3、数据驱动的增材制造现状

数据驱动的增材制造现状

1. 引言

增材制造（AM）或3D打印技术在过去几十年中迅速发展，成为制造业中的颠覆性力量。与传统的减材制造方法不同，AM以层层叠加的方式制造零件，带来了许多独特的优势，如消除工具、节省材料、设计自由、降低成本、便于原型制作、大规模定制和提高生产效率。然而，尽管AM技术在某些领域已经取得了一定的商业化进展，它仍未完全实现其潜力。一个关键瓶颈是现有过程可靠性的不足，这阻碍了其广泛商业采用。例如，金属AM（MAM）可以从3D设计制造金属零件，并有望在工业规模上取代传统制造。然而，它面临着由于其独特的材料-零件同时制造特性造成的挑战，材料和零件同时设计，通常还不成熟，无法满足消费者对质量、强度和美观的严格要求。

2. 数据驱动方法在增材制造中的应用

数据驱动模型通过学习数据并自动预测感兴趣的任务。这些模型的性质在很大程度上取决于数据、学习过程和感兴趣的任务。数据驱动方法在AM中的应用具有以下特点：

2.1 计算效率

数据驱动方法在计算上比基于物理的方法更高效，尽管是以牺牲绝对正确性为代价的。这使得数据驱动方法在快速预测和工业应用中非常有吸引力。例如，使用机器学习来加速模拟，同时保持可接受的准确性，可以显著缩短研发周期和成本。

2.2 与工业4.0的契合

数据驱动方法与“工业4.0”的主题天然契合，促进了基于云的原型开发和数字孪生（DT）驱动的AM等复杂概念的发展。例如，时间上有重叠的AM和工业4.0主题导致了在工业AM应用上开发了几个基于云的原型，并在数字孪生驱动的AM等复杂概念上取得了进展。

2.3 领域独立性

数据驱动模型通