金属打印的激光束尚有需要改进之处，可能导致缺陷和较差的机械性能。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)的研究人员正在探索高功率激光打印（如粉末床激光熔化金属3D打印工艺-LPBF）中常用的高斯光束的替代形状，以解决此问题。他们的最新研究被发表在《Science Advances》杂志上。

 缓解热梯度和不稳定的复杂熔池

LLNL实验室研究人员用贝塞尔光束这一形状独特的光束进行了实验，此光束具有特殊的无衍射及自愈性。

研究发现，LPBF 工艺中中高斯光束的应用造成了“匙孔”这种气孔诱导现象的出现，而贝塞尔光束的应用降低了孔隙和“匙孔”形成的可能性

© LLNL

该项工作表明，贝塞尔光束等替代形状可以缓解LPBF 技术中的主要问题——激光与金属粉末相遇时会出现较大热梯度和不稳定的复杂熔池。这些问题主要是由高功率激光系统输出的高斯光束形状引起的。

这项研究论文的主要作者 Tumkur Umanath表示: “使用高斯光束特别像用喷火器来烹饪食物——难以很好地控制热量在目标材料周围沉积。而使用贝塞尔光束，我们可将一部分能量从中心重新分散出去，这意味着我们可以设计热剖面、降低热梯度，以助力微观结构晶粒细化，最终形成更光滑的表面、获得更致密的元件。”

各光束转换(左下为贝塞尔光束输出） 来源：www.wnlo.cn

贝塞尔光束超越了传统的高斯光束形状，显著扩展了激光扫描参数，避免了传统光束带来的诸多问题。研究的预期结果是熔池不会太浅，也不会出现匙孔。

在传统光束中，激光会产生强烈的蒸气，并在构建过程中在金属基底中形成一个深腔。匙孔会在熔池中产生气泡，形成气孔，导致成品零件的机械性能下降。

传统光束的另一个缺点是它们在传播时易衍射，而贝塞尔光束因其非衍射特性提供了更大的焦深。研究人员使用贝塞尔光束时观察到工件相对于激光焦点的贴装公差增加。对于工业系统来说，贴装是一项挑战，因为工业系统通常依赖昂贵且敏感的技术，在每层金属粉末沉积时，将其定位在聚焦光束的焦深内。

对此Tumkur解释道：“贝塞尔光束因其无衍射和自修复特性，已被广泛应用于成像、显微镜和其他光学应用中，但光束整形在激光制造应用中还未普及。我们的研究解决了金属增材制造领域中光学物理和材料工程之间脱节的问题，通过整合、设计光束形状来实现对熔池动力学的控制。”

LLNL 实验室的研究团队通过让激光穿过两个圆锥形透镜来对光束进行“整形”，然后让它穿过其他光学器件和扫描器，在中心光束周围形成环状。研究人员使用实验室的商用3D打印机，用该实验装置从不锈钢粉末中打印出了立方体和其他形状。

通过高速成像，研究人员研究了熔池动力学，观察到熔池湍流大幅减少、“飞溅”有所缓解。飞溅是指熔融金属颗粒从激光路径上飞出，通常会导致孔隙的形成。

在机械研究和模拟中，该团队发现，用贝塞尔光束构建的零件比用传统高斯光束构建的结构更致密、更坚固，并且具有更优秀的拉伸性能。该项目的首席研究员Ibo Matthews表示: “工业界长期以来一直在寻求提高对LPBF工艺流程的控制能力，以最大限度地减少缺陷。在光束中引入复杂的结构增加了灵活性，可以精确控制激光与材料的相互作用、热沉积以及最终的打印质量。”

LLNL计算机科学家使用LLNL开发的multiphysics代码ALE3D来模拟高斯和贝塞尔光束激光形状与金属粉末材料单个轨迹的相互作用。通过比较轨迹，他们发现贝塞尔光束比高斯光束表现出更好的热梯度，推动更好显微结构的形成。

与此同时，他们还利用贝塞尔光束实现了更好的能量分布，避免了高斯光束中“热点”的形成，一旦形成“热点”，会产生深熔池并形成孔隙。

© LLNL

“光束整形只是LLNL正在研究的提高3D打印金属零件质量的诸多途径其中的一个，该方法通过整合简单的光学元件，可以减少高斯光束制造零件通常需要的后处理技术所涉及的费用、缩短时间，比交替扫描成本更具明显优势。坚固且无缺陷的零件生产以及以经济高效的方式增材制造大型结构是大势所趋。为了使3D打印真正与工业标准兼容、超越传统的制造方法、避免交替扫描技术带来的集成性挑战，需要不断探索光束整形，使其广泛应用于各种金属的增材制造，并应用到商用的金属3D打印系统中。”

© LLNL

作为与通用电气全球研发中心持续合作的一部分，LLNL室的研究人员目前正在试验其他光束整形策略，并计划研究复杂的激光束和偏振整形方法，从而更好地控制印刷零件的质量。

LLNL 发表的论文：
“Nondiffractive beam shaping for enhanced optothermal control in metal additive manufacturing”,SCIENCE ADVANCES•15 Sep 2021•Vol 7, Issue 38•DOI: 10.1126/sciadv.abg9358

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直接金属3D打印这条赛道上，还可以出现什么样的差异化市场定位呢？

© Seurat Technologies

大幅提升金属3D打印的经济性

近日，LLNL美国国家实验室孵化的企业Seurat Technologies （修拉技术）完成了 4100 万美元的 B 轮融资，由 Capricorn 基金领投。加上此前的1350万的A轮融资，修拉技术共融资5450万美金（约合人民币3.4亿）。

与Velo 3D类似，Seurat也来自于美国，不同的是创始人James DeMuth东、西海岸结合的经历。James毕业于西海岸的斯坦福大学机械工程学系获硕士学位，自2015年兼职创立了Seurat，2020年全职负责Seurat的管理。

那么除了公司的名称借鉴于印象画派（点彩派）的创始人修拉Georges Seurat，Seurat Technologies-修拉技术是以什么样的差异化的市场定位吸引的如此巨量的融资呢？

 革命性方法开启新机遇

只有降低零件成本才能提高金属增材制造的采用率和新机遇。为了降低成本，当今的金属 AM 供应商采用了使用多个激光源的方法。额外的激光源允许同时熔化材料，从而提高构建速度。然而，额外的激光源和相应的光学系统组件本身就很昂贵，这会增加机器成本并降低对单件成本的积极影响。因此，构建速度的提高伴随着投资和系统折旧成本的增加。

