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▲AMF2025年2期封面

研究背景及目的

梯度功能材料（FGM），特別是具有連續(xù)成分梯度的復(fù)合材料，可實(shí)現(xiàn)單一部件內(nèi)性能的空間調(diào)控，在航空航天、生物醫(yī)療等領(lǐng)域需求迫切，但傳統(tǒng)制造工藝難以制備?；诼輻U的材料擠出3D打印技術(shù)（S-MEX）為連續(xù)梯度復(fù)合材料的制備提供了新途徑。然而，材料組分變化引發(fā)的熔體流變狀態(tài)波動(dòng)，導(dǎo)致工藝參數(shù)與材料組分難以精確匹配，阻礙了打印精度的提升。本研究旨在利用可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN）構(gòu)建擠出過程的可逆預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)流量的精準(zhǔn)前向預(yù)測與工藝參數(shù)的反向優(yōu)化，從而提升可變材料3D打印的精度與控制性。

研究方法與結(jié)果

論文亮點(diǎn)

（1）開發(fā)了基于可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN）的擠出預(yù)測模型，僅用70組訓(xùn)練數(shù)據(jù)即實(shí)現(xiàn)雙向預(yù)測：正向預(yù)測流率（R2=0.852），逆向優(yōu)化工藝參數(shù)（R2=0.877）。模型首次應(yīng)用于可變材料3D打印，解決逆問題效率顯著。（2）INN結(jié)合優(yōu)化算法能在1.27秒內(nèi)生成5000組參數(shù)并篩選最優(yōu)解，大幅提升工藝調(diào)試效率。（3）開發(fā)動(dòng)態(tài)螺桿轉(zhuǎn)速調(diào)控策略，解決材料切換時(shí)的流量波動(dòng)問題，使線寬精度提高77%，表面粗糙度降低51%，材料梯度偏差從40mm縮小至10mm內(nèi)。

試驗(yàn)方法

采用自主研發(fā)的可變材料3D打印系統(tǒng)，采集0-40wt%短碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮（SCF/PEEK）在不同材料組分、螺桿轉(zhuǎn)速（2-5r/min）和擠出溫度（380-440℃）組合下的擠出流率，共生成80組參數(shù)數(shù)據(jù)?；诖藬?shù)據(jù)集，利用可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN）進(jìn)行雙向訓(xùn)練：通過交替前向（工藝參數(shù)→流率）和逆向（流率→工藝參數(shù)）學(xué)習(xí)，結(jié)合k折分層交叉驗(yàn)證防止過擬合，并評估20-70組訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對模型精度的影響。訓(xùn)練后INN執(zhí)行四步優(yōu)化：首先生成5000組潛在參數(shù)樣本，篩除超范圍值（材料組分±5%，溫度395-405℃）；通過梯度下降法局部優(yōu)化，選取材料組分最接近設(shè)計(jì)值的參數(shù)組合。以目標(biāo)流率11.78 mm3/s（對應(yīng)1mm噴嘴和15mm/s打印速度）驗(yàn)證模型，對比實(shí)測流率誤差。進(jìn)一步打印X/Z向梯度材料樣品，對比恒速與變速策略的線寬誤差、材料梯度偏差及表面粗糙度，采用光學(xué)顯微鏡和激光共聚焦顯微鏡量化表征。

圖1.可變材料3D打印系統(tǒng)與擠出預(yù)測模型的可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：(a)可變材料3D打印系統(tǒng)；(b)擠出預(yù)測模型的可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（40wt% SCF/PEEK：40%短碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮）。

結(jié)果

本研究在可變材料3D打印中應(yīng)用可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN），得出以下關(guān)鍵結(jié)果：首先，INN模型在訓(xùn)練70組樣本時(shí)表現(xiàn)出高效性能：正向預(yù)測流量（輸入材料成分、螺桿轉(zhuǎn)速和擠出溫度）的精度R2達(dá)0.852，逆向優(yōu)化工藝參數(shù)（針對目標(biāo)流量）的精度R2達(dá)0.877，優(yōu)化后的流量誤差控制在±7.0%以內(nèi)，驗(yàn)證了模型在雙向映射中的可靠性。其次，工藝窗口分析顯示，純聚醚醚酮（PEEK）材料具有最寬的加工范圍，而40 wt%短碳纖維增強(qiáng)PEEK（SCF/PEEK）的工藝窗口最窄，需精確控制螺桿轉(zhuǎn)速（變化±0.25r/min即可顯著影響流量），以確保擠出穩(wěn)定性。最后，采用基于INN的動(dòng)態(tài)螺桿轉(zhuǎn)速調(diào)控策略后，相比固定參數(shù)方法，可變材料打印樣件的性能顯著提升：線寬誤差平均絕對誤差降低了62%，材料梯度偏差（X向和Z向）分別減少76%和67%，表面粗糙度最大降低52%，同時(shí)表面缺陷明顯減少，從而實(shí)現(xiàn)了更均勻的材料分布和打印質(zhì)量。這些數(shù)據(jù)證實(shí)了INN在優(yōu)化可變材料擠出過程中的有效性，為可變材料3D打印提供了新途徑。

