粉末床激光熔化一種備受關注的金屬3D打印技術，憑借在制造復雜性設計中的優勢，這一技術有望改變制造過程。然而這一技術尚未達到*佳的操作可靠性，其中的挑戰在于如何控制復雜的激光-粉末-熔池相互依賴性的動力學。

根據3D科學谷的市場觀察，美國勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室（LLNL）等科研機構的研究人員開展了一項研究，通過高保真度的仿真技術與同步加速器實驗捕獲中納秒級的快速多瞬態動力學，在此過程中，他們發現了新的由“飛濺” [1] 引起的3D打印質量缺陷的形成機制，并發現這一機制取決于掃描策略以及激光遮蔽和驅逐之間的關系，*終得出了穩定熔池動力學并使缺陷*小化的穩定性標準。[2]

這項研究結果有助于提高粉末床激光熔化3D打印的質量可靠性，促進該技術在工業制造中的應用。

科學方法：替代以經驗為基礎的試錯

在這項研究中，研究人員基于實驗和多物理場仿真模型確定了會降低3D打印成型零件性能的熔體飛濺和缺陷形成的起源。

激光功率的調節對于避免干擾粉末床和產生激光遮蔽很重要，根據這一機制能夠減少孔的形成，并使3D打印零件更具均勻性。但LLNL 實驗室表示，僅憑實驗本身無法完全解釋激光熔化過程背后的動態，因為實驗數據通常缺乏所需的空間和時間分辨率，并且無法解釋通過實驗觀察到金屬粉末熔化中的高度動態和瞬態。而高保真多物理場仿真是對實驗的補充，研究人員能夠以極高的速度捕獲粉末床與熔池中發生的事情，為解決打印質量可變性問題提供必不可少的工具。

LLNL 團隊使用計算機模型創建了激光粉末熔融過程的“數字孿生”，從而更好地理解激光與飛濺的相互作用，以及更好的理解如何3D打印零件質量認證等更廣泛的問題，并且使用“數字孿生”進行了構建過程的虛擬實驗。

研究人員將仿真結果與高速X射線和光學成像技術在激光熔化增材制造過程中所捕獲真實的實驗數據進行了比較，開發了一種穩定性標準-“功率地圖（power map）”。

“功率地圖”可以理解為一種智能化的激光掃描策略，作用是沿激光軌跡調整激光功率輸出以穩定熔池，這是建立粉末床激光熔化工藝“智能前饋”的關鍵組成部分。也就是說，這種將先進的建模和仿真與實驗分析相結合的技術，能夠“教會”3D打印設備如何有效地創建無缺陷的零件。

根據LLNL, 研究人員發現，這種穩定性標準可以減少或完全消除粉末床激光熔化3D打印零件中的孔、小孔（深而狹窄的熔池）和其他可能導致缺陷的現象出現。在穩定性標準的研究過程中，研究人員還發現，通過多激光束以低功率在粉末上運行，將顆粒融合在一起的金屬粉末預燒結方式，可以幫助減少飛濺并*大程度地減少出現大飛濺的“雪球效應”。這種激光掃描策略將提高整體零件的可靠性，并有助于粉末床激光熔化增材制造技術的廣泛應用。

論文的主要作者LLNL計算物理學家Saad Khairallah 表示，“飛濺是制造精美零件的敵人”，但利好的是，穩定性標準-“功率地圖（power map）” 可以基于可控功率圖來調整掃描策略，從而防止較大的后向散射。

研究團隊在LLNL多物理場仿真代碼ALE3D 基礎上開發了新功能，創建能夠模擬溫度、速度與激光/熔池相互作用的其他方面的高分辨率模型。ALE3D 能夠捕獲激光射線對排出顆粒的影響，以及其他可能產生3D打印缺陷的動力學現象。

研究小組發現，對打印的影響強度取決于激光直徑和功率的某個閾值。高激光功率有助于驅散可能會阻塞激光的飛濺物，但如果激光功率上升得太快或太高，則會分別產生較大的后飛濺物和小孔。此時，“功率地圖”可以對功率進行調節，找到一個*佳點，保持熔池穩定，排出遮蔽激光的飛濺物，并防止飛濺物變得太大。借助“功率地圖”，增材制造生產人員可以設置新的掃描策略，或保持現有掃描策略的穩定性，防止出現毛孔和缺陷。

未來，這一仿真技術可以被用于任何激光掃描策略，找出需要在掃描軌道上使用的*佳功率。例如在制造螺旋狀點陣等復雜幾何形狀時，可以得到如何在這些不能很快散熱的瓶頸區域調整功率。

為了驗證仿真效果，研究人員將仿真結果與打印中實際捕獲到的數據進行了對比，打印捕獲的數據包括：阿貢國家實驗室同步加速器在原位（in-situ）條件下記錄的超快X射線成像數據與LLNL實驗室所捕獲的高速光學圖像。原位超快X射線成像技術能夠同時探測金屬表面和亞表面，同時還能夠跟蹤激光引起的結構變化的快速動態。同步加速器相關負責人表示，X射線成像得到的實驗數據可用于觀察ALE3D仿真技術中預測的飛濺形成和遮蔽現象。

使用ALE3D對熱歷史和流體動力學進行高保真建模，構成了增材制造材料的“數字孿生”表示法的基礎。通過經驗證的模型對金屬3D打印系統的能量輸入進行本地控制，不僅為減少缺陷提供了途徑，而且還通過微結構工程提供了材料增強的途徑。

根據LLNL實驗室，研究團隊開發的穩定性標準，可以被商業法規所采用，也可以在任何金屬3D打印機以及其他基于激光、電子束的焊接、熔合技術中使用。

3D科學谷Review

LLNL 實驗室的科研人員曾在GE Industry in 3D 脫口秀欄目中與其他增材制造業內人士分享與探討過解決粉末床金屬3D打印質量控制的方式。

在那次討論中，他們提出“科學基礎替代經驗基礎”。除了設計、尺寸、速度、價格…3D打印不能進入到主流的一大限制因素是能否制造出合格的零件主要是基于經驗的。這樣的經驗探索令人感受到折磨，而經驗是難以復制的，這種方式極大的限制了3D打印技術的廣泛使用。工業3D打印的下一步是通過科學方法來替代以經驗為基礎的探索。

數字化讓3D打印免除基于經驗的限制，尤其是在熔池的監測領域，數字化的好處是能夠讀取和利用大量在增材制造中捕獲的數據，從而智能化的控制3D打印質量。只有通過3D打印可以達到更高的產品質量穩定性和一致性，才能真正進入到上升曲線。

討論中還談到了前置反饋技術，該技術就像3D打印設備的大腦，“告訴”打印機如何做避免錯誤。利用所能得到的*新信息，進行認真、反復的預測，把計劃所要達到的目標同預測相比較，并采取措施修改計劃，以使預測與計劃目標相吻合。

LLNL 實驗室如今在智能化的激光掃描策略領域所取得的成果，是建立粉末床激光熔化工藝“智能前饋”的關鍵組成部分。3D科學谷期待這類前饋控制技術逐步加強粉末床激光3D打印設備實現智能化創建無缺陷零件的能力，推動這一技術進入真正的“上升曲線”。

注釋：

[1] 飛濺即從激光路徑中噴出的顆粒或粉末顆粒簇，這些顆粒或顆粒簇會落回到零件上，從而可能導致孔形成和缺陷。

[2] 相關研究成果發表于*新一期的 Science 雜志中，題目為：Controlling interdependent meso-nanosecond dynamics and defect generation in metal 3D printing。