© Seurat Technologies

使用 Seurat 的区域打印技术，与单光源的振镜技术相比，可以将当今系统的构建速度提高 1000 倍以上。

Seurat Technologies 发明了一种新颖的区域打印方法，有可能突破当今金属增材制造的限制。这项新技术并没有增加激光源的数量，而是使用一种全新的光束操纵方法来增加每次熔化的体积。虽然通常的金属 AM 系统的光斑直径为 100 微米，但 Seurat 系统可将 200 万个激光点传送到粉末床区域中，每个光点的直径约为 10 微米。使用这种方法，Seurat 可以同时大幅提高构建速度，同时还可以提高分辨率。与其他单一激光系统相比，Seurat TechnologiesTM 将构建速度提高了 1000 倍。

根据3D科学谷的市场观察，这种技术孵化于LLNL国家实验室。使用光寻址光阀（OALV-optically-addressable light valve）作为光掩模，一次性打印整层金属粉末。使用多路复用器，激光二极管和 Q开关激光脉冲来选择性地熔化每层金属粉末。近红外光的图案化是通过将光成像到光寻址光阀-OALV上实现的。

NIF通过OALV来调整光波长度，通过控制灰度来控制打印质量

© LLNL

在基于二极管的增材制造工艺中，激光由一组四个二极管激光器阵列和脉冲激光器组成。它通过可寻址光阀，对所需制造的3D模型的二维“切片”图像进行图案化。激光随后闪烁一次打印整层金属粉末，而不是像传统的选择性激光熔融系统一样通过激光扫描策略来完成逐点的金属粉末熔化。

光寻址光阀（OALV），它包含一个串联的液晶单元和光电导晶体。这非常像液晶投影仪，OALV是用来根据预编程的逐层图像动态雕刻大功率激光。但是与传统的液晶投影仪不同，OALV是非像素化的，可以处理高激光功率。

这种区域打印技术除了可以生产较大零件的能力外，还可以产生与现在的金属3D打印机相当的打印质量，并且可能超越今天的金属3D打印质量，通过在投影图像中微调灰度梯度的能力意味着更好地控制残余应力和材料微观结构。

提高生产力是几乎所有引入市场的新 3D 打印技术的主要目标。金属增材制造中两个最突出的例子是电弧沉积和粘结剂喷射。电弧沉积使用基于线的焊接工艺来沉积材料。然而，高沉积速率在分辨率方面存在限制，导致典型的最小特征尺寸在 5-10 毫米的范围内。粘结剂喷射基于喷墨打印技术以高生产率打印毛坯零件，但是如果以高生产率为目标，毛坯零件的脆弱性会导致特征尺寸有限。由于需要变形和烧结专业知识，因此两步法也使得该技术在使用方面具有一定的挑战性。目前，使用这两种技术方法可以实现 400-1,500 cm3/h 之间的构建速率。

Seurat 的区域打印技术通过将生产力提高到任何现有金属 3D 打印技术的极限之上，从而增强了广为人知的 L-PBF 方法。它的构建速度甚至比电弧沉积还要高，但它保持了激光粉末床融合的精度和分辨率，并有可能进一步提高表面质量和零件灵活性。

资料来源：3D科学谷全球战略合作伙伴AMPOWER2020 年报告，Seurat 评估

如果增材制造可以击败传统制造的经济性呢？

增材制造从一开始就一直在努力证明其商业可行性。高原料成本、缓慢的处理速度和高资本投资使工程师在使用 AM 时难以做出积极的商业案例。另一方面，过去 100 年来，铸造、锻造或机械加工等传统技术的成本结构得到了优化。尽管如此，金属3D打印还是获得了一定的产业化应用，当前的商业案例基于缩短交货时间、优化重量、降低组装成本或提高性能。

Seurat的区域打印技术突破了现有的单件成本障碍。与当今的增材制造技术相比，第一代系统的成本已经降低了 50%。然而，根据3D科学谷的了解，Seurat独特的技术原理有可能进一步降低成本。Seurat未来几代机器的目标是到 2030年制造成本赢过传统压铸工艺，这将标志着增材制造成为主流技术的突破。

Seurat未来几年的设备制造经济性目标，逼近铸造与锻造的经济性

Seurat当前与未来的制造经济性，与当前的增材制造相比 

 Seurat 的区域打印技术突破了现有的单件成本障碍

即使对于单件成本十分敏感的汽车零件，Seurat的区域打印也可以实现超越纯成本竞争的价格点。

在过去十年中，全球金属制造市场的交易量达到了约 1万亿美元。由于其低成本、高可用性和成熟的工艺，大批量锻造和铸造应用覆盖了大部分市场。随着每件制造成本的降低，市场份额显着增长。

今天的3D打印-增材制造只占市场的一小部分，主要集中在医疗和航空航天领域的高价值应用。仅仅在传统制造技术中那些通常已经很昂贵的，具有高性能要求的零件，为传统的增材制造技术提供了理想的商业案例。

金属3D打印与CNC机加工设备市场比较，

资料来源：3D科学谷全球战略合作伙伴AMPOWER2020 年报告，Seurat 评估

根据3D科学谷的了解，Seurat通过进一步降低制造成本来打入更大的市场。使用Seurat第一代机器，可实现约 300 美元/公斤的制造成本，这可能使市场规模增加一倍。预计Seurat 2024 年推出的第二代系统以及 2027 年和 2030 年的后续系统将真正改变游戏规则。Seurat的GenX 将制造成本降低至 25 美元/公斤以下，从而开启更大的金属制造市场。

那么这意味着什么呢？

拿西门子已经投入生产的一项主要应用燃气轮机旋流器来举例。这些零部件安装在西门子 SGT 5/6 8000H 燃气轮机的先进燃烧系统中，用于将燃气与压缩空气混合。3D打印-增材制造使得从 8 个零件减少到 1 个，通过优化设计和工业化制造流程缩短交货时间并实现积极的商业价值。

© 西门子

如果通过Seurat的区域打印技术，这将进一步改变增材制造的游戏规则。保守地计算，该技术可为西门子能源提供在未来几年将增材制造零件的产量提高 10 倍的潜力。

总体来说，通过将超过 200 万个激光点聚焦在金属粉末床上——每个点的功率和持续时间都完全可控——以创建生产级、功能齐全的组件。3D科学谷认为Seurat的区域打印确认了其多维的市场定位：提供规模生产所需要的效率和经济性，且满足制造所需要的分辨率和质量。

而使用二极管激光器加工金属方面，Seurat并非是全球独此一家。来自德国亚琛的LMI打造了与其他金属3D打印系统有很大不同的设备。面向教育市场和中小企业的低成本采用，采用笛卡尔系统，LMI的Alpha 140 金属3D打印机具有宽敞的内部空间，更紧凑的机身尺寸。LMI的Alpha 140 金属3D打印机通过德国库尔特埃莎进行组装，并提供全球化的服务。而也将通过库尔特埃莎以及ACAM-亚琛增材制造中心进入中国市场。

