给3D打印钛合金“算寿命”：这些新方案终于破解了行业难题
增材制造钛合金因兼具高强度、轻量化及复杂结构成型优势，已广泛应用于航空航天发动机叶片、医疗植入体等高端装备领域。然而，其在打印过程中易产生微孔、未熔合等固有缺陷，叠加服役环境中应力波动、温度变化等复杂因素，导致疲劳寿命评估成为制约行业发展的核心瓶颈。
传统疲劳寿命预测方法存在显著局限：一方面依赖大量物理实验获取数据，成本高、周期长，难以适配多样化工艺与工况；另一方面，现有模型多聚焦单一影响因素，无法全面耦合工艺参数、微观组织、服役条件等变量，预测精度难以满足高端装备对安全性与可靠性的严苛要求。在此背景下，多学科融合的创新预测方案成为突破关键。
昆明理工大学郭然、杨素淞课题组研发的“神经Basquin偏微分方程约束网络”模型，构建了“物理理论+数据驱动”的双轨预测体系
以经典Basquin疲劳理论为网络核心骨架，确保预测结果符合材料疲劳失效的物理规律，避免模型陷入数据过拟合导致的脱离实际问题。
将应力比、环境温度、表面粗糙度等8项关键影响因素转化为数学约束条件，引导模型精准捕捉多变量交互作用下的疲劳演化规律。
针对实验数据稀缺问题，整合工艺参数、几何特征、热处理条件等22类变量的856组数据，形成全面训练数据集，并开发智能数据填补算法，提升数据利用率。
采用“寿命输入—应力输出”的反向计算结构，解决传统模型在疲劳极限区间预测误差过大的难题。测试结果显示，该轻量化模型（仅922个参数）训练集与测试集平均误差分别低至29.6兆帕、35.0兆帕，预测可信度超95%，同时可量化应力比、热处理参数、表面状态对疲劳寿命的权重占比，为参数优化提供明确方向。
针对航天领域极端载荷下激光粉末定向能量沉积（LP-DED）钛合金的低周疲劳寿命预测需求，研究团队构建“晶体塑性-相场损伤-多级疲劳（CP-MSF）”耦合模型，实现微观到宏观的跨尺度预测：
通过晶体塑性模型解析α板条的晶体学特征与变形行为，利用相场损伤模型量化裂纹形核与扩展过程，结合多级疲劳模型建立微观损伤与宏观寿命的关联机制。借助显微CT、电子背散射衍射（EBSD）等技术，对TC11钛合金的缺陷分布、微观组织形貌进行高精度表征，为模型输入真实基础数据。
在应变幅0.2%-1.2%的宽范围内，模型预测低周疲劳寿命的平均误差仅4.6%，同时揭示核心失效机理——疲劳裂纹优先于α板条边界萌生并向内扩展，Pyramidal I型滑移为循环变形主导机制。基于此，提出抗疲劳优化准则：采用网篮组织并将α板条尺寸控制在8-9μm，可使钛合金低周疲劳性能达到最优。
创新方案已从单纯寿命预测向“工艺-性能”协同优化延伸，形成完整技术闭环。以中科院金属研究所团队研究为例，基于疲劳性能预测理论，提出缺陷与组织调控策略：
通过热等静压技术（HIP）消除增材制造过程中产生的微孔缺陷，降低应