30、AI/ML在3D打印中的应用：提升效率与精度

AI/ML在3D打印中的应用：提升效率与精度

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）正逐渐融入各个领域，3D打印也不例外。AI/ML技术在3D打印中的应用，为该领域带来了新的发展机遇，显著提升了3D打印的效率、精度和创新性。

1. 无监督学习与参数优化

无监督学习在3D打印中的一个重要应用是参数优化。例如，在金属基增材制造（AD）中，卷积自动编码器和聚类技术已被用于参数优化。通过这些技术，可以更精准地调整打印参数，从而提高打印质量。

高斯过程作为一种回归技术，在材料预测方面受到了更多关注。研究表明，高斯过程模型具有很高的精度，可适用于激光粉末床熔融（LPBF）的加工参数优化。利用高斯过程构建回归机器学习算法，能够以激光功率、激光束尺寸组合和扫描速度为特征或输入，建立预测激光粉末床熔融中熔池深度的模型。

2. 微观结构对材料性能的影响

在微观尺度上，材料的微观结构是影响材料性能的关键因素。任何微小的变化都可能对材料性能产生显著影响。一些显著的微观结构特征包括晶粒尺寸、晶粒取向、相变、颗粒的形状、尺寸和体积分数等。了解这些微观结构特征与材料性能之间的关系，有助于更好地控制3D打印过程，提高打印部件的质量。

3. 深度学习在几何控制中的应用

在3D打印中，控制所创建结构或原型的形状是一个重要挑战。机器学习可以通过检测和纠正偏差与缺陷来实现对形状的控制。复杂形状在各种应用中都非常有用，但在不同行业中制造具有高标准形状的部件是一个需要克服的挑战。

以激光基增材制造（LBAM）为例，该技术使用焊接来制造各种形状的部件，其中一些形状非常复杂。然而，由于部件在制造过程