究竟二极管激光器加工金属在PBF领域，属于另辟蹊径并与原有的L-PBF技术友好并存？还是是颠覆性的创新，将原有的L-PBF技术“吸入”新的技术赛道上？3D科学谷将保持持续关注。

l 文章来源：3D科学谷内容团队

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来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的研究人员已通过在激光加工过程中测量不锈钢表面的电子发射来提高基于激光的金属3D打印技术的可靠性方面迈出了令人鼓舞的一步。

激光熔化金属粉末的过程©LLNL

热电子发射传感技术检测激光驱动现象

通过LPBF增材制造制造的部组件的热历史是确定实现其性能规格的可能性的最重要指标之一。LPBF通过逐层策略制造组件，其中将一层金属粉末散布在固体金属基板上，然后通过激光进行选择性熔化。该策略通过降低工件和铺展新的粉末层而进行，并重复进行直到形成所需的组件。

凝固过程中的快速加热和冷却以及加工过程中的大量热循环引入了独特的微观结构特征，这些特征直接影响零件的性能。总的来说，如果热输入太低，粉末层将不会熔合到下面的组件层，并且会发生熔合缺陷。

相反，如果热输入过高，则熔融金属会剧烈蒸发，并且会形成蒸气反冲压力和等离子的结合，从而形成局部凹陷，激光吸收增加，这是不稳定的，并可能导致孔隙。可以测量数千个开尔文的熔池温度测量是描述这些现象的关键。

最先进的原位温度测量依赖于热成像。这些技术基于理想的黑体热辐射，并且是目前仅有的具有足够的时间和空间分辨率来捕获过程热动力学的方法。激光扫描速度为106 K s−1和米/秒的热梯度需要千赫兹或更高的时间分辨率，而激光束直径为100 µm则要求低于几十微米的空间分辨率。

对于LPBF增材制造而言，激光材料界面非常动态并由金属蒸气、液体、粉末和块状固体组成，因此，假设发射率遵循众所周知的温度发展的假设是不准确的。这一挑战将精确的光学温度测量限制在具有近似恒定发射率的区域，例如熔池后面或较冷的固化区域。

这些结果说明了热电子发射传感技术能够检测出激光驱动现象的可能性，这些现象可能导致零件缺陷，优化构造参数并提高LPBF工艺的知识，同时补充现有的诊断能力。

在LPBF增材制造过程中用于探测动力学的其他原位诊断方法包括X射线照相术、高速光学成像、光发射光谱法、热成像、扫描干涉法和声波光谱法这些方法已被证明可有效解决激光诱导的动力学问题，包括熔池流动、孔形成、表面形态，蒸气羽流生成和粉末剥蚀。通过识别导致缺陷的动力学，这些缺陷会导致制造质量的扰动，这些建立了使用LPBF技术制造的零件的信心。

来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的研究人员使用定制的试验台系统和电流前置放大器，在激光粉末床熔合（LPBF）条件下，收集了316L不锈钢的热电子发射信号，该放大器用于测量金属表面与腔室之间的电子流动。然后他们使用产生的热电子发射来识别由激光-金属相互作用引起的动力学。该研究成果11月27日在线发布于Communications Materials。

图1. 可视化从基材表面发出的热电子发射以及用于LPBF期间信号检测的实验配置©LLNL

首席研究员Aiden Martin表示生产无缺陷零件是金属增材制造(AM)在商业上广泛采用的主要障碍。LLNL研究人员一直在通过开发过程和诊断工具来改善金属增材制造的可靠性来解决这个问题。这种新的方法论对这些现有的诊断工具进行了补充，以加深我们对3D打印过程的理解。我们的下一步是扩展该技术进入在全尺寸LPBF系统上运行的传感器，以提高对内置零件质量的信心。

研究人员表示尽管已经进行了大量研究以通过光学成像，X射线射线照相或测量热或声信号发射来理解和测量用LPBF打印部件的方式，但热离子发射却被忽略了。但是，通过观察和分析激光加工过程中发射的电子，实验室研究人员证明了它们可以将热电子发射的增加与表面温度和激光扫描条件联系在一起，从而导致孔形成和零件缺陷。

图2. c–h揭示熔池几何形状所产生的轨道横截面的光学图像，其为激光功率的函数©LLNL

通过实验数据和模拟，研究人员报告了热离子发射信号呈指数增长，熔池深度随局部能量密度呈线性增加，证明了金属表面温度对热离子发射的“临界依赖性”，以及将热离子信号用作热电偶的效用。LPBF中优化激光聚焦的方法。本文第一作者和LLNL工程师Phil DePond表示，金属增材制造中的电子发射通常被应用者们所忽视，他们很高兴看到它对工艺条件的极端敏感性。

研究小组的观察结果表明，LPBF过程中的等离子体形成可能是由电子从金属表面喷射到氩气气氛中并与激光相互作用而引起的，他们先前将其归因于汽化金属被激光束电离。

图3. 研究人员在激光粉末床熔化（LPBF）条件下测量了不锈钢表面电子的发射，证明了使用热电子发射信号检测可能产生零件缺陷的现象并增进对LPBF工艺的理解的潜力。顶部图像显示了激光诱导的不锈钢熔化的多物理场模拟，显示出主要在表面凹陷的前端产生的电子发射信号。底部图像描绘了由不锈钢制成的激光轨道的横截面。监测热电子发射可以检测出传导（左）和锁孔（右）模式焊接方式之间的过渡。©LLNL

研究人员表示，热电子发射对表面温度和表面形态的高度敏感性使他们能够确定传导和锁孔形成之间的确切过渡点，从而导致零件中形成孔。他们得出的结论表明，热电子信号可与传统的LPBF数据收集和处理方法一起有效使用，提高了激光与材料相互作用的科学知识，并确定了可能出现缺陷的地方。

共同作者兼激光材料相互作用科学小组负责人Manyalibo“ Ibo” Matthews表示，这项研究从更广泛的意义上说，这代表着建立有效的原位监测功能的重要步骤，可以加快LPBF组件的鉴定和认证。

l 来源：江苏省激光产业技术创新战略联盟

3D科学谷Review

在大多数工业市场，都是在零件生产完成后通过坐标测量机（三坐标测量机）来检查机械特征，以及通过X射线来检查内部缺陷，CT扫描来寻找深层次的缺陷。然而，对于粉末床3D打印工艺来说，零件在构建的过程中有50多种因素会对零件的质量发生影响，等生产出来再发现缺陷无疑对于生产商来说太迟了。

