人工智能在增材制造中的应用研究

杨雪强，李军义，谢垚，王亚斌，李志年，乔鹏，张鹏翔，田青(西北稀有金属材料研究院宁夏有限公司)

摘要：增材制造技术凭借其设计自由度高、材料利用率优异以及复杂几何构件直接成形能力，在航空航天、生物医学和能源等高端制造领域展现出广阔的应用前景。然而，该技术所涉及的工艺过程极为复杂，呈现出显著的多物理场耦合特性，加之成形质量稳定性问题，严重制约了其工业化大规模应用进程。人工智能技术的快速发展为解决上述瓶颈问题提供了全新的研究范式与技术路径。本文系统综述了人工智能在增材制造领域的研究进展与应用现状。首先概述了增材制造的技术特点与核心挑战，进而阐述了机器学习、深度学习等人工智能算法在增材制造场景中的适用性。在此基础上，从增材制造设计阶段优化、工艺参数优化、过程监测与缺陷检测、微观组织与力学性能预测四个维度，详细分析了人工智能赋能增材制造的具体路径与应用案例。特别关注了混合建模策略与数字孪生框架的构建，深入探讨了可解释人工智能在缺陷—性能关联分析中的应用价值。最后，展望了生成式模型、自主实验等前沿方向的发展潜力，并分析了当前面临的数据稀缺性、模型泛化能力等关键挑战。

关键词：人工智能；机器学习；增材制造；粉末床熔融；工艺优化；数字孪生；缺陷检测