亚利桑那州立大学借助AI提升316L不锈钢3D打印速度与精度

2025年6月16日，南极熊获悉，亚利桑那州立大学（ASU）的研究人员正在开发新的人工智能工具，以增强金属3D打印工艺。这项技术可以显著提升金属3D打印的速度、精度与效率。该项目由美国国家科学基金会（NSF）资助，由Aviral Shrivastava教授与Ashif Iquebal教授领衔，致力于开发“CompAM：实现计算增材制造”系统。

打印海军螺旋桨：一个实际测试案例

本次研究的核心挑战在于3D打印复杂的五轴316L不锈钢海军螺旋桨。该部件对几何形状与性能要求极高，且对材料微观结构的精准控制提出了更高标准。团队的目标是实现晶粒尺寸小于1微米——远小于蜘蛛丝的直径，从而显著提升材料的强度与耐久性。

在金属增材制造过程中，微小的热变化和时间控制对部件的微观结构和机械性能产生显著影响。为了满足海军螺旋桨等具有严格性能要求的部件的生产标准，行业专家通常需要运行复杂的计算机模拟，以确定打印和冷却速率对整个制造过程的影响，或者依赖于一系列反复的试验来优化参数。这种方法不仅耗时而且成本高昂。例如，在一台拥有1000个核心的超级计算机上，模拟一组海军螺旋桨的打印参数可能需要超过60天。

通过人工智能控制微观结构

为了提高效率和精确度，ASU团队创新性地开发出基于物理原理、由人工智能驱动的实时学习系统。新系统能够在打印过程中智能识别并聚焦于关键区域，跳过稳定部分，从而大幅缩短模拟时间并提升预测精度。这些进步预计将加速金属增材制造技术的创新，降低生产成本，并使得高精度和定制化金属部件的制造更加经济可行。

Shrivastava教授表示：“物理学为现实世界提供了规则。通过将这些规则与数据驱动的人工智能学习相结合，我们无需依赖庞大的数据集，也能实现高效、精准的适应性控制。”

Iquebal教授补充道：“该项目的真正价值在于将前沿研究与工业实际需求紧密结合。尤其在航空航天与国防等对材料性能有极高要求的领域，能够提前预测并微调材料特性至关重要。”

研究团队将使用亚利桑那州立大学最先进的3D打印机（配备激光器和六轴机械臂），比较打印螺旋桨中预测的微观结构与实际的微观结构。他们的研究结果将与传统方法进行对比，并且开发的工具将以开源方式发布。

本项目不仅加速了先进制造技术的产业化进程，还推动了人工智能在工程教育与工业应用中的深度融合，助力理论创新转化为切实可行的金属增材制造解决方案。