尤其是粉末床金属熔融3D打印过程中，粉末飞溅和微裂纹等缺陷 – 是航空部件等高安全要求条件所不可接受的。

不仅仅是原位监测成为3D打印发展的必须，此外，机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

在此基础上，任何不使用AI的软件驱动技术迟早会被替代。

增材制造设计的复杂性与众多因素相互依存，如材料质量将影响零件性能，从而影响设计决策；生产参数将影响质量保证，而质量保证要求将反映在那些设计决策中……等等。

面对如此巨大的设计复杂性，我们更加应当思考的问题不是如何在增材制造中利用AI，而是如果没有AI 驱动的设计、生产、质量保证流程，仅凭人类设计师和工程师的力量，我们还能不能利用好增材制造技术在提高产品性能、加速创新等方面的优势。

3D科学谷在《在增材制造成为生产级技术的道路上人工智能怎样四两拨千斤？》一文中清晰的分享过数字化在制造领域发挥了越来越重要的作用，依托数字化制造中产生的大量数据的土壤，人工智能（AI）将赋予制造更强的生命力，从设备的实时维护到创新性的产品设计，到智能供应链和创建新的商业模式，都是能够被人工智能所赋能的领域。

相信随着原位监测技术的提高，机器视觉的发展，以及人工智能算法的配合，3D打印将进入到增材制造2.0时代：由制造原型进入到大批量产业化生产。

l AMPOWER与3D科学谷正在合作面向全球欧洲、美洲、亚洲市场发布的2020年全球增材制造研发市场报告，欢迎中国企业积极参于有关3D打印领域设备、软件、材料的研发市场调查，敬请扫码参与调研。

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根据江苏激光联盟，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)的科学家设计了一种新型3D打印晶格结构，这种结构综合了超轻结构和高刚度的优势，打破了之前认为需要展示此类特性的Maxwell设计规则。他们为此专门开发了一个设计软件，使用他们编写的拓扑优化软件，创建了两个由微架构桁架组成的独特单胞设计，其中一个被设计为具有各向同性(相同和全方位)材料特性。

SEM观察到的使用投影显微立体光刻打印技术得到的经典的八位元晶格和拓扑优化,各向同性扁圆以及准球形八面体晶格。©LLNL

“强大”决定于“微小”之间

具有随机微结构的材料,如泡沫材料,典型的呈现出低的机械强度,而设计的具有微结构的格栅结构则经常表现出显著的提高的刚性.这些周期性的架构材料在早先已经被通过一定的规则进行了设计，使用的是Maxwell准则来确保他们的变形主要受他们的棱柱的拉伸所制约。

经典的设计遵循这一规则时则倾向于各向异性，其刚性依赖于载荷的方向，但在最近，各向同性设计曾经被报道在叠加互补各向异性晶格的时候得以实现。

 打破早先的设计规则

来自美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) ）的研究人员设计了一类新的３D打印晶格结构的材料，这一设计综合了超轻和高刚性的优势，尽管这一设计打破了早先的设计规则所应该具有的性质。其中这一设计的结构额外的还呈现出在不同的方向施加力的时候均可均匀的进行变形反应。

LLNL的研究团队将这一成果发表在顶刊《 Science Advances》上所描述的那样，研究团队在Seth Watts的领导下，使用拓扑优化软件，设计出两种独特的单元细胞的晶格设计方案。其组成为微结构桁架，其中一个设计成各向同性的材料性质（即各个方位性质均一致）。这些新的结构被制造之后并进行了测试，研究发现其性能完胜八进制的棱柱结构，这是一种用于３D打印晶格结构时的一种标准的形状。

杨氏模量同 单轴载荷状态的方向（单元晶格的矢量）之间的关系

让研究人员感到惊奇的是，其晶格栅架结构看起来明显违反了Maxwell准则，这一准则是一个结构刚性的用于机械设计的处理办法,该原则假设认为结构能够承受的最大的有效载荷变形时只在拉伸的时候。在这一结构中,刚性的大小同密度呈线性关系 —将材料结构的重量减半的话只是将其刚性进行了减半,相反的是,结构的刚性的有效性则会减少三分之一或者八分之一。这一线性的尺度使得创造出超轻，超刚性的机械超材料成为可能。

根据论文的联合作者Watts，一直以来研究人员认为Maxwell 准则在应用低密度的高刚性材料的时候是必要和充分的。LLNL的研究结果证明这一准则不再是一个必要的前提条件。换言之，,这里存在大量的棱柱具有这一线性的尺度准则。

这一工作表明这一新的设计理念将会得到以前认为的所不能得到的更好的材料性能，因为这一设计理念违反了传统的设计理念。LLNL研究人员发现，这一工作同时也证明了使用拓扑优化技术之后，工程人员可以设计新的结构来完胜采用传统的设计理念所得到的材料的性能。

研究人员对不同密度的样品进行了测试来观察当他们在不同的角度进行压缩的时候会发生什么现象。实验结果颠覆了经典的八面体棱柱的设计理论。

研究人员称各向同性的棱柱结构可以拓展应用于3D打印金属和陶瓷，此外这对生物材料的应用，如3D打印生物组织，需要进行可调制的刚性时是非常重要的。在航天领域也会找到这方面的应用。在无人机中或战斗机中，例如，需要减轻重量的场合具有双重的意义，增加了设备的可操控性和减少了设备的惯性，使得其具有优异的性能。

轻量化结构的设计同时还可以减轻制造成本，燃油消耗和减少材料的浪费。同时还拥有其他优点，如对工程结构来说可以具有更加优化的结构。LLNL的长期研究目标是转向创造和使用LLNL最新的材料数据库。

LLNL实验室正在持续开展他们的工作，包括完全表征所制备材料的晶格结构的物理特征，在超越其线性弹性模量的前提下，包括传热、非线性机械性能、振动和失效等情况下表征其物理特征。

将来用于超轻多孔结构材料的一种平板的晶格结构材料

l 文章来源: Wen Chen, Seth Watts, Julie A. Jackson, William L. Smith, Daniel A. Tortorelli，Christopher M. Spadaccini，“Stiff isotropic lattices beyond the Maxwell criterion” by Wen Chen, Seth Watts, Julie A. Jackson, William L. Smith, Daniel A. Tortorelli and Christopher M. Spadaccini, 27 September 2019, Science Advances.:Vol. 5, no. 9, eaaw1937，DOI: 10.1126/sciadv.aaw1937以及MIT，Thomas Tancogne-Dejean et al. 3D Plate-Lattices: An Emerging Class of Low-Density Metamaterial Exhibiting Optimal Isotropic Stiffness, Advanced Materials (2018). DOI: 10.1002/adma.201803334

l AMPOWER与3D科学谷正在合作面向全球欧洲、美洲、亚洲市场发布的2020年全球增材制造研发市场报告，报告将于2021年1月发布，欢迎中国企业积极参于有关3D打印领域设备、软件、材料的研发市场调查，敬请扫码参与调研。

