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在金属增材制造领域，选择性激光熔化（SLM）与激光打印技术正经历着由AI算法驱动的深刻变革。这些技术通过精确控制激光束在三维空间中的能量分布，将金属粉末逐层熔融堆积，最终形成复杂几何结构的高性能金属部件。然而，传统工艺中材料行为模拟的局限性长期制约着打印精度与效率的提升——局部热应力累积导致的变形开裂、微观组织不均匀引发的性能波动、多材料复合打印时的界面缺陷等问题，始终是行业面临的核心挑战。
厦门大学团队近期在激光打印领域取得的突破性进展，为解决上述难题提供了新思路。其首创的“激光原位诱导直写打印”技术，通过激光与3D打印射流的耦合作用，在微尺度射流区域产生局部光热效应，瞬间将热固性材料温度提升至150-300℃，实现材料的快速交联固化。这一创新将传统48小时的固化周期压缩至0.25秒，同时无需额外支撑结构即可打印大倾角、悬垂结构及空间曲线等复杂三维形态，结构分辨率达50微米，长径比可达50。该技术已成功应用于聚二甲基硅氧烷、环氧树脂等热固性材料体系，并拓展至聚四氟乙烯、聚氨酯、聚酰亚胺等材料的3D打印，在柔性电子、软体机器人、器官芯片等领域展现出产业化潜力。
在材料行为模拟层面，上海交通大学团队开发的CGformer算法通过融合Transformer全局注意力机制与晶体图神经网络，突破了传统模型“近视”的局限。该算法允许晶体结构中的每个原子在单步操作内与任意其他原子直接交互，构建起全息通讯网络。在高熵钠离子固态电解质研究中，CGformer将材料性能预测的平均绝对误差降低25%，并从14.9万种候选材料中筛选出18种高性能材料，其中6种经实验验证形成稳定NASICON结构，室温钠离子电导率达0.093-0.256mS/cm，显著优于非高熵设计样品。这种“数字-物理”闭环验证模式，为高熵材料在固态电解质等储能领域的应用开辟了新路径。
德国卡尔斯鲁厄理工学院则在多光子3D激光打印领域实现技术跃升。其研发的49焦点阵列打印系统，通过衍射光学元件与多透镜阵列的协同优化，解决了飞秒脉冲光束分束中的色散问题，实现了1米/秒的聚焦速度与每秒1亿体素的打印速率，同时保持亚微米级空间分辨率。该系统已成功制备数百万个高分辨率药物载体微粒及包含1.7万亿体素的大尺寸手性超材料，在生物医药、微光学器件等领域展现出应用前景。
在工艺参数优化方面，机器学习正发挥着日益重要的作用。针对SLM工艺中的激光功率、扫描速度、扫描间距等关键参数，神经网络模型通过学习历史数据中的参数组合与性能指标映射关系，可实现最优参数的快速预测。例如，在316L不锈钢打印中，通过PID控制器结合前馈-反馈控制策略，可实现熔池温度的精确调控，将尺寸误差控制在更小范围。在钛合金打印中，通过监测热排放信号并校准熔池最高温度，可有效减少Ti-6Al-4V合金系统的尺寸误差。
缺陷检测与质量控制方面，深度学习算法通过分析打印过程中的实时监测数据，可实现裂纹、气孔、孔洞等缺陷的精准识别。结合PID控制设置，系统可在检测到缺陷倾向时自动调整激光功率或扫描策略，将缺陷发生率降低。在电子束选区熔化设备中，智能监控系统通过分析历史构建中的热分布数据，可在新构建过程中动态调整激光功率，避免热点形成。
这些技术突破的背后，是AI算法对材料行为模拟能力的本质提升。从晶体结构的全局注意力机制到多物理场耦合的实时控制策略，从高维参数空间的快速搜索到缺陷模式的智能识别，AI正将金属增材制造从“经验驱动”推向“数据驱动”的全新阶段。这种转变不仅提升了打印精度与效率，更拓展了复杂结构、多材料复合、功能集成等前沿应用的可能性，为航空航天、生物医疗、新能源等领域的创新发展提供了关键技术支撑。
