AI框架可在几秒内预测金属3D打印部件的强度

[启明增材制造]浦项科技大学与韩国材料科学研究所合作开发基于AI的分析框架,可在数秒内预测金属3D打印部件的机械强度,即使存在内部缺陷也能实现。
研究成果已发表于国际材料科学期刊《Acta Materialia》。
论文原文链接:https://doi.org/10.1016/j.actamat.2026.122101
01
金属增材制造中的缺陷问题
激光粉末床熔融工艺中的逐层堆积过程常会产生微小气泡状的内部空隙,这些空隙可能成为飞机发动机或汽车组件等严苛应用场景中零部件的关键弱点。然而,要量化这些空隙对结构强度的影响,需要进行大量且昂贵的重复测试。
02
AI框架实现数秒内预测金属3D打印部件强度
研究团队没有试图消除缺陷,而是训练AI学会与缺陷共存。该模型吸纳了涵盖激光功率、扫描速度等制造参数,以及内部微观结构、空隙尺寸和空间分布数据的大量数据集。
随后,团队应用一种被称为“数据选择性学习“的技术,识别出对强度影响最大的变量,从而提高了预测准确性。
03
验证与报告
该框架的一个显著特点是:它不是作为一个“黑箱“运作,而是能够在给出预测结果的同时生成人类可读的方程式。
在航空航天和汽车领域广泛使用的铝硅镁合金上进行的验证测试显示,该框架的强度预测平均误差为9.51兆帕。研究团队表示,这一结果比现有方法的准确度提升了四倍以上。
研究人员指出,该框架可扩展为缺陷感知设计图谱,使工程师能够更清晰地了解部件性能随制造条件变化而改变的情况。
金炯燮教授表示:“这项技术将提升金属3D打印部件的可靠性,极大加速其在航空航天和汽车等领域的商业化进程。“
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