ADDITIVE MANUFACTURING AI AI SOLUTION
增材制造 AI
结合AI与物理仿真，
优化增材制造的设计、工艺条件和质量预测。
AI对金属PBF、FDM、SLA等多种增材制造工艺中的热分析、变形及缺陷发生可能性进行预测和分析，
提升打印质量，并缩短开发周期和降低成本。
核心AI技术
热分析与预测AI
基于激光热源分析及传热模型，
预测温度分布、热变形和残余应力。
变形与残余应力预测AI
预测增材制造过程中可能发生的变形及残余应力分布，
提前识别质量问题并提出改进方向。
缺陷预测AI
预测气孔、裂纹、未熔合（Lack of Fusion）、钥孔（Keyhole）等缺陷发生的可能性，
并分析其原因。
工艺优化AI
优化激光功率、扫描速度、扫描间距等主要工艺变量，
提升生产效率和质量。
主要功能
最优设计及支撑结构生成
AI综合考虑强度、变形和热特性，
自动生成最优设计和支撑结构。
实时监控及异常检测
基于传感器数据实时监控增材制造状态，
并及早检测异常迹象。
质量预测与分析
预测缺陷、残余应力、表面质量等因素，
并基于数据分析质量及工艺稳定性。
工艺设计优化
优化激光功率、扫描策略、层厚等工艺变量，
提升生产效率和质量。
基于AI的增材制造优化流程
1. 设计条件输入
· 3D CAD模型输入
· 材料及工艺条件
· 目标性能定义
· 材料及工艺条件
· 目标性能定义
2. 仿真与建模
· 热分析及工艺行为分析
· 变形、收缩、残余应力建模
·分析数据预处理
· 变形、收缩、残余应力建模
·分析数据预处理
3. AI预测与分析
· 缺陷及变形预测
· 尺寸精度预测
· 质量稳定性分析
· 尺寸精度预测
· 质量稳定性分析
4. 工艺优化
· 工艺变量优化
· 打印方向及支撑优化
· 增材制造策略优化
· 打印方向及支撑优化
· 增材制造策略优化
5. 打印及监控
· 执行增材制造
· 实时数据收集
· 异常检测
· 实时数据收集
· 异常检测
6. 质量评估与反馈
· 打印件质量检查
· 结果分析及反馈
· AI模型持续改进
· 结果分析及反馈
· AI模型持续改进
应用领域
航空航天
发动机零部件、结构件、轻量化零部件等
核心零部件轻量化及可靠性提升
医疗 / 生物
植入物、手术导板、定制医疗器械等
医疗用高精密零部件及生物模型制作
汽车
轻量化结构、高性能零部件、原型件等
汽车零部件开发及性能验证
能源
涡轮、换热器、喷嘴、流体零部件等
发电设备及能源零部件制作
模具·工具
模具镶件、治具、夹具、工具零部件等
高耐久性精密零部件及生产辅助工具制作
产品开发·设计
原型件、样机、外壳、功能性零部件等
缩短产品开发周期及设计验证
研究·教育
新材料开发、原型件制作
研究及教育用零部件