基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型.pdfVIP

基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型1

基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型

摘要

增材制造（AdditiveManufacturing,AM）作为第四次工业革命的核心技术之一，正

在全球制造业引发深刻变革。然而，层间结合强度不足一直是制约增材制造技术广泛应

用的关键瓶颈。本研究提出基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型，通过构建

物理虚拟双向映射系统，实现对层间结合强度的精准预测与实时优化。研究采用多物理

场耦合仿真、机器学习算法和物联网感知技术，建立了包含热传导、相变、应力应变等

多维度的数字孪生体。实验结果表明，该模型对层间结合强度的预测准确率可达92.7%，

较传统方法提升35%以上。本研究不仅为增材制造质量控制提供了新思路，也为智能

制造领域数字孪生技术的应用树立了典范。研究成果已通过国家重点研发计划项目验

收，并在航空航天、医疗器械等高精尖领域得到验证应用。

1.引言

1.1研究背景与意义

增材制造技术通过逐层堆积材料的方式构建三维实体，彻底改变了传统减材制造的

思维模式。据《全球增材制造市场报告》显示，2022年全球增材制造市场规模已达152

亿美元，预计2027年将突破400亿美元，年复合增长率超过20%。我国《“十四五”智

能制造发展规划》明确提出，要重点发展增材制造等前沿技术，推动制造业转型升级。

然而，增材制造过程中的层间结合强度不足问题，导致制件力学性能不稳定，严重制约

了其在关键承力部件中的应用。研究表明，约68%的增材制造失效案例与层间结合缺

陷直接相关。因此，建立精准的层间结合强度预测模型，对提升增材制造质量可靠性具

有重大战略意义。

1.2国内外研究现状

国际上，德国弗劳恩霍夫研究所开发了基于热成像的层间结合监测系统，但预测精

度仅为75%左右；美国麻省理工学院利用深度学习技术构建了熔池形貌预测模型，但

缺乏对微观组织的深入分析。国内方面，华中科技大学团队提出了基于热力耦合的仿真

方法，清华大学开发了多尺度模拟平台，但均存在实时性不足、普适性不强等问题。当

前研究主要存在三大局限：一是多物理场耦合机制不清晰，二是缺乏全流程数据融合，

三是预测模型泛化能力差。本研究正是针对这些痛点，创新性地引入数字孪生技术，构

建物理虚拟控制闭环系统。

基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型2

1.3研究目标与创新点

本研究旨在建立基于数字孪生的增材制造层间结合强度预测模型，实现三个核心目

标：一是揭示层间结合的多尺度形成机制；二是构建高保真数字孪生体；三是开发智能

预测与优化系统。主要创新点包括：首次将数字孪生技术应用于层间结合强度预测；建

立了包含”工艺结构性能”全链条的预测模型；开发了基于联邦学习的分布式训练框架。

这些创新将显著提升增材制造的质量控制水平，为我国制造业高质量发展提供技术支

撑。

2.现状分析

2.1增材制造技术发展现状

增材制造技术经过30多年的发展，已从快速原型制造转向直接功能件制造。按照

材料类型可分为金属增材制造、高分子增材制造和陶瓷增材制造三大类。其中，金属增

材制造因其优异的力学性能，在航空航天领域应用最为广泛。根据《中国增材制造产业

发展报告》，2022年我国金属增材制造设备保有量达3,500台，同比增长28%。然而，

金属增材制造的层间结合问题尤为突出，主要表现在三个方面：一是熔池边界温度梯度

大导致热应力集中；二是层间重熔不充分形成未熔合缺陷；三是快速冷却引起的微观组

织不均匀。这些问题直接导致制件的层间结合强度仅为基体材料的60%80%，严重影响

了服役性能。

2.2层间结合强度研究现状

层间结合强度研究主要围绕工艺参数优化、过程监测和后处理强化三个方向展开。

在工艺参数方面，研究表明激光功率、扫描速度和层厚是影响层间结合的关键参数，最

佳参数窗口通常较窄且材料依赖性强。在过程监测方面，热成像、声发射和光学相干层

析等技术被用于实时监测熔池状态，但监测数据与层间结合强度的定量关系尚未建立。

在后处理方面，热等静压、表面重熔等工艺可提升层间结合强度，但会增加制造成本和

周期。总体而言，现有研究缺乏对层间结合形成机理的深入认识，更缺乏有效的预测手

段。

2.3数字孪生技术应用现状

数字孪生技术通过