近日，美國(guó)Lawrence Livermore國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（LLNL）的研究人員們啟動(dòng)了一項(xiàng)具有戰(zhàn)略意義的項(xiàng)目——金屬增材制造的加速認(rèn)證倡議（ACAMM，Accelerated Certification of Additively Manufactured metals Initiative）。該計(jì)劃旨在改進(jìn)金屬3D打印技術(shù)和推動(dòng)它在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用。這種基于研究的方法將結(jié)合物理模型、數(shù)據(jù)挖掘和不確定性分析，從而優(yōu)化3D打印金屬零部件和加速其認(rèn)證過程，最終幫助金屬3D打印技術(shù)充分發(fā)揮其潛力。

LLNL研究人員研究金屬3D打印部件

四年前，專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)Woehlers發(fā)布的具有行業(yè)影響力的報(bào)告就已經(jīng)指出，有些金屬3D打印的部件已經(jīng)堪比鑄造或者鍛造的部件，“增材制造有望成為最重要、最具戰(zhàn)略性和最常用的制造技術(shù)。”

事實(shí)上，金屬3D打印技術(shù)發(fā)展很快，已經(jīng)從快速原型工具成為合格的制造技術(shù)——但是目前還只有一些部門，和某幾家著名的工業(yè)制造商在使用。那么為什么金屬3D打印技術(shù)的應(yīng)用還沒有達(dá)到我們一直期待的顛覆性的水平？

LLNL的研究人員表示，這首先是因?yàn)槲覀冞€缺乏對(duì)復(fù)雜的金屬增材制造技術(shù)，比如SLM（選擇性激光熔化）等，背后關(guān)鍵機(jī)理的基本理解；第二，由于批準(zhǔn)3D打印金屬材料所需要和很長(zhǎng)的認(rèn)證時(shí)間。

因此，ACAMM倡議有兩個(gè)主要目標(biāo)：第一，開發(fā)過程建模、過程優(yōu)化仿真以及建模能力；第二，精簡(jiǎn)材料認(rèn)證策略，在提供近凈成形金屬零件認(rèn)證以用于關(guān)鍵應(yīng)用，從而大幅降低成本。

“如果我們想要將零部件投入關(guān)鍵應(yīng)用，它們就必須符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。我們的項(xiàng)目側(cè)重于在科學(xué)的基礎(chǔ)上建立對(duì)增材制造工藝的理解，從而建立對(duì)其零部件質(zhì)量的信心。”ACAMM主任Wayne King稱：“我們想要加快認(rèn)證和檢驗(yàn)過程以利用金屬增材制造所帶來(lái)的靈活性。在理想情況下，我們的工廠周一打造一個(gè)零部件，而且檢驗(yàn)合格之后；那么周二同一臺(tái)機(jī)器上打造出的不同部件也會(huì)合格。”

King和他的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)從各種尺度上為SLM工藝準(zhǔn)備好了多種物理模型，從粉體顆粒到整個(gè)零部件或組件。這些模型可以幫助相關(guān)人員更好地理解每一個(gè)可能的因素是如何在金屬3D打印過程中發(fā)揮影響的，其中包括激光功率、速度、光束大小和形狀等對(duì)于不同類型金屬的影響。

這種信息反過來(lái)可以為發(fā)展新材、改進(jìn)對(duì)于可能導(dǎo)致打印失敗的變形和應(yīng)力的預(yù)測(cè)、消除猜測(cè)、整體改善金屬3D打印工藝和優(yōu)化成品金屬部件等帶來(lái)寶貴的見解，而且所有這些都不需要多次、昂貴的試驗(yàn)。

ACAMM的粉體模型

“這些模型將是我們?cè)跀[脫金屬3D打印對(duì)于經(jīng)驗(yàn)的依賴，朝著基于科學(xué)的方向邁出的一大步。”King說：“我們?cè)谡務(wù)摰氖侨绾文軌蜻_(dá)到“只需按下打印鍵就能夠?qū)崿F(xiàn)金屬打印”這一地步。它將廣泛地影響人們應(yīng)用金屬增材的方式。“

盡管迄今為止，我們看到了在金屬3D打印領(lǐng)域也出現(xiàn)了一些技術(shù)上的突破。但是從LLNL研究人員的角度看來(lái)，要持續(xù)推進(jìn)金屬3D打印部件在一致性和可靠性方面的提高，唯一可能的途徑就是采取這種基于知識(shí)，或者說科學(xué)，的方法。

ACAMM提出的上述物理模型最近已經(jīng)發(fā)表在了《Applied Physics Reviews》一月份出版的雜志上。據(jù)了解，這項(xiàng)為期三年的研究已經(jīng)得到了LLNL實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)研究和發(fā)展（LDRD）項(xiàng)目的資金支持。除了King，其他參與該研究項(xiàng)目并作出貢獻(xiàn)的LLNL人員包括Ibo Matthews、Gabe Guss、Niel Hodge、Chandrika Kamath、Saad Khairallah和Alexander Rubenchik。