中国3D打印机网全新 Dyndrite-Ansys 集成技术可预测并防止金属3D打印缺陷
2025年10月16日，3D 打印软件开发商Dyndrite已与Ansys（现为Synopsys 的一部分）合作，将先进的热模拟功能集成到金属增材制造工作流程中。此次合作将 Ansys 的热处理仿真工具与Dyndrite 的激光粉末床熔合 (LPBF) Pro 软件相结合，旨在帮助工程师预测和管理影响增材制造金属零件质量和可靠性的热效应。热性能一直是金属3D打印面临的一大挑战。打印过程中，如果热量积聚不均匀，可能会导致部件变形、产生内应力或形成不一致的微观结构，这些问题最终会影响打印性能。
通过将 Ansys 的仿真技术嵌入 Dyndrite 的打印准备工具，工程师可以在打印开始之前识别潜在问题。这些预测性洞察有助于减少打印失败，节省材料和生产成本，并最大限度地减少停机时间，尤其适用于大型或复杂组件。
此次集成还旨在提高机器和材料之间的一致性，Dyndrite 的 Python API 使工程师能够编写和复制经过验证的打印策略，以获得可靠、可重复的结果。Dyndrite 创始人兼首席执行官 Harshil Goel 表示：“我们很高兴能与 Ansys
合作，为我们的客户及其客户提供新的功能。通过将 Dyndrite 强大的刀具路径控制与 Ansys
预测性热模拟相结合，我们可以帮助制造商增强信心，并加速金属增材制造在关键任务应用中的普及。”
△DyndriteLPBF Pro 简化了材料和工艺开发。图片来自 Dyndrite。
推进金属增材制造的热模拟
Ansys 的热模拟技术是更广泛的多物理套件的一部分，集成了热、结构、流体和电磁分析，以模拟现实制造环境中的复杂相互作用。在增材制造领域，这些工具可以模拟LPBF、电子束熔化和粘合剂喷射等工艺中的熔池行为、冷却速率和热变形。通过预测各层之间的热量分布和应力形成，工程师可以提前检测潜在的翘曲或冷却不均匀现象，并使用包含超过20,000个条目的材料数据库，确保在不同合金和条件下进行精确建模。
Ansys 航空航天、能源和工业部门副总裁兼现场首席技术官 Scott Parent 在一次采访中表示，公司还将热模拟与现场测量和机器学习相结合，以提高准确性和效率。这种集成可以实现实时异常检测和打印参数的持续优化，从而减少构建失败并缩短开发时间。
这些功能共同帮助制造商改善过程控制，实现一致的零件质量，并加速航空航天、能源和汽车等领域金属增材制造的工业化。在此背景下，Dyndrite 与Ansys 的合作还可以简化零件鉴定流程。通过模拟工艺参数如何影响材料特性，团队能够以数字化方式验证设计，从而减少重复进行物理测试打印的需要。这种方法可以缩短开发时间，并支持航空航天、国防和能源应用中使用的高性能组件的认证。
展望未来，两家公司计划进一步推进集成，以便工程师能够直接在 DyndriteLPBF Pro 中应用仿真结果。这将允许用户根据预测的热行为微调刀具路径和工艺参数，从而提高跨机器和生产现场的构建一致性。两家公司还与早期 LPBF 用户进行沟通，征求反馈意见，以指导集成并展示模拟驱动的构建准备如何降低风险并加速零件开发。
△涡轮叶片有限元分析示例。图片来自 ANSYS。
新方法改进了金属 AM 中的模拟
在增材制造领域，工程师们将基于物理的建模与人工智能相结合，以更好地理解和控制金属在打印过程中的行为。亚利桑那州立大学(ASU)计算机与增强智能学院的研究人员开发了一个人工智能驱动的系统，用于预测金属的微观结构和强度在
3D 打印过程中如何演变。这项研究由美国国家科学基金会(NSF) CompAM
项目资助，将基于物理的模型与机器学习相结合，以更快、更有针对性地模拟不锈钢部件的热行为和结构行为。该方法已在六轴机器人 3D 打印机生产的
316L 不锈钢螺旋桨上进行了测试，旨在缩短模拟时间、减少反复试验并提高金属增材制造的准确性。
2019年，总部位于加州的Velo3D公司为Sapphire System LPBF金属AM平台增强了Flow打印准备软件。升级后的Flow采用了针对Sapphire优化的物理驱动模拟引擎，能够对打印结果进行预测建模，并实现高达90%的首次打印成功率。
它集成了零件定位、支撑生成和变形校正工具，以确保尺寸精度并缩短准备时间。软件还将优化的打印流程应用于特定的几何特征，并允许无支撑打印复杂的几何形状，例如 5° 悬垂和 40 毫米管，从而简化生产流程并最大限度地减少后处理。
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