2026年9月2日，来自华盛顿州立大学和明尼苏达大学的研究人员开发了一种人工智能指导的实验设计方法，确定了GRCop-42铜铬铌合金在500W低功率条件下的定向能量沉积 (DED) 成形工艺窗口。这种方法被称为增材制造贝叶斯实验设计（BEAM），它利用之前的打印结果来选择有前景的参数组合进行测试。应用于NASA开发的GRCop-42打印机时，BEAM方法在每个功率水平下，经过十次试验，就确定了500-950W功率范围的成功工艺配置。
利用人工智能搜索可行的DED条件
金属增材制造工艺开发可能涉及数百万种参数组合，这使得反复试验既耗时又费力。BEAM 通过自适应循环缩小搜索范围，循环从以往成功和失败的实验中学习，选择有前景的配置，并根据每个新结果更新模型。与通常寻找最优解的传统贝叶斯优化不同，BEAM旨在识别多个可行的配置方案，同时利用领域知识排除不切实际的组合。在GRCop-42研究中，模型使用37个先前失败的实验数据进行初始化，并采用了一种概率性的五近邻方法。
△BEAM使用概率模型来选择物理测试的工艺参数，然后将打印质量结果反馈到模型中。图片来自 Fadhel 等人。
寻找 GRCop-42 的低功耗工艺窗口
GRCop-42 是一种铜铬铌合金，由美国国家航空航天局 (NASA) 开发，用于高温航空航天应用。优异的导热性和耐高温性能使其适用于暴露于高热流的部件，但也增加了激光加工的难度。
△在工艺参数开发过程中产生的 GRCop-42 DED 结构失败，显示出柱状和珠状结构的形成。图片来自 Fadhel等人
铜对传统光纤激光器产生的红外辐射吸收较少，并且能迅速将热量从加工区域散发出去。因此，研究人员认为，在低于 900 W 的功率范围内建立 DED 工艺窗口极具挑战性。研发团队使用一台五轴粉末送料 DED 系统，配备一台 1000 W 光纤激光器，在 Inconel 718 上沉积 GRCop-42。研究参数变量包括粉末送料速率、气体流量、Inconel 厚度、扫描速度和层高，而其他变量保持不变。BEAM测试了950 W、700 W、600 W和500 W的固定激光功率，初始预算为每个功率级别进行10次实验。结果表明，在每个功率级别下至少存在一种可行的配置，其中600 W功率下存在三种可行的配置，而此前几个月进行的37次实验均以失败告终。
△采用成功的 700 W DED 参数制备的 GRCop-42 结构，包括打印圆柱体、测试块、加工圆柱体以及 Inconel718/GRCop-42 过渡截面。图片来自 Fadhel 等人
高扫描速度工艺窗口
成功的配置通常结合了高扫描速度和低层厚，研究人员认为这是关键的工艺要点。在 700 W功率下，一种可行的配置方案采用了 0.2 RPM 的进给速度、7L/min 的气体流量、1600 mm/min 的扫描速度和0.11 mm 的层厚。在 500 W 功率下，进给速度为0.075 RPM，气体流量为 7 L/min，扫描速度为250 mm/min，层高为 0.3 mm，获得了最低功率结果。失败的样品在沉积过程中会形成细长的柱状结构或大的珠状物，而成功的设置首先使用测试块进行验证，然后再用于生产更大的圆柱形样品。研究人员利用700W的成功打印条件打印出一个圆柱体，加工后发现圆柱体内部结构致密，缺陷极少。横截面分析也显示，Inconel 718和GRCop-42区域之间的过渡均匀。
为期三个月的试验证实了GRCop-42合金在500-950W功率范围内的可行加工，这有望扩大低功率DED系统的应用范围。然而，这项研究并未证明所制备的部件适用于航空航天领域，未来的研究将把这种方法推广到其他合金和成分。
扩大 GRCop-42 工艺窗口
先前的研究表明，GRCop-42 可以使用传统的红外激光系统进行加工，但铜的高反射率和导热性仍然限制了可用的工艺窗口。2025 年，奥本大学 NCAME报告称，已使用标准红外光纤激光器在 EOS M290 系统上成功打印了GRCop-42，而尼康 SLM 解决方案公司则开发了适用于合金的 LPBF 工艺参数，实现了 99.97% 的密度。
工艺条件也会影响GRCop-42与其他合金的共熔性能。今年早些时候，诺丁汉大学的研究人员对GRCop-42和Inconel 718的多材料激光粉末床熔融（LPBF）工艺进行了研究，发现将IN718沉积到GRCop-42上会导致未熔合缺陷，因为铜合金会迅速散热。颠倒沉积顺序可以避免这些缺陷，尽管界面处会发生合金混合。
BEAM 研究将工艺开发问题扩展到定向能量沉积（DED）领域，利用人工智能引导的实验来确定低至 500 W 的 GRCop-42 可行工艺条件。这项研究成果发表于第四十届 AAAI 人工智能大会，由华盛顿州立大学和明尼苏达大学的研究人员共同完成，包括 Azza Fadhel、Nathaniel W. Zuckschwerdt、Aryan Deshwal、Susmita Bose、Amit Bandyopadhyay 和 Jana Doppa。研究重点在于减少建立可行的金属增材制造工艺窗口所需的时间和资源。
来源：南极熊
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