AMPOWER是工业增材制造领域的领先咨询公司，由Dr. Maximilian Munsch，Matthias Schmidt-Lehr，Dr. Eric Wycisk创立，AMPOWER通过开发和分析市场以及技术研究，为客户提供战略决策建议。在运营层面，AMPOWER通过有针对性的培训计划以及适用于生产的组件的识别和开发，为增材制造的引入提供支持。AMPOWER进一步的服务包括质量管理、内部和外部设备鉴定支持、跨国市场进入支持。

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根据3D科学谷的市场观察，美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）等科研机构的研究人员开展了一项研究，通过高保真度的仿真技术与同步加速器实验捕获中纳秒级的快速多瞬态动力学，在此过程中，他们发现了新的由“飞溅” [1] 引起的3D打印质量缺陷的形成机制，并发现这一机制取决于扫描策略以及激光遮蔽和驱逐之间的关系，最终得出了稳定熔池动力学并使缺陷最小化的稳定性标准。[2]

这项研究结果有助于提高粉末床激光熔化3D打印的质量可靠性，促进该技术在工业制造中的应用。

仿真显示了激光与熔池的相互作用及“飞溅”金属粉末颗粒。在这种情况下，激光功率高于一个阈值，将飞溅物驱离了扫描轨道，防止因激光遮蔽而形成缺陷。来源：LLNL

 科学方法替代以经验为基础的试错

在这项研究中，研究人员基于实验和多物理场仿真模型确定了会降低3D打印成型零件性能的熔体飞溅和缺陷形成的起源。

激光功率的调节对于避免干扰粉末床和产生激光遮蔽很重要，根据这一机制能够减少孔的形成，并使3D打印零件更具均匀性。但LLNL 实验室表示，仅凭实验本身无法完全解释激光熔化过程背后的动态，因为实验数据通常缺乏所需的空间和时间分辨率，并且无法解释通过实验观察到金属粉末熔化中的高度动态和瞬态。而高保真多物理场仿真是对实验的补充，研究人员能够以极高的速度捕获粉末床与熔池中发生的事情，为解决打印质量可变性问题提供必不可少的工具。

LLNL 团队使用计算机模型创建了激光粉末熔融过程的“数字孪生”，从而更好地理解激光与飞溅的相互作用，以及更好的理解如何3D打印零件质量认证等更广泛的问题，并且使用“数字孪生”进行了构建过程的虚拟实验。

研究人员将仿真结果与高速X射线和光学成像技术在激光熔化增材制造过程中所捕获真实的实验数据进行了比较，开发了一种稳定性标准-“功率地图（power map）”。

“功率地图”可以理解为一种智能化的激光扫描策略，作用是沿激光轨迹调整激光功率输出以稳定熔池，这是建立粉末床激光熔化工艺“智能前馈”的关键组成部分。也就是说，这种将先进的建模和仿真与实验分析相结合的技术，能够“教会”3D打印设备如何有效地创建无缺陷的零件。

根据LLNL, 研究人员发现，这种稳定性标准可以减少或完全消除粉末床激光熔化3D打印零件中的孔、小孔（深而狭窄的熔池）和其他可能导致缺陷的现象出现。在稳定性标准的研究过程中，研究人员还发现，通过多激光束以低功率在粉末上运行，将颗粒融合在一起的金属粉末预烧结方式，可以帮助减少飞溅并最大程度地减少出现大飞溅的“雪球效应”。这种激光扫描策略将提高整体零件的可靠性，并有助于粉末床激光熔化增材制造技术的广泛应用。

论文的主要作者LLNL计算物理学家Saad Khairallah 表示，“飞溅是制造精美零件的敌人”，但利好的是，稳定性标准-“功率地图（power map）” 可以基于可控功率图来调整扫描策略，从而防止较大的后向散射。

研究团队在LLNL多物理场仿真代码ALE3D 基础上开发了新功能，创建能够模拟温度、速度与激光/熔池相互作用的其他方面的高分辨率模型。ALE3D 能够捕获激光射线对排出颗粒的影响，以及其他可能产生3D打印缺陷的动力学现象。

研究小组发现，对打印的影响强度取决于激光直径和功率的某个阈值。高激光功率有助于驱散可能会阻塞激光的飞溅物，但如果激光功率上升得太快或太高，则会分别产生较大的后飞溅物和小孔。此时，“功率地图”可以对功率进行调节，找到一个最佳点，保持熔池稳定，排出遮蔽激光的飞溅物，并防止飞溅物变得太大。借助“功率地图”，增材制造生产人员可以设置新的扫描策略，或保持现有扫描策略的稳定性，防止出现毛孔和缺陷。

未来，这一仿真技术可以被用于任何激光扫描策略，找出需要在扫描轨道上使用的最佳功率。例如在制造螺旋状点阵等复杂几何形状时，可以得到如何在这些不能很快散热的瓶颈区域调整功率。

为了验证仿真效果，研究人员将仿真结果与打印中实际捕获到的数据进行了对比，打印捕获的数据包括：阿贡国家实验室同步加速器在原位（in-situ）条件下记录的超快X射线成像数据与LLNL实验室所捕获的高速光学图像。原位超快X射线成像技术能够同时探测金属表面和亚表面，同时还能够跟踪激光引起的结构变化的快速动态。同步加速器相关负责人表示，X射线成像得到的实验数据可用于观察ALE3D仿真技术中预测的飞溅形成和遮蔽现象。

使用ALE3D对热历史和流体动力学进行高保真建模，构成了增材制造材料的“数字孪生”表示法的基础。通过经验证的模型对金属3D打印系统的能量输入进行本地控制，不仅为减少缺陷提供了途径，而且还通过微结构工程提供了材料增强的途径。

根据LLNL实验室，研究团队开发的稳定性标准，可以被商业法规所采用，也可以在任何金属3D打印机以及其他基于激光、电子束的焊接、熔合技术中使用。

 3D科学谷Review

LLNL 实验室的科研人员曾在GE Industry in 3D 脱口秀栏目中与其他增材制造业内人士分享与探讨过解决粉末床金属3D打印质量控制的方式。

在那次讨论中，他们提出“科学基础替代经验基础”。除了设计、尺寸、速度、价格…3D打印不能进入到主流的一大限制因素是能否制造出合格的零件主要是基于经验的。这样的经验探索令人感受到折磨，而经验是难以复制的，这种方式极大的限制了3D打印技术的广泛使用。工业3D打印的下一步是通过科学方法来替代以经验为基础的探索。

