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AM易道导语：
就在24年年终，学术期刊《Archives of Computational Methods in Engineering》发表了一篇重磅综述文章《Current Applications of Machine Learning in Additive Manufacturing: A Review on Challenges and Future Trends》。![]()
这篇由印度、波兰、捷克等多国学者共同完成的研究，全面梳理了机器学习技术在增材制造(3D打印)领域的最新应用进展。![]()
AM易道认为，这篇文章在2024年年末发表恰逢其时。随着3D打印技术的快速发展，传统的制造工艺和质量控制方法已难以满足日益增长的产业需求。机器学习的引入，正在重塑整个3D打印产业链，从设计、制造到质量控制，都迎来了革命性的变革。让我们跟随这篇综述文章的脉络，一起探索机器学习如何赋能3D打印产业的创新发展。在过去的十年里，3D打印技术经历了从实验室走向工业化应用的转变。然而，这个过程中也暴露出诸多挑战:工艺参数优化困难、打印质量不稳定、设计效率低下等。![]()
如图1所示，3D打印已广泛应用于汽车、航空航天、医疗等众多领域。机器学习技术通过分析海量数据，可以帮助优化零件设计、预测制造缺陷、实现智能监控等关键环节。这种数字化转型正推动3D打印向更高效、更可靠的方向发展。通过深入分析图2所示的工艺流程，我们可以看到机器学习算法不仅优化了传统的制造参数，更深入了各类增材制造的创新。![]()
先来看看粘结剂喷射技术（Binder Jetting）有哪些ML的工作。BJ涉及粘结剂分布、粉体特性和层沉积等复杂相互作用，机器学习在处理这些复杂因素方面大有作为。![]()
如图3所示，这项技术通过深度神经网络实时分析喷射过程中的工艺参数，包括粘结剂浓度、雾化压力、喷射时序等关键变量。机器学习算法能够在毫秒级别完成参数优化，确保每一滴粘结剂都精确落在理想位置。这种精准控制使得成形精度提升了近40%，材料利用率更是突破了95%的行业壁垒。![]()
图4展示了一套基于机器学习的闭环控制系统，该系统通过实时采集温度场、应力场、位移场等多维数据，构建起精确的过程-结构-性能映射关系。深度强化学习算法能够自适应调整挤出温度、速度、流量等工艺参数，有效抑制了分层、翘曲等典型缺陷的产生。定向能量沉积（DED）技术在机器学习的加持下焕发出新的生机。![]()
如图5所示，基于计算机视觉的熔池监测系统可以捕捉微秒级的熔池动态行为。卷积神经网络实时分析熔池的形貌特征、温度分布和流动模式，为功能梯度材料的精确制造提供了可能。我们观察到，这套系统将成形效率提升了65%，同时将缺陷率降低到了千分之一以下。在材料喷射（Material Jetting）领域，智能化程度达到了新的高度。机器学习可以分析海量数据，找出不同材料和几何形状的最佳喷射参数，预测潜在缺陷，优化打印路径，实现实时调整，以提高零件质量，提高打印效率。![]()
图6展示的多材料智能控制系统，采用了层次化的机器学习架构。从微观的液滴形成到宏观的材料分布，算法都能实现精确调控。这项技术突破为4D打印、生物打印等前沿应用奠定了基础。在PBF中，我们知道机器学习可以优化激光功率、扫描速度和粉末特性等工艺参数，预测缺陷并提高零件整体质量。通过对大量数据的分析，机器学习能够找出复杂的模式和关系，为工艺优化提供可靠的依据。![]()
图7展示了一套基于粉末床熔融（PBF）工艺的多模态传感系统，这套系统整合了声学、光学和热成像等多种检测手段，构建起全方位的工艺优化网络。单独聊聊声学，许多研究已经能够从复杂的声学特征中提取出与缺陷形成直接相关的特征模式。实验数据表明，该技术可以在缺陷扩展到临界尺寸之前就做出预警，为工艺参数的实时调整提供了可能。机器学习在SL中的应用主要体现在优化叠层参数，检测潜在缺陷，确保零件质量一致性等方面。精准的层间对准和粘结对SL至关重要，机器学习可以通过分析相关数据，找出最佳参数组合，提升零件精度和强度。![]()
光固化成型(Vat Photopolymerization, VP)在光固化成型中，机器学习可以优化多个关键环节。
首先，它能通过分析大量实验和仿真数据，找出最佳的光源曝光参数组合，实现成型过程的智能化自适应控制。
机器学习可以对生产过程实时监测，及早发现潜在缺陷并采取应对措施。
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此外，针对不同树脂配方，机器学习能发掘其固化特性与工艺参数的内在联系，实现"因材施策"的定制化优化。
