洞悉國內外在3D打印數字材料方面的最新舉措

根據3D科學(xué)谷的市場(chǎng)觀(guān)察，材料是推動(dòng)增材制造突破界限約束的驅動(dòng)力！人工智能、數字材料、人工雙胞胎，這些因素正在推動(dòng)推動(dòng)增材制造突破界限約束。

根據德國弗朗霍夫研究所-Fraunhofer，未來(lái)制造業(yè)競爭的關(guān)鍵是材料，以數字形式提供材料的行為，將產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與材料開(kāi)發(fā)關(guān)聯(lián)，通過(guò)工業(yè) 4.0將材料信息鏈接到整個(gè)加工應用鏈條中，大幅降低材料的全壽命應用成本。

根據中國鋼研，企業(yè)發(fā)展材料數字化研發(fā)，對歐美企業(yè)來(lái)說(shuō)，其目的是大幅縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本，對中國制造來(lái)說(shuō)遠不止于此，其意義在于幫助中國深刻認識材料創(chuàng )新研究的機理，使研發(fā)過(guò)程可迭代、可升級。

此前，由英國劍橋的Intellegens開(kāi)發(fā)的一種新的機器學(xué)習算法已被用于設計一種新的用于金屬增材制造的鎳基合金，減少了合金開(kāi)發(fā)15年的努力時(shí)間。

可以說(shuō)在我們當前的數字時(shí)代，機會(huì )以不斷增長(cháng)的速度出現并成熟。

未來(lái)，或許我們將不再談如何將制造數字化，因為那時(shí)候制造從材料到成品就是數字化的。

本期，窺一斑而見(jiàn)豹，3D科學(xué)谷與谷友通過(guò)幾個(gè)典型案例來(lái)共同領(lǐng)略國內外在推動(dòng)digital materials-數字材料方面的最新研發(fā)舉措。

▲ RWTH亞琛工業(yè)大學(xué)DAP數字增材制造學(xué)院

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貫穿設計到制造的數字化材料

/ 亞琛工業(yè)大學(xué)（RWTH) DAP數字增材制造

數字材料可以只包含一種材料，可以包含多種材料。

我們來(lái)看看一種材料由于在幾何體中的密度分布可能會(huì )有所不同，因此零部件在不同的位置可以具有不同的機械性能。

3D打印-增材制造可以在不同材料分布的幫助下根據負載和其他要求調整局部密度。此外，借助定制的數字材料，可以?xún)?yōu)化組件的重量、成本和生產(chǎn)時(shí)間。增材制造 (AM) 作為一項突破性的生產(chǎn)技術(shù)，由于其幾何自由度和免模具生產(chǎn)，成為可以高效生產(chǎn)數字材料的工藝。



▲智能化數字材料

RWTH亞琛工業(yè)大學(xué)DAP數字增材制造學(xué)院

為了推動(dòng)數字材料在工業(yè)應用中的非凡潛力，亞琛工業(yè)大學(xué)數字增材生產(chǎn) DAP 學(xué)院專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)用于生成智能數字材料的創(chuàng )新及高效算法。開(kāi)發(fā)的解決方案側重點(diǎn)是在未來(lái)生成數字材料時(shí)可以自動(dòng)集成生產(chǎn)和應用相關(guān)的條件，從而使得設計更輕松更智能化。

根據3D科學(xué)谷的了解，在材料的智能化數字化方面，亞琛工業(yè)大學(xué)數字增材生產(chǎn) DAP 學(xué)院目前的主要開(kāi)發(fā)重點(diǎn)在以下領(lǐng)域：

考慮制造限制（例如臨界懸角或最小可實(shí)現特征尺寸）的點(diǎn)陣晶格結構生成算法

基于負載和邊界條件的自適應網(wǎng)格結構生成

共形晶格結構生成

局部或全局晶格結構的細化算法

拓撲優(yōu)化算法

將增材制造設計領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識與在增材制造工藝開(kāi)發(fā)領(lǐng)域多年的專(zhuān)業(yè)知識相結合，作為各種項目的一部分，亞琛工業(yè)大學(xué)數字增材生產(chǎn) DAP 學(xué)院正在為汽車(chē)、航空、模具和醫療行業(yè)的應用領(lǐng)域開(kāi)發(fā)和工業(yè)化數字材料。



▲走向數字材料的3D打印骨科植入物

3D科學(xué)谷

/ 數字流程鏈

不僅尋求制造技術(shù)層面的突破，亞琛的Fraunhofer一直在開(kāi)發(fā)數字流程鏈，通過(guò)可擴展的，強大的增材制造系統技術(shù)和自動(dòng)化流程以及量身定制的增材制造材料來(lái)提升3D打印技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化潛能。