数字化让3D打印免除基于经验的限制，尤其是在熔池的监测领域，数字化的好处是能够读取和利用大量在增材制造中捕获的数据，从而智能化的控制3D打印质量。只有通过3D打印可以达到更高的产品质量稳定性和一致性，才能真正进入到上升曲线。

讨论中还谈到了前置反馈技术，该技术就像3D打印设备的大脑，“告诉”打印机如何做避免错误。利用所能得到的最新信息，进行认真、反复的预测，把计划所要达到的目标同预测相比较，并采取措施修改计划，以使预测与计划目标相吻合。

LLNL 实验室如今在智能化的激光扫描策略领域所取得的成果，是建立粉末床激光熔化工艺“智能前馈”的关键组成部分。3D科学谷期待这类前馈控制技术逐步加强粉末床激光3D打印设备实现智能化创建无缺陷零件的能力，推动这一技术进入真正的“上升曲线”。

注释：

[1] 飞溅即从激光路径中喷出的颗粒或粉末颗粒簇，这些颗粒或颗粒簇会落回到零件上，从而可能导致孔形成和缺陷。

[2] 相关研究成果发表于最新一期的 Science 杂志中，题目为：Controlling interdependent meso-nanosecond dynamics and defect generation in metal 3D printing。

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降低90%的残余应力。来源：LLNL

 降低应力另辟蹊径

PBF粉末床金属熔化成型技术拥有其他制造工艺不具备的优势，虽然它的沉积速率慢于DED金属沉积成形工艺，但其精度和分辨率更高。

不过拿SLM选区金属熔化工艺（PBF粉末床金属熔化成型技术的一种）来说，这种工艺有一个缺点：当金属冷却时，材料可能会在沉积了数层之后发生变形。较大的温度梯度和快速冷却引起的热循环会在沉积过程中产生残余应力。这会造成微观结构发生缓慢的变化，进而导致零件发生变形。有时候产生的力不仅使零件变形还会导致裂纹，从而削弱零件的机械性能。

在某些情况下这些变形并不重要，然而对于有些应用而言，即使是 100 微米（0.1 毫米）的差异，也会超出标准规格的允许范围，致使零件无法使用。

最近，美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）和美国加州大学戴维斯分校通过使用激光二极管在SLM选区激光熔化构建过程中快速地加热打印层，解决了应力过高这一问题。

研究人员声称这项新技术使金属3D打印零部件的有效残余应力减少了90％，通过降低温度梯度并控制冷却速度来避免应力对零件的破坏，这打开了SLM选区激光熔化技术发展的新通道。

研究人员声称在SLM选区激光熔化金属3D打印过程中，很难避免应力的产生，虽然之前研究人员在改变扫描策略以重新分配残余应力方面已经做了很多工作，但结果还是不尽如意。

在这种情况下，研究人员尝试了另辟蹊径的办法，在通过SLM选区激光熔化工艺加工316L不锈钢的时候，研究人员在每一层固化后，用二极管（近红外光）照射加工表面。最初是全功率，并在20秒内立即降低强度。

这种方式提高了温度迅速而缓慢地以受控的方式冷却粉末床。3D科学谷了解到，当研究人员使用二极管时，看到残余应力减少的趋势，并且这种方法从顶部加热，所以零件的高度没有限制。

研究人员计划接下来将进行更深入的研究，将注意力转向增加每个加热周期的层数，看看它们是否能够将残余应力降低到相同的程度，尝试应用于更复杂的零部件加工过程，另外还将使用更多的定量技术来更深入的了解这个过程。

3D科学谷了解到，研究人员还将探索如何控制钛合金（Ti64）在3D打印过程中的相变。通常，当使用Ti64材料进行构建时，相变会导致金属变得非常脆，导致零件破裂。如果研究人员可以通过缓慢冷却零件来避免相变，这可以使材料具有足够的延展性以满足航空航天标准。

 3D科学谷Review

如果这项技术获得突破，那么在加工更大的零件的时候，可以通过添加更多的二极管激光器，这对SLM选区激光熔化技术来说意义重大。

由于SLM选区激光熔化技术存在这诸多的痛点，使得该技术加工出来的零件的检测与认证存在着颇多挑战。

而LLNL的努力无疑从源头出发，降低了SLM选区激光熔化技术带来的残余应力这一痛点，目前SLM选区激光熔化技术加工的零件后期都进行了热处理来缓解内部应力，零件通常需要经过HIP （热等静压）过程。那么，LLNL的努力是否将降低后期对HIP的需求？3D科学谷将保持关注。

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为了推动金属LPBF粉末床激光熔融3D打印技术从快速原型设计思维到快速制造，重要的是要深入了解影响加工工艺的因素，从而提高增材制造过程控制。为此，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）正在努力开发一种新的基于算法科学的增材制造设计策略，该策略可以通过使用定制和模拟驱动的光源来控制传导热。科研人员将研究结果发表成论文 “Spatial modulation of laser sources for microstructural control of additively manufactured metals”（“通过空间调制激光源用于控制金属微观结构”），其中他们展示了在LPBF 3D打印过程中如何控制光束椭圆度用于微结构控制。

 光束椭圆度与微观结构

从生物打印血管，使用3D打印控制反应材料到3D打印纳米多孔金以及研究金属3D打印缺陷，劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的科学家因其令人印象深刻的3D打印材料工作而闻名。

最常用于金属3D打印的合金，如316L不锈钢，钛合金如Ti-6Al-4V，Inconel 718/625高温合金，以及铝合金如Al-Cu-Mg-Sc-Si，这些材料基本上是为传统的生产流程开发的，并不是专门为增材制造加工工艺开发的。不适合的材料原料，以及缺乏对微观结构形成产生影响的局部热传导活动的控制，来自过程监测的数据有限而导致对过程的预测能力不足。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的研究结果表明，光束调制提供了位点特定的微观结构控制，这些结果可以通过熔池动力学和热分布的有限元建模来解释。该团队使用的是简单的光束整形光学元件，理论上在商业化层面上可以实现。

因此，通过利用这种光学系统设计热梯度，可以通过在构建过程中调制光束形状来控制特定位置的等轴或柱状晶粒，研究人员在Concept Laser的设备上进行了对316L不锈钢粉末的加工。在单轨激光熔化实验期间使用316L不锈钢基板。在他们的LPBF测试平台中，该团队通过50毫米FL透镜来控制600 W光纤激光器的光束。

利用LLNL的ALE3D数值模拟软件工具，研究人员模拟了实际的粒度分布和随机粒子堆积，然后通过使用激光射线追踪算法模拟激光与实际粉末床的相互作用。通过混合有限元法解决了三维模型在非结构化网格上的元素和有限体积公式。为了节省计算时间，扫描速度设定为1800mm / s，能量密度为61J / mm 3。