机器学习的关键假设
研究人员总结了开发和应用机器学习模型时应考虑的一些关键假设:![]()
就像一位经验丰富的工程师需要参与大量实践才能获得专业直觉，机器学习模型也需要"喂养"海量数据才能具备可靠的预测能力。输入数据应当是高质量的：准确、完整，能代表实际的生产过程。如果数据本身存在较大偏差或缺失，那么再先进的算法也难以训练出靠谱的模型。这就像建筑必须有坚实的地基，否则就可能如空中楼阁般坍塌。我们试图建模的关系，如工艺参数和零件质量之间的联系，必须真实存在且可由机器学习算法捕捉。机器学习并非魔法，它只能发掘数据中原本就存在的规律，而无法凭空捏造。训练好的模型需要能较好地泛化到新的、未见过的数据，才能在实际预测和优化中发挥作用。一个过于刻板的模型就像教科书上的高分低能，面对新问题时往往无所适从。3D打印常见的三大类机器学习算法
如图所示：
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监督学习：模型从带标签的训练数据中学习，将输入映射到已知的输出值。这种学习方式适用于预测任务，就像名师出高徒，老师给学生传授确定的知识。无监督学习：模型从无标签数据中自主学习模式和结构。这种学习方式可用于聚类、降维等任务，以发现隐藏的模式。这有点像孩子在玩乐中自主探索未知的世界。强化学习：模型通过与环境交互，根据奖惩反馈来优化决策。这种学习方式犹如学徒在实践中摸索，根据导师的指点和自身体验逐步精进。理解这些不同类型的机器学习，有助于针对增材制造的具体应用选择合适的方法。比如，监督学习适合质量预测，无监督学习适合异常检测，强化学习适合过程控制和优化。![]()
图12a列举了ASTM定义的七大标准增材制造工艺，这是讨论机器学习应用的基本语境。图12b显示机器学习正在覆盖从设计到生产的整个流程，足见其影响之广泛。图12c进一步列举了机器学习的一些主要应用领域，包括材料设计、拓扑优化、在线监测、过程控制、质量预测等。增材制造通过创建复杂的几何形状和个性化设计，彻底改变了制造业。设计过程中加入机器学习算法，通过优化零件几何形状、材料选择和工艺参数，进一步推进了这项技术的发展。![]()
研究人员利用物理模型生成训练数据，再用机器学习算法拟合出材料的疲劳特性。这种方法结合了物理知识和数据驱动，可以更高效、准确地预测复杂结构的疲劳寿命。图14展示了一种用于压电材料设计的多尺度机器学习框架。![]()
该框架融合了不同尺度的物理机制，可以预测材料在不同温度、应力等条件下的压电性能。机器学习可以将不同尺度的片面信息整合为全局洞见，帮助我们更完整地把握材料的性质。![]()
图15展示的方法利用机器学习预测最优的拓扑结构，可以在满足力学性能的同时最大限度减轻零件重量。这目前是各类工业应用中最常见也是最有成效的领域之一，AM易道过去大量分享过各类案例。增材制造工艺过程非常复杂，而且通常需要精确控制才能达到预期效果。机器学习技术可用于检查增材制造过程中生成的大量数据。通过识别这些数据中的模式和关系，机器学习可以帮助优化工艺参数、检测潜在缺陷，甚至预测材料行为。![]()
随着收集和分析的数据越来越多，算法可以从过去的经验中学习，并不断改进模型，以改进制造过程。为了通过机器学习优化增材工艺参数，首先必须收集制造过程中的相关数据。这些数据可能包括温度、速度、层厚度和材料成分等参数，以及相应的结果，如结构完整性、表面质量和尺寸精度。收集到数据后，可以采用机器学习算法来识别影响制造零件质量的相关性和模式。![]()
粉末铺展特性
粉末铺展在增材中起着至关重要的作用，特别是在选择性激光烧结和电子束熔化等PBF工艺中。
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如图18所示，粉末层的均匀性和厚度会显著影响最终部件的质量。
重要的是收集与铺展过程中的粉末分布、粒度分布和环境条件相关的数据。
此外，还应包括有关所得部件质量和微观结构的数据，以建立粉末铺展参数与最终部件性能之间的相关性。
然后可以将ML算法应用于该数据集，以确定最佳粉末铺展条件，从而提高部件质量和一致性。
缺陷监控
这部分展示了机器学习在在线监测和缺陷检测中的应用。
通过分析音频、振动、温度等传感器数据，机器学习模型可以实时预警制造过程中的各类问题，如材料堆积不均、激光功率异常、孔隙度、裂纹、尺寸不准确和其他常见缺陷的信息。
然后可以使用机器学习算法来分析此数据集并识别表明潜在缺陷的模式或异常。
基于声音的监测
在缺陷检测领域，基于声信号的智能监测技术展现出独特优势。