亞琛的科學(xué)家還正在研究監測金屬3D打印的新方法，以提高工藝的穩定性和制造的可重復性。通過(guò)在構建平臺中使用結構傳感器，希望在未來(lái)監測關(guān)鍵的缺陷，例如支撐結構何時(shí)發(fā)生撕裂。此外，超聲波傳感器還用于分析空氣中爆破的聲音以確定與組件質(zhì)量的相關(guān)性。



▲通過(guò)人工智能來(lái)預測增材制造加工工藝與材料性能的關(guān)系，從而創(chuàng )建更強大的材料

Fraunhofer

在質(zhì)量控制方面，Fraunhofer將不斷推動(dòng)基于激光的超聲波測量的研究，將在未來(lái)更進(jìn)一步進(jìn)行一系列的研究，包括研究脈沖激光是如何引起結構噪聲，這些變化通過(guò)激光振動(dòng)計檢測以形成變量之間相關(guān)性的研究。Fraunhofer希望在制造過(guò)程中發(fā)現孔隙的產(chǎn)生，以便能夠立即進(jìn)行干預。

金屬粉末方面，3D科學(xué)谷還分享過(guò)Fraunhofer IFAM 采用新的生產(chǎn)方法，可以將鐵基金屬粉末的成本降到當前成本的10％左右。鈦金屬粉末等其他材料，也能夠通過(guò)新的制備工藝生產(chǎn)出廉價(jià)的替代品。

/ 人工智能成就超合金

在《增材制造設計（DfAM)指南》這本書(shū)中，援引了AM零件質(zhì)量影響因素的石川圖，在石川圖中詳細的舉出了影響加工質(zhì)量的160多種因素，僅僅是激光掃描過(guò)程，就包括了掃描線(xiàn)長(cháng)度，掃描線(xiàn)種類(lèi)，外輪廓，內輪廓，掃描方式，掃描速度，光束矯正，收縮補償，掃描線(xiàn)順序，填充間距，填充方向，激光功率，（離）聚焦，表面填充參數，偏移等等?？梢?jiàn)要通過(guò)人的經(jīng)驗來(lái)駕馭和平衡160多種影響加工質(zhì)量的變量是非常難的。

好在人工智能 (AI) 已經(jīng)取得了長(cháng)足的進(jìn)步，在這方面，Fraunhofer IWS的專(zhuān)家通過(guò)“人工智能”（AI）和“機器學(xué)習”的先進(jìn)方法來(lái)提升對加工過(guò)程的理解，由Fraunhofer IWS圖像處理和數據管理工作組進(jìn)行研究。通過(guò)人工智能，可以找到這些數據泛洪中的隱藏聯(lián)系。

例如，特殊的分析算法將測得的傳感器值與研究所的粉末數據庫聯(lián)系起來(lái)，并評估進(jìn)一步的工藝參數。根據3D科學(xué)谷的了解，機器逐漸學(xué)習如何做出自己的決定。例如，可以自主確定是否可以容忍激光熔覆增材制造過(guò)程中溫度的輕微升高，還是必須在導致整個(gè)組件的加工出現質(zhì)量缺陷之前立即采取對策。

通常采用單一材料設計飛機發(fā)動(dòng)機整個(gè)組件不是很有效，因為組件不會(huì )在所有點(diǎn)上都受到相同的熱量。最好只在溫度很高的地方使用昂貴的高電阻材料，在其他地區，使用較便宜的材料就足夠了。這正是增材制造系統可以實(shí)現的，一旦人工智能學(xué)會(huì )了加工所需的超合金，下一步是將各種高性能材料整合到一個(gè)組件中。

/將材料的數字化與零件增材制造建立聯(lián)系

根據3D科學(xué)谷的市場(chǎng)觀(guān)察，材料巨頭GKN增材制造看到了數字化的加速趨勢，以及數字化在推動(dòng)3D打印突破邊界約束的力量，通過(guò)與與ACAM亞琛增材制造研究中心的密切合作，GKN增材制造正在加速技術(shù)創(chuàng )新，推動(dòng)3D打印的主流應用從原型與設計驗證轉向批量生產(chǎn)。

目前，根據3D科學(xué)谷的了解GKN正在將材料的數字化與零件增材制造建立聯(lián)系，通過(guò)將GKN Hoeganaes的材料專(zhuān)業(yè)知識與增材制造組件功能之間建立數字聯(lián)系，GKN正在加速從材料到零件的整個(gè)工藝鏈的數字化，從而為零件的致密性、質(zhì)量的可重復性，認證過(guò)程提供數字化基礎。