使用LLNL的ALE3D代码模拟激光模型相互作用，可以研究光束形状对轨道宏观和微观结构的影响。研究人员确定“较低的激光功率下凝固对等轴晶的形成是有利的”，与光束椭圆度无关。当功率和扫描速度上升时，柱状晶粒的浓度通常增加，这时候可以通过改变光束椭圆率来实现特定位置的微观结构控制。此外，使用交替光束形状的完整构建甚至可以实现更复杂的微结构。

研究人员还研究了高斯和椭圆激光强度分布对单轨微观结构的影响。当激光加热发生热传导模式时，椭圆形强度的光斑比圆形轮廓的光斑在大得多的参数空间上产生等轴或混合等轴柱状晶粒。这表明晶粒形态可以通过改变光束强度和空间轮廓来定制，同时保持恒定的激光功率和扫描速度。

 3D科学谷Review

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）在2017年就创造了三倍的强度的超强耐腐蚀不锈钢316L，LLNL联合乔治亚理工大学和美国俄勒冈州立大学的阿姆斯国家实验室的科学家们通过改变加工参数和过程控制来提高零件的力学性能。通过控制激光能量以及采取快速冷却的过程，科研人员获得了更加致密的零件加工结果。

根据3D科学谷的市场观察，这是一种常见的“海洋级” 不锈钢，具有低碳组成。在石油管道、发动机零件和厨房设备等场合被广泛使用，通常具有低腐蚀性和高延展性。测试表明坚固耐磨的3D打印316L不锈钢可以提供比其他形式的钢更高水平的强度和延展性，使其有助于化学设备、医疗植入物、发动机零件以及需要其设备优异物理性能的各种其他应用。

研究人员不仅仅将这种过程控制工艺应用到不锈钢的加工中，还扩展到其他金属材料的加工中。3D科学谷了解到他们可以使得3D打印机在不同的尺度上构建小型的墙壁单元结构，这些结构可以防止裂缝和其他常见问题的发生。这种高强度不锈钢的获得可以使得3D打印技术不仅可用于航空航天行业制造飞机燃料箱，还可以用于核电厂用来制造高强度压力管。

关于单晶合金，除了激光粉末床熔融3D打印技术，在电子束粉末床熔融3D打印方面，根据3D科学谷的市场研究，通过电子束3D打印来制备CMSX_4材料也获得一系列的进展。高冷却速度为合金设计开辟了新的可能性。通过选择性电子束熔化金属3D打印技术可以实现CMSX-4®的无裂缝加工。通过采用合适的加工策略，可以直接从粉末床中获得单晶结构。而实验证明，通过金属3D打印实现凝固微观结构和相关的偏析结构可以带来非常精细的结果，与铸造微观结构相比要小100倍。因此，均质化热处理时间也显著的从几小时减少到几分钟。

此外，除了通过对加工策略的调整以及对冷却速率的控制，美国HRL 实验室在2017年还提出了引入纳米颗粒来提升合金材料性能的研究。影响合金材料在增材制造工艺中使用的原因是，打印过程中材料的熔融和凝固产生了具有大柱晶粒和周期性裂纹的微观结构。HRL 实验室表示，可以通过在增材制造材料中引入纳米颗粒成核剂的方式来解决这一问题。

而在颗粒增强合金性能方面的研究，根据3D科学谷的市场观察，思莱姆智能科技还开发了纳米CrC颗粒混杂增强镍基高温合金的复合材料，由于凝固速度很快，晶粒来不及长大，仍然保持有纳米颗粒的特性，所制造的零件组织细小致密，且力学性能优异。采用的是选择性激光融化技术3D打印技术，克服了传统制备方法的局限, 改善了颗粒团聚和界面结合问题，并且可以加工成复杂零件的形状，而无需工装夹具或模具的支持，同时在这个过程中, 材料利用率高。

总之，通过粉末床熔融技术来开发高性能材料的方法多种多样，根据3D科学谷的市场观察，目前使用的方法主要包括对加工工艺的控制、激光光束的控制、冷却速度的控制以及使用颗粒增强的方法。

参考文章：LLNL-precision measurement of stopping power.pdf

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访谈者：Vic Abate, GE首席技术官

访谈对象： 

Wayne King，LLNL国家实验室金属增材制造加速认证总监

Ralph Resnick, America Makes美国创新中心创始主席

Steve Duclos，GE全球研发，首席科学家，增材制造地平线领导

本期访谈节目颇具深意，Wayne King所在的LLNL国家实验室从2011年就引入了3D打印技术，目前拥有200多名科学家从事增材制造工作。Ralph Resnick从25年前第一次在MIT的实验室看到binder jetting(粘结剂喷射）3D打印技术所打印的铝制零件的时候，就意识到了这种技术的颠覆潜力，由此Ralph Resnick先后担任了exone的首席技术官，并成为America Makes美国创新中心创始主席。Steve Duclos在GE针对3D打印的“痛点”，从数据出发，针对性的寻找突破3D打印限制的解决方案。以下是3D科学谷总结的本期访谈的take away.

1. Replace experience based with science based

科学基础替代经验基础

除了设计、尺寸、速度、价格…3D打印不能进入到主流的一大限制因素是能否制造出合格的零件主要是基于经验的。这样的经验探索令人感受到折磨，而经验是难以复制的，这极大的限制了3D打印技术的广泛使用。

工业3D打印的下一步是通过科学方法来替代以经验为基础的探索。

2. Digital upfront, digital inside

数字化贯穿制造

数字化让3D打印免除基于经验的限制，尤其是熔池的监测，通过感应器获取大量数据，而数字化的好处是能够读取和利用大量的数据，从而智能化的控制3D打印质量。只有通过3D打印可以达到更高的产品质量稳定性和一致性（more reliable, more reproducible），我们才能真正进入到上升曲线（upward curve)

3. Feed forward

前置反馈

前置反馈像3D打印设备的大脑，“告诉”打印机如何做避免错误。利用所能得到的最新信息，进行认真、反复的预测，把计划所要达到的目标同预测相比较，并采取措施修改计划，以使预测与计划目标相吻合。

前置反馈将要颠覆当前的3D打印现状。

4. 1 button print

一键打印不是梦想

GE正在将数字化控制应用到3D打印中来，让打印设备能够智能化的实现自我纠错，生产出100%合格的零件，或许仅需5年后，一键打印，将成为现实。

5.Supply chain, significantly revolutionized

供应链将发生彻底革命

由于3D打印带来产品零件数量的急剧减少，带来供应商阵列的急剧压缩，并且将改变备品备件后市场的供应体系和库存状况。这一些都需要提前意识和准备。

在这里，3D科学谷想到国内雨后春笋般出现的3D打印设备制造商，拿粉末床激光熔融技术来说，似乎就是一个激光打标的二维装置加了一个Z轴这么简单。然而，通过 GE的访谈我们不难看到，GE要给设备装上一个数字化为基础的“大脑”，让3D打印不再必须基于经验探索，而是可以实现一键打印。那么对于盲目的去“攒”这些3D打印设备的厂家来说，这或许也是一个wake up call。

