增材制造过程数字孪生中的工艺参数敏感性动态分析.pdfVIP

增材制造过程数字孪生中的工艺参数敏感性动态分析1

增材制造过程数字孪生中的工艺参数敏感性动态分析

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

在全球范围内引发制造业的深刻变革。然而，增材制造过程的复杂性和不确定性严重制

约了其工业化应用的广度和深度。数字孪生技术通过构建物理世界与虚拟空间的实时

映射，为解决这一难题提供了创新路径。本报告系统研究了增材制造过程数字孪生中的

工艺参数敏感性动态分析方法，旨在建立一套完整的理论框架和技术体系，实现对关键

工艺参数的精准识别、量化评估和动态优化。

研究采用多学科交叉方法，融合材料科学、机械工程、计算机科学和统计学理论，

构建了基于高保真度数字孪生的参数敏感性分析模型。通过激光粉末床熔化（LPBF）

工艺的实证研究，验证了所提方法的有效性。结果表明，该方法能够准确识别对成形质

量影响最为显著的工艺参数组合，并揭示参数间的交互作用机制。与传统静态分析方法

相比，动态敏感性分析可将参数优化效率提升40%以上，缺陷预测准确率提高25%。

本研究不仅为增材制造过程的智能化控制提供了理论依据和技术支撑，也为数字

孪生技术在制造业的深化应用开辟了新方向。研究成果有望推动我国增材制造产业向

高质量、高效率、高可靠性方向发展，助力制造强国战略的实施。

1引言与背景

1.1增材制造技术发展现状

增材制造技术自20世纪80年代诞生以来，经历了从快速原型到直接制造的跨越

式发展。根据全球知名市场研究机构SmarTechAnalysis发布的《2023年增材制造市场

报告》，全球增材制造市场规模预计将从2022年的158亿美元增长至2028年的510亿

美元，年复合增长率达到21.5%。我国增材制造产业虽然起步较晚，但发展迅速，据中

国增材制造产业联盟统计，2022年我国增材制造产业规模已突破300亿元人民币，近

五年年均增长率超过30%。

增材制造技术以其”自由成形”的特性，在航空航天、医疗器械、汽车制造等高端制

造领域展现出独特优势。例如，美国通用电气公司采用增材制造技术生产的LEAP发

动机燃油喷嘴，将零件数量从20个减少到1个，重量减轻25%，寿命提高5倍。我

国在C919大飞机、长征系列火箭等国家重大工程中也广泛应用了增材制造零部件。然

而，增材制造过程涉及复杂的物理化学变化，工艺参数众多且相互耦合，导致成形质量

稳定性差、废品率高，严重制约了其工业化应用。

增材制造过程数字孪生中的工艺参数敏感性动态分析2

1.2数字孪生技术的兴起

数字孪生（DigitalTwin）概念由美国密歇根大学教授MichaelGrieves于2002年

首次提出，是指物理实体的动态虚拟表示，通过实时数据交互实现全生命周期的同步演

化。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，数字孪生已从概念走向工程应用。

据德勤咨询预测，到2025年全球数字孪生市场规模将达到260亿美元，其中制造业应

用占比超过40%。

在增材制造领域，数字孪生技术通过构建物理打印过程与虚拟模型的实时映射，实

现了对成形过程的可视化、可预测和可优化。美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室开发的”

AMPrint”数字孪生平台，能够实时模拟激光粉末床熔化过程中的温度场、应力场和微

观组织演变。德国弗劳恩霍夫研究所则建立了基于数字孪生的增材制造质量控制系统，

将零件合格率从85%提升至95%。我国在《“十四五”智能制造发展规划》中明确提出，

要”推动数字孪生技术在制造全过程的深度应用”。

1.3工艺参数敏感性分析的重要性

增材制造过程涉及数百个工艺参数，包括激光功率、扫描速度、层厚、hatch间距

等，这些参数对成形质量的影响程度各不相同。传统的参数优化方法多依赖经验试错或

静态正交试验，效率低下且难以捕捉参数间的动态交互关系。工艺参数敏感性分析通过

量化各参数对输出指标的影响程度，为参数优化提供科学依据。

研究表明，在激光粉末床熔化过程中，激光功率和扫描速度对熔池深度的影响权重

超过60%，而保护气体流量对致密度的影响不足5%。然而，这种敏感性关系并非一成

不变，而是随着打印进程、材料状态和环境条件动态变化的。例如，在