沈阳自动化所金属零件增材制造及修复研究取得进展

中国科学院沈阳自动化研究所（以下简称“沈阳自动化所”）在金属零件增材制造及修复领域取得重要研究进展。相关成果为高性能金属构件的制造与损伤修复提供了新的技术途径，有望推动我国在航空航天、能源动力、高端装备等关键领域的自主制造能力提升。

增材制造，俗称3D打印，是一种通过对材料进行逐层堆积来构造实体的先进制造技术。与传统减材制造相比，增材制造在复杂结构成形、材料利用率、个性化定制等方面具有显著优势。金属材料的增材制造过程涉及粉末熔化、快速凝固、热应力演化等复杂物理冶金现象，极易产生孔隙、裂纹、变形等缺陷，严重影响零件的力学性能与服役可靠性。与此大量高价值金属零件在长期服役后出现磨损、裂纹等局部损伤，全量更换成本高昂且周期长。因此，开发高精度、高性能的金属增材制造与修复技术，成为制造领域的前沿课题。

针对上述难题，沈阳自动化所的研究团队围绕金属零件的激光增材制造与修复展开了系统研究。在制造方面，团队深入探究了工艺参数（如激光功率、扫描速度、送粉率等）对熔池动态行为、微观组织演变及宏观力学性能的影响规律，建立了工艺-组织-性能之间的映射关系。通过优化工艺窗口与路径规划策略，有效抑制了气孔和裂纹等缺陷的形成，显著提升了成形件的致密度与力学性能。

在修复方面，团队针对损伤金属零件开发了基于激光熔覆与定向能量沉积的修复工艺。研究重点解决了修复区与基体之间的界面结合问题，通过控制热输入与冷却速率，降低了修复过程中的残余应力与热影响区宽度。实验结果表明，采用该技术修复后的零件，其修复区强度可达原基材的90%以上，且耐磨、耐蚀性能满足实际服役要求。该技术已成功应用于多种典型金属零件的修复验证，为高附加值零件的循环利用提供了可行方案。

值得一提的是，团队还注重智能化手段的引入。利用机器视觉与过程传感技术，对增材制造与修复过程中的熔池温度、形貌及尺寸进行实时监测，并基于机器学习算法实现工艺参数的在线调整与缺陷预测。这一“感知-决策-执行”的闭环控制策略，进一步提高了制造与修复过程的稳定性和可重复性。

业内专家表示，沈阳自动化所的该项研究不仅深化了对金属增材制造与修复基础科学问题的理解，更在工艺优化与智能控制方面形成了具有自主知识产权的技术体系。随着相关技术的不断成熟与推广应用，预计将在航空发动机叶片修复、模具制造与再制造、核电零部件维护等领域产生显著的经济与社会效益。

研究团队将继续聚焦多材料梯度增材制造、超大尺寸构件修复以及增材制造全流程智能化等方向，推动金属增材制造与修复技术从实验室走向工业化大规模应用，为我国高端制造业的高质量发展提供有力支撑。