此外，不难看出，我们国家要发展3D打印，重点不是硬件，而是数字双胞胎，前置反馈算法，仿真这些软实力，而这些也正是当前我国极度缺乏的。因为这些才是3D打印能够获得生命力的基础，也是3D打印能够与应用端结合的催化剂。根据3D科学谷的市场研究，国内在研究模拟方法方面，南京航空航天大学的顾冬冬教授所负责项目组走在了行业前列。

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以敏锐的视角、高度的聚焦、深度的剖析来推动增材制造技术等高端智造技术与行业结合的发展。3D科学谷正在与中国3D打印文化博物馆合作，携手德国Fraunhofer研究机构、盖世汽车中国研究院以及国内外汽车增材制造领域的专家在2018年6月1日上海举办AME(additive manufacturing excellence)3D打印卓越论坛系列之聚焦新能源汽车，即刻扫码进入报名通道。

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如今，LLNL的研究人员已经找到了一种改进双光子聚合（TPL）的方法，双光子聚合是一种纳米级3D打印技术，LLNL将双光子聚合3D打印技术开发到可以兼顾微观精度同时又满足较大的外型尺寸的水平。

与大多数激光3D打印技术不同，3D激光打印技术的分辨率受3D打印机激光点的大小限制，双光子聚合技术可将打印分辨率提高到难以置信的精度。

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的研究人员研发出一种用于提升双光子光刻（TPL）技术性能的新方法，通过“折射率匹配”方法和对材料的优化设计改善了该技术应用于增材制造的局限性，最小可制造人类头发宽度百分之一的纳米特征。

常规双光子光刻技术使用薄载玻片、透镜以及浸镜油辅助激光进行增材制造，使激光在需要固化的位置点进行聚焦。双光子光刻技术与其他增材制造技术的区别在于其加工分辨率更高，该技术可以产生具备更小特征的激光点，所以其加工分辨率是其他增材制造技术所无法比拟的。该技术规避了其他增材制造技术所面临的衍射极限难题，与一般增材制造技术所采用的仅吸收一个光子即发生固化反应的光敏材料不同，该技术采用的光敏材料需要同时吸收两个光子才能够固化成形（这曾是商业秘密）。但双光子光刻技术为自下而上构建结构，由于载玻片和透镜之间的距离通常小于200微米，最终成形结构的最大尺寸受限。

研究人员改进了加工工艺，将光敏材料直接置于透镜上并透过光敏材料使激光聚焦，从而制造出几毫米高的结构。由于激光在穿过光敏抗蚀剂材料时会发生折射，解决这一难题的关键在于“折射率匹配”方法，针对双光子光刻技术优化了光敏材料，将光敏材料的折射率与透镜浸润介质（浸镜油）的折射率相匹配，通过使用经过折射率匹配的光敏材料，可使激光可以畅通无阻地通过，从而解除传统双光子光刻技术对成形构件最大尺寸的限制。“折射率匹配”方法的应用使得采用增材制造技术制造具备100纳米结构特征的较大尺寸零件成为可能。

此外，研究人员还能够调整并增加光敏材料对X射线的吸收率，使成形构件对X射线的吸收率比常规材料提高10倍以上，以便使用X射线计算机断层扫描（CT）技术作为检测工具，对增材制造部件内部或者对人体内的增材制造物体（如支架管、置换关节、骨支架）进行无损成像检测。

该项技术可用于生产国家点火装置目标的内部结构，以及光学超材料、机械超材料以及电化学电池的增材制造，使其易于检测。目前唯一的限制因素是加工速度，所以研究人员接下来会将继续对该技术进行优化，以缩短加工时间。他们计划未来使用该技术构建更小的特征结构并增加更多功能，最终使用该技术生产真正的关键部件。

LLNL的研究成果发表在ACS Applied Materials＆Interfaces杂志，题目是“Radiopaque Resists for Two-Photon Lithography To Enable Submicron 3D Imaging of Polymer Parts via X-ray Computed Tomography”。

参考来源：北方科技信息研究所 徐可

–—- 3D科学谷Review

在国内，据3D科学谷的市场研究，从事双光子聚合技术研究的代表机构是清华大学深圳研究生院。清华大学深圳研究院的设备特征在于：飞秒激光脉冲系统的光路上还具有反射镜和扩束镜，从飞秒激光器到物镜，光路开关、衰减片、扩束镜、反射镜、分色镜顺次设置；打印中，飞秒激光器产生双光子激光，经过光路开关、衰减片、扩束镜、反射镜和物镜将激光聚焦，来使光敏树脂交联。

相对于普通的SLA 3D打印光聚合采用紫外波长的激光(250-400nm)，光子能量高，光经过的地方均发生聚合，清华大学深圳研究院的双光子聚合采用近红外波长(600-1000nm)的激光，近红外波长光子能量低，线性吸收及瑞利散射小，在介质中穿透性高，引发剂或光敏剂在光子强度高的焦点处才会产生双光子聚合，进而引发液态树脂发生聚合而固化。

另外，相比于传统的单光子聚合的SLA 3D打印机技术，由于材料的双光子吸收速率与入射光功率密度的平方成正比，材料被激发的速率在远离焦点的方向衰减的更为迅速，因此，由双光子吸收引发的光化学反应将被局限在光功率密度很高的焦点周围极小的区域内，光束途经的其它部分几乎不受影响。

为了让双光子聚合3D打印机达到微纳尺度的加工精度，清华大学深圳研究院进一步将所有的设备安装在主动去震平台上，以保证绝对的精度和稳定。通过超高精度的滑台和超高精度的双光子聚合范围相互匹配，实现了高精度的打印。

而在国际上，包括德国的Nanoscribe和维也纳技术大学是最早进行双光子聚合技术开发的企业和机构。而英国帝国理工学院还通过德国Nanoscribe的设备打印出只有100微米长的中国长城模型赠送给习主席。由于在微电子、光电子电路、再生医学等众多领域有着潜在的应用前景，双光子聚合技术被未来学家 Christopher Barnatt认为是未来可能会成为主流的3D打印形式，其潜在的应用范围和影响力是相当惊人的。

延伸阅读请参考3D科学谷发布的《3D打印与电子产品白皮书》。

参考资料：Radiopaque Resists for Two-Photon Lithography To Enable Submicron 3D Imaging of Polymer Parts via X-ray Computed Tomography

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