美国研究小组的一项研究发现，通过使用金属合金激光床粉熔合3D打印技术，可以打印出均匀、无缺陷的零件。
这些研究人员系统地研究了合金成分对显微组织的印刷性和凝固性的影响，以更好地了解合金成分、工艺变量和热力学如何影响增材制造的零件。
通过3D打印实验，他们确定了优化合金性能所需的合金化学和工艺参数，并在微尺度上打印出优异的、相同的零件。利用机器学习，他们还创造了一个公式，可以用于任何类型的合金，以帮助防止零件成分出现分布不均匀的情况。
以往，用于增材制造的合金金属粉末可能会含有不同浓度的金属混合物，如镍、铝和镁。而在激光床粉熔化3D打印中，这些粉末被激光束加热后迅速冷却。合金粉末中不同的金属具有不同的冷却性能和不同的凝固速度，这种不一致会产生微小的缺陷或微偏析（microsegregation）。
“当合金粉末冷却时，单独的金属会沉淀出来，”研究人员Raiyan Seede说。“想象一下把盐倒进水里。当盐的量很小的时候，它就会立刻溶解，但是当你倒更多的盐，多余的没有溶解的盐颗粒开始以晶体的形式沉淀出来。本质上，这跟金属合金在打印后迅速冷却时所发生的事情一样。”
Seede说，这种缺陷看起来像微小的“口袋”，里面含有的金属成分浓度与打印部分的其他区域略有不同。
在实验中，研究人员一共对四种二元镍基合金的凝固组织进行了研究。在实验中，他们研究了在不同温度和镍基合金中其他金属浓度增加时每种合金的物理相。
利用详细的相图，研究人员确定了每一种合金的化学成分，这些成分在增材制造过程中会导致最小的微偏析。
接下来，研究人员在不同的激光设置下熔化合金金属粉末的单一轨迹，并确定激光粉末床熔化工艺参数，以交付无孔隙的零件。
利用从相图中获得的信息结合单轨实验的结果，团队获得了激光设置和镍基合金成分的全面分析，最终可以产生无孔隙、无微偏析的打印零件。
研究人员训练了机器学习模型，以识别单轨实验数据和相图中的模式，从而开发出可以用于任何合金的微偏析方程。Seede说，设计这个方程是为了预测合金凝固范围、材料性能以及激光功率和速度下的偏析程度。
他们深入研究了合金微观结构的微调，从而在比以前更精细的尺度上对最终打印对象的性能实现了更多的控制。
Ibrahim Karaman教授表示：“我们的方法简化了不同成分的合金在增材制造中的成功使用，而不用担心引入缺陷，即使是在微尺度上。”“这项工作将对航空航天、汽车和国防工业大有裨益，这些工业领域一直在寻找更好的方法来制造定制金属部件。”
Raymundo Arroyavé教授和Alaa Elwany教授与Seede和Karaman合作进行了这项研究。他们表示，工业领域可以很容易地采用这种方法，用他们选择的合金来制造出坚固、无缺陷的部件。