圖2.恒定與可變螺桿速度下X方向可變材料樣品的照片、碳纖維含量及線寬誤差：(a)恒定與可變速度樣品的照片；(b)不同X軸坐標(biāo)下恒定與可變速度樣品的線寬誤差及目標(biāo)值；(c)不同X軸坐標(biāo)下恒定與可變速度樣品的碳纖維含量及目標(biāo)值。

圖3.恒定與可變螺桿速度下Z方向可變材料樣品的照片、碳纖維含量、表面粗糙度及三維表面形貌：(a)恒定與可變速度樣品的照片；(b)不同Z軸坐標(biāo)下恒定與可變速度樣品的碳纖維含量及目標(biāo)值；(c)不同Z軸坐標(biāo)下恒定與可變速度樣品的表面粗糙度；(d)恒定與可變速度樣品在Z=65mm處的三維表面形貌。

結(jié)論與應(yīng)用前景

本研究開發(fā)了一種基于可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN）的擠出預(yù)測模型，通過70組樣本訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了對0-40wt%短碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮（SCF/PEEK）材料擠出過程的雙向精準(zhǔn)預(yù)測。該模型在正向（參數(shù)→流量）和逆向（流量→參數(shù)）預(yù)測中分別達(dá)到0.852和0.877的準(zhǔn)確度，且優(yōu)化參數(shù)的計(jì)算僅需1.27秒。實(shí)驗(yàn)表明，集成INN的動(dòng)態(tài)螺桿轉(zhuǎn)速調(diào)控策略顯著提升了打印質(zhì)量：線寬精度提高77%，材料梯度偏差從40mm降至10mm以內(nèi)，表面粗糙度降低51%。該技術(shù)為變材料3D打印提供了高效的動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)控方案，展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)在可變材料3D打印中的強(qiáng)適應(yīng)性與優(yōu)化潛力。

在未來的研究中，通過整合多傳感器反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，有望實(shí)現(xiàn)全自主實(shí)時(shí)參數(shù)優(yōu)化。這將有力推動(dòng)該技術(shù)在航空航天、生物醫(yī)療等領(lǐng)域的復(fù)雜梯度材料構(gòu)件制造中的應(yīng)用，同時(shí)為多材料智能打印提供高效解決方案。

總結(jié)與啟示

該研究成功證明了可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（INN）擠出預(yù)測模型在解決螺桿擠出式變材料3D打印核心難題上的高效性。針對材料組分連續(xù)變化引發(fā)的熔體流變波動(dòng)，INN僅需70組數(shù)據(jù)即構(gòu)建出精準(zhǔn)的雙向預(yù)測模型。其開發(fā)的動(dòng)態(tài)螺桿轉(zhuǎn)速調(diào)控策略，顯著提升了打印精度并大幅壓縮了材料梯度偏差，為連續(xù)梯度材料的精準(zhǔn)制造提供了創(chuàng)新方案。

在梯度功能材料的制備方面，升華三維基于自主研發(fā)的粉末擠出3D打印技術(shù)（PEP），開發(fā)出了梯度功能材料打印法，采用顆粒喂料按梯度設(shè)計(jì)自動(dòng)調(diào)控混合打印成型，可實(shí)現(xiàn)材料的連續(xù)性梯度變化。現(xiàn)已推出可制備金屬/陶瓷功能梯度材料的3D打印設(shè)備?？蔀?/span>FGM新材料的開發(fā)及產(chǎn)品制備，提供設(shè)計(jì)模擬和試驗(yàn)支持。此項(xiàng)研究為升華三維突破梯度功能材料打印的精度與效率瓶頸提供了極具價(jià)值的理論方法和實(shí)踐策略。隨著PEP技術(shù)的進(jìn)化，升華三維將積極擁抱并適配智能化方向，探索構(gòu)建融合實(shí)時(shí)過程監(jiān)控、智能算法優(yōu)化和自主決策的AI智能PEP平臺(tái)，以引領(lǐng)金屬/陶瓷梯度增材制造的新范式。

引用論文：Yunze Wang, Beining Zhang, Siwei Lu, Chuncheng Yang, Ling Wang, Jiankang He, Changning Sun, Dichen Li. Effectiveness of invertible neural network in variable material 3D printing: Application to screw-based material extrusion. Additive Manufacturing Frontiers, Volume 4, Issue 2, 2025, 200222.

.來源聲明：原文來自公眾號AMF增材制造前沿，經(jīng)本平臺(tái)整理發(fā)布。僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，作者水平有限，如有不科學(xué)之處，請?jiān)谙路搅粞灾刚?/span>