当激光粉末床融合与人工智能相遇

今年6月起，由慕尼黑工业大学 (TUM) 激光增材制造教授和来自7个国家的9个合作伙伴发起的“InShaPe”项目正式启动。该项目耗资680万欧元，周期为3年，旨在寻求使用人工智能进一步开发激光粉末床融合 (LPBF) ，以进一步提高生产效率和成本效益。

激光粉末床熔合可用于经济高效地制造各种组件

项目的总体目标是进一步开发用于航空航天、汽车和能源生产的智能、创新的LPBF工艺。这些行业对轻质、高强度金属部件的需求不断增加。例如，现代燃气轮机需要极其稳定且同时重量轻的隔热罩。LPBF适合生产此类组件，因为可以实现复杂且重量轻的几何形状。通过在整个构建过程中对激光点进行智能、灵活的调整，可以进一步提高该过程的效率、成本效益和可持续性。

这将在新项目中使用具有可编程强度分布的高性能光学模块以及人工智能技术来实现，以确定目标物体的最佳光束形状，例如由材料类型和几何形状决定。InShaPe 合作伙伴还将开发一种用于质量分析的创新过程监测和控制系统，该系统在工作区域集成了多光谱成像——同时观察不同波长的光。

TUM工程与设计学院的Katrin Wudy教授说：“这两种新技术的结合实现了高效和先进的组合，因此即使是最苛刻的复杂特殊部件的生产也能可以实现。”与目前最先进的生产方法（例如压铸）相比，新的LPBF工艺正在寻求以下优势：7倍的生产率；成本降低50%以上；能源消耗减少60%；减少30%的浪费。

因此，InShaPe项目的合作伙伴将能够进一步增强增材制造在单位成本、灵活性和产量方面的竞争力。人工智能支持的控制和操作还应该使非高素质工人能够使用新流程，帮助解决行业中持续存在的技能短缺问题。

根据项目合作伙伴的说法，从长远来看，InShaPe技术的成功开发和营销将有助于加强欧洲制造业，帮助其成为高度复杂零件的领先供应商，并为数字、资源-高效灵活的基于激光的生产方法。