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由于增材制造工艺的开发和优化，其应用范围变得越来越广泛。特别是在选择性激光烧结（SLS）领域，如何为更多材料制造更为复杂的形状以及多材料增材制造已成为目前面临的最大挑战，而这需要模型开发和实验的更好结合。由于对分子和材料特性的特定要求，例如当新的SLS材料开发受到阻碍时，需要一个稳定的烧结窗口来实现均匀的熔融相，而不会显著降解材料，同时需要一个过冷窗口来保持熔融材料处于半固态，以便熔融颗粒可以均匀冷却，从而控制最终产品的结晶和收缩。此外，需要通过调整粒度分布并基于材料与激光的可控相互作用来进行SLS。基于此，建立快速预测的解析方程对聚合物材料的选择性激光烧结(SLS)进行优化，在现有预测模型中引入一个叠加因子，并从环境温度开始校正预热，从而优化SLS加工过程，进一步拓宽SLS的应用领域。
在此背景下，比利时根特大学的研究团队开发了一组优化的方程，用于计算SLS降解开始时的激光功率。这些方程以烧结粉末材料特性、机器特定特性和SLS过程设置作为输入。为了验证该模型的准确性，用多组设定参数对PA2200零件进行烧结，并进行了光学显微镜、SEM、比色法、密度以及机械性能测试，以实验评估降解的开始情况，同时还考虑了覆盖因子和从环境温度开始的加热校正，使模型验证更具可靠性。与文献中的分析模型相比，优化后的模型能够更好地描述其他聚合物材料（特别是TPC和TP）的降解条件。
研究过程中重点关注了降解最小化（需要较低的激光功率以避免分子变化）和空隙最小化（需要较高的激光功率以实现足够的材料沉积）之间的关键切换点。在此情况下，考虑完整的粒度分布（PSD）至关重要，而不是采取当前忽略较小颗粒尺寸的方法。因此，优化后的模型在基于分析发展的SLS新材料筛选方面迈出了重要一步，从而实现快速计算，最大限度地降低了实验成本。由于其与材料特性的紧密联系，可以测试具有不同降解功率依赖性的各种材料，从而拓宽了SLS的应用范围。
相关研究成果以题为“Upgrading analytical models to predict the onset of degradation in selective laser sintering”的论文发表在《Virtual and Physical Prototyping》上。
图1.不同模型的对比图以及不同扫描间距下覆盖因子的考虑区域示意图。
图2.体积能量密度函数图。
图3.不同激光功率P下低温破碎样品的SEM图像。
图4.不用分析模型的预测结果对比图。
-编辑：李绍华-
-审核：丁孝禹-
-终审：王梁-
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浙江工业大学
激光先进制造研究院