GKN還通過(guò)與西門(mén)子的合作將數字雙胞胎用于實(shí)現增材制造中的批量生產(chǎn)。通過(guò)強大的過(guò)程預測來(lái)節省時(shí)間，這還意味著(zhù)可以更好地了解3D打印過(guò)程，這是進(jìn)一步降低成本的一個(gè)很好的起點(diǎn)。

目前，GKN已經(jīng)將激光制造過(guò)程中的大部分工藝數字化?，F在，GKN希望通過(guò)對材料和過(guò)程進(jìn)行全面的數字描述來(lái)預測加工過(guò)程的結果。

通過(guò)將整個(gè)環(huán)節以數字化作為鋪墊，GKN獲得大量的大數據，然后從結果中獲得深刻的理解。具備了深刻的數字化的DNA。

目前，GKN根據客戶(hù)需求在閉環(huán)系統中開(kāi)發(fā)用于汽車(chē)高性能生產(chǎn)的鋼材。而GKN將粉末生產(chǎn)和3D打印零件制造集中在一個(gè)屋檐下帶來(lái)的不僅僅是部門(mén)合作之間的創(chuàng )新，而是理念的升級，即以應用為中心的開(kāi)發(fā)，并通過(guò)應用為導向的數字化流程縮短交付周期。

一方面，GKN開(kāi)發(fā)了供內部使用的經(jīng)過(guò)驗證的材料，同時(shí)也將這些材料對外銷(xiāo)售，提供給外部市常

3D打印進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化最關(guān)鍵的驅動(dòng)因素是強大的質(zhì)量和成本。GKN正在致力于通過(guò)數字表征材料，并將數字之間的聯(lián)系建立起來(lái)，以實(shí)現強大的質(zhì)量控制能力。而隨著(zhù)3D打印的應用面獲得更廣泛的推廣，成本將隨之下降。

GKN將這些具有詳細特征表述的粉末稱(chēng)為先進(jìn)的數字粉末，因為不可能有100％可重復的材料生產(chǎn)，從材料的物理和化學(xué)特征來(lái)看，這是不可能的。

目前，GKN通過(guò)其粉末研究實(shí)驗室，對粉末進(jìn)行金相組織分析，對粉末形態(tài)進(jìn)行表征。通過(guò)這些關(guān)于粉末的信息，GKN可以建立材料的數字雙胞胎。通過(guò)與加工流程的數據相結合，形成對粉末與加工的相關(guān)性研究。

/金屬材料高通量制備技術(shù)

根據國內安士亞太，未來(lái)新材料的開(kāi)發(fā)更多的會(huì )以海量的數據作為基礎，這也是當前發(fā)展“材料基因組”工程的重要原因，“材料基因組工程”以前所未有的大量數據為基礎，將人工智能數據技術(shù)與高通量計算、高通量制備、高通量表征等新技術(shù)深度融合，更快、更準確的獲得成分-結構-工藝-性能間的關(guān)系，從而實(shí)現對先進(jìn)新材料及工藝進(jìn)行設計預測，更快的獲得所需的材料。

材料高通量制備技術(shù)可以在短時(shí)間內制備大量不同成分的新型材料，可以加速新型材料的研發(fā)與應用，被列為材料基因組技術(shù)的三大技術(shù)要素之一。其中金屬材料的高通量制備有多種制備方法，但傳統的金屬材料高通量制備方法制備周期長(cháng)，制備樣品尺寸較小，能源消耗較高。

隨著(zhù)增材制造技術(shù)的不斷發(fā)展，采用增材制造技術(shù)開(kāi)展金屬材料的高通量制備也得到了迅速的發(fā)展，且增材制造高通量制備相較于傳統高通量制備技術(shù)呈現出了明顯的優(yōu)勢：

可以快速成型多種材料試樣；

可以制備毫米級以上的塊狀樣品；

研究過(guò)程中原材料消耗較少，更經(jīng)濟。

基于此，安世增材攜手鋼鐵研究總院，基于激光選區熔化技術(shù)開(kāi)發(fā)了DLM-120HT金屬材料高通量增材制備設備。

▲DLM-120HT增材制造金屬材料高通量制備平臺

安世增材

DLM-120HT是基于異質(zhì)粉末3D打印的新金屬材料開(kāi)發(fā)高通量制備平臺。直接利用元素粉末或合金粉末進(jìn)行激光選區熔化成型，一次打印過(guò)程可實(shí)現4種粉末、160種材料成分配比的力學(xué)性能樣件制備，適用于鋼鐵材料、鋁合金、鈦合金、 鎳基高溫合金、高熵合金等金屬新材料的成分篩癬性能研究以及梯度材料的研究。