以下文章来源于材料科学与工程 ，作者材料科学与工程
上海大学的研究人员总结了前人的研究工作，指出目前钛基生物材料面临的挑战，强调人工智能在3D打印参数选择和结构优化中的重要作用。相关论文以题为“Biomedical applications of the powder-based 3D printed titanium alloys: A review”发表在Journal of Materials Science & Technology。
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钛植入物3D打印的挑战
随着人口老龄化和患者希望保持相同水平的活动和生活质量，骨科生物材料的使用在过去几年中急剧增加。在临床骨科生物材料巨大需求的推动下，骨组织工程发展迅速，并研究设计了一系列骨科生物材料。铁基和镁基生物材料借助3D技术得到了广泛的应用，与铁基和镁基生物材料相比，钛基生物材料具有高强度，低比模量，更好的生物相容性，在骨科生物材料中表现出具有竞争力的独特优势。
3D打印钛基生物材料可根据个人的不同需求而定制，不仅可以制造复杂的结构，而且在成本、制造周期、个性化定制等方面具有无可比拟的优势，可大力发展该技术在骨科、牙科和心血管等领域的应用。然而，该技术仍然面临着许多挑战，例如如何平衡多孔骨质生长与力学性能之间的关系、增材制造技术的选择以及参数优化等。
更好的冷却
文章通过对3D打印钛合金技术的分析和总结，得出以下结论：
（1）不同的3D打印技术在热扫描速度、电源功率、沉积速率等方面存在差异。与传统工艺相比，3D打印制备工艺具有快速加热和冷却的典型特性，需精确控制工艺参数，以获得高质量和可靠的零件;
（2）对骨组织的拓扑结构进行分类和描述，指出降低刚度的一种方法是合理优化多孔骨替代物的拓扑结构，从而减少骨替代物与宿主骨之间刚度的差异，从而缓解应力屏蔽问题。
（3）分析了快速加热和冷却的特点对钛合金组织演变的影响，可以通过调整两相组成和组织形态，可实现机械性能的改善;
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（4）强调了多孔钛合金在植入后的生物相容性和骨结合能力; 通过开发强大的数字工具，如结合冶金知识库的机器模型和机器学习，3D打印金属才有更好地发展。
指出制定有效鉴定和证明方法应需要良好掌握工艺参数和对疲劳性能的相关影响因素。对于复杂的3D打印几何结构(如多孔结构和晶格结构)，需要开发更好的测试、扫描方法以及无损评估技术。
此外，人工智能和机器学习算法的不断应用为加工参数的选择提供了科学指导，能够提高零件的质量，降低试错成本。并且机器学习还可以根据经验逐步更新工艺-微观组织-性能关系。强调要大力发展3D打印数据库，为优化实验设计、加速个性化定制奠定基础。
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