金属3D打印的硬件能力不断提升，但工艺开发普遍存在工艺开发高度依赖人工经验、反复试错的痛点，不仅研发周期冗长、原材料损耗成本高，工艺经验也难以标准化复用，制约行业智能化升级。近日，一项由法国Arts et Métiers的博士生周长山、Nan Kang教授和Mohamed EL Mansori教授，依托联泰科技Fuees 430工业级金属 3D 打印设备完成专项科研攻关，通过机器学习算法搭建工艺参数与成型表面质量的映射模型，提出差异化分面控制方案，为数字孪生实时闭环调控筑牢算法根基。
完成的研究，给出了破局之道：通过AI建模揭示了工艺参数与成形质量之间的复杂映射关系，证明不同表面和位置需要差异化控制，并为数字孪生驱动的实时调控奠定算法基础。该研究成果即将刊发于《International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials》（矿物冶金与材料学报（英文版），该刊由教育部主管、北京科技大学主办，入选中国科技期刊卓越行动计划，为冶金/材料领域T1级别期刊。
工艺开发从“老师傅凭感觉试”走向“AI预测指导”，从“一套参数打天下”走向“因面施策”，从“打印完再检测”走向“边打边控的闭环智造”。设备企业的价值边界，也从“完成零件打印”延伸至“可持续积累和复用的数字化工艺能力”。
本次科研以联泰 Fuees 430 为唯一实验硬件平台，选用 AlMgScZr 合金粉末开展系统性正交试验：团队锁定填充激光功率、填充扫描速度、填充间距、轮廓激光功率、轮廓扫描速度 5 大核心工艺变量，——并在高（2.3m/s）、低（1.6m/s）两档风速条件下，通过正交实验设计打印 100 组标准AlMgScZr合金方块试样。针对每件试样分别采集顶面、正面、背面、左侧面、右侧面 5 个成型面的粗糙度数据，沉淀 50 组有效建模数据集。
注：图源自原文
研究团队对比 7 类适配小样本场景的机器学习回归模型，针对不同成型表面匹配最优算法体系。模型对顶面粗糙度预测决定系数 R² 超 0.8，各侧面预测精度普遍可达 0.7 左右，精准捕捉多工艺参数间复杂非线性耦合关系，验证 AI 技术替代传统人工试错的可行性。
实验数据与机器学习分析共同证实，不同朝向成型面的粗糙度受控机理、核心影响参数存在显著区分，统一参数无法兼顾全维度表面品质：
注：图源自原文
顶面成型质量
粗糙度区间 13.74~44.57μm，核心受控于填充激光功率与扫描速度，保护气流速影响较弱，优化重点为稳定熔道成型状态
侧面成型质量
粗糙度区间 4.38~9.34μm，由轮廓修边参数与保护气流速协同决定，较高风速可抑制飞溅颗粒沉积，有效降低侧面粗糙度
侧向差异特征
受风场分布、铺粉方向叠加作用，左、右侧面成型稳定性与可预测性远低于正面、背面。
传统 “一套参数通用全部位” 的工艺模式存在天然短板，基于 AI 模型的分面专属参数优化，可同步兼顾多朝向零件表面精度，解决人工经验难以分辨的多参数耦合难题。
本项研究不只实现静态粗糙度预测，更为下一代增材制造智能生产搭建完整技术路径：
依托模型生成的粗糙度工艺响应热力图，工艺工程师可快速锁定低粗糙度工艺窗口，大幅压缩传统反复试错的研发周期。其核心价值在于，高斯过程回归（GPR）建立的 “工艺参数 - 表面质量” 映射关系，是数字孪生系统的核心数学载体。
注：图源自原文
该模型的价值在于将原本依赖经验的工艺调参转化为可计算、可预测的数学问题，为LPBF表面质量的智能化管控提供了数据驱动的决策工具。
全流程高精度数据采集、算法模型验证，离不开设备底层硬件的稳定可控性，联泰科技Fuees 430为本次前沿科研提供坚实硬件支撑：
设备支持轮廓、填充工艺参数独立分区设定，搭载最高6m/s高速振镜扫描系统，配套精准可调全域风场控制模块，可实现多组工艺参数稳定解耦、实验重复复现。整套设备的成型精度、工况一致性达到国际科研设备标准，充分证明国产LPBF金属打印设备既能满足批量零件制造需求，也可承接前沿数字化、智能化工艺科研验证。
过去，设备企业的价值止步于“完成零件打印”；而本次联合研究，重新定义联泰科技设备的产业定位：Fuees 430不只是一款实体制造装备，更是标准化数据生成载体、前沿智能算法验证平台。依托设备稳定输出的海量工艺数据，企业可沉淀、迭代、复用标准化数字化工艺知识库，帮助下游客户大幅缩短新品工艺开发周期、削减试错物料成本。
从人工经验试错到 AI 数据预测，从静态固定参数到数字孪生闭环调控，联泰科技以 Fuees 430硬件设备为基础，持续推动 LPBF 增材制造智能化迭代。在全新产业格局下，标准化工艺数据将成为比金属原材料更核心的生产资产，联泰科技也将持续深耕设备数字化能力，赋能全行业高质量智能增材制造发展。
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