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在航空航天和医疗器械等领域,复杂零部件的生产往往面临巨大挑战,但3D打印技术的出现提供了有效解决方案。与传统零件制造方法相比,3D打印具有更高的设计自由度、更强的复杂形状制造能力以及更高的效率。当前,增材制造技术正被应用于多个领域,包括航空航天、医疗健康、汽车工业、消费品、建筑和教育等。
根据市场研究机构VoxelMatters的报告,2023年使用3D打印制造的消费品零件数量达到近3700万件,较2022年增长23%。仅2023年,聚合物3D打印就生产了1680万个零件,而金属3D打印则生产了36.4万个零件。例如,俄罗斯克里莫夫公司(Klimov)的VK-650V和VK-1600V直升机发动机中,包括壳体零件和喷油器在内的15%的零部件均由3D打印机制造。
然而,西安交通大学未来技术和学院的陈雪峰教授对3D打印提出了警示。他表示:在大规模生产中,增材制造技术面临着质量不稳定、缺陷难以实时检测等问题,这阻碍了其大规模应用。该校机械工程学院张兴武教授指出,制造质量的一致性是实现增材制造大规模应用的关键挑战。
目前大多数工艺仍处于“盲操作”状态,加工质量无法实时获知,只能通过CT扫描等离线方式在制造完成后进行评估。如果零件不达标,只能报废,造成重大经济损失并浪费数月时间,其中的一位研究员举例说,一个复杂的发动机零件可能价值数百万元。如果在一次3D打印后发现气孔等缺陷,整个零件就会失效,导致巨大浪费。
陈雪峰认为,要实现增材制造的大规模生产,需要在全国甚至全球范围内建立统一的质量体系。在国家重点研发计划支持下,陈雪峰团队过去几年开发了一套基于激光的增材制造监测系统。
据张兴武介绍,这些技术涉及快速测量、精准判断和稳定控制。由于金属增材制造过程中状态变化极快,需要快速获取实时信息。在大规模生产中,必须对几个关键步骤进行周期性监测。这套激光监测系统能在制造过程中实现实时监控。这意味着检测到错误时可以立即干预,从而最大限度降低成本。这项结合人工智能的技术将识别精度和可靠性提升至95%。
陈雪峰表示:人工智能驱动的图像识别技术稳定了算法,使系统能够快速从数据中归纳规律。目前该系统正逐步投入应用,主要面向航空航天领域,并已出口至奥地利等国家。现在企业采购增材制造设备时,通常会配套购置相应数量的激光监测系统。
张兴武强调,监测系统对提升质量一致性至关重要。包括美国国家标准与技术研究院(NIST)在内的多家机构,都在官方技术文件中持续强调其重要性。