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图19详细展示了声学信号的采集与分析流程，该技术通过改进的时频分析算法，能够从复杂的背景噪声中提取出与缺陷形成相关的特征信号。
深度学习模型通过对这些特征的实时分析，可以在缺陷萌生阶段就做出预警，为工艺参数的动态调整提供决策依据。
基于光学的监测
光学检测系统在分辨率和响应速度方面也取得突破性进展。
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如图20所示，新一代光学检测系统采用了创新的多尺度卷积神经网络架构，能够同时捕捉宏观的几何偏差和微观的表面缺陷。
这种跨尺度的检测能力为增材制造质量控制提供了全新思路。
基于热的监测
热场监测技术的创新对工艺稳定性的提升具有重要意义。
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图21展示的深度学习辅助的热场分析系统，首次实现了熔池动力学行为的精确预测。
系统通过对海量温度场数据的深度挖掘，构建起工艺参数与熔池行为之间的映射关系，为工艺参数的智能优化提供了理论依据。
振动监测
振动监测同样展现出独特价值。
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图22呈现的多通道振动监测系统，通过深度学习算法对不同频段的振动信号进行解析，能够准确识别出设备异常和工艺波动。
这种基于振动特征的智能诊断方法，为增材制造装备的预测性维护开辟了新途径。
在生产端，实施机器学习算法，制造商不仅可以提高预测打印缺陷的准确性，还可以优化材料使用并缩短总体生产时间。此外，机器学习可用于分析不同打印机设置的性能，从而实现更高效的生产工作流程和提高产品质量。凭借适应和学习新数据的能力，机器学习算法可以不断改进制造流程。生产质量控制方面，传统的质量控制方法包括目视检查和人工测量，这种方法既耗时又容易出现人为错误。机器学习可以通过分析来自传感器、摄像机和其他监控设备的大量数据，可以训练算法来检测制造部件中的缺陷、异常和偏差。![]()
通过利用监督学习，可以教会这些技术识别与高质量和有缺陷部件相关的模式，从而实现自动检查和分类。此外，机器学习还可用于优化制造过程中的工艺参数，以确保始终如一的质量。通过分析历史数据和实时传感器反馈，预测模型可以确定理想的打印条件，以最大限度地减少缺陷并最大限度地提高部件性能。在材料设计方面，机器学习算法正在重塑传统的材料开发模式。深度学习模型通过对材料成分、工艺参数和性能特性之间关系的深入挖掘，能够快速预测新材料的性能指标。这种数据驱动的材料设计方法将显著缩短新材料的研发周期，为增材制造技术的突破提供强大支撑。机器学习算法通过对海量显微组织数据的分析，已经建立起工艺参数与微观结构演化之间的精确映射关系。这种从微观到宏观的多尺度分析能力，为高性能构件的定向制造提供了新的可能。AM易道认为，工艺过程的数字孪生将成为未来发展的重要方向。通过整合物理模型与数据驱动方法，数字孪生技术能够实现制造过程的精确预测和优化。这种虚实结合的智能制造模式不仅能提升生产效率，更能确保产品质量的稳定性和一致性。在质量控制领域，多模态传感与深度学习的结合将继续深化。通过融合声、光、热等多源数据，智能算法能够构建更加全面和准确的质量评估模型。这种端到端的质量控制方案将为增材制造的工业化应用扫清障碍。从材料设计到质量控制，从工艺优化到性能预测，人工智能算法已经深度介入制造全流程。这场技术变革不仅带来了效率和质量的提升，更开创了智能制造的新范式。然而，我们也要清醒地认识到，增材制造与机器学习的深度融合仍面临着数据、模型、实时性能等多重挑战。机器学习正在将工艺专家数十年积累的经验转化为可计算的算法模型。这不仅解决了技术传承的问题，更实现了知识的规模化应用。通过持续学习和优化，这些数字化的增材专家将不断进化，为行业发展提供持续动力。通过深度强化学习等先进算法，系统能够在复杂多变的制造环境中作出最优决策。这种趋势将推动增材制造从半自动化向全自动化方向发展，最终实现真正的智能制造。希望本文的研究能够带来启发。更多研究细节请参考文末的DOI信息。
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Reference:
https://doi.org/10.1007/s11831-024-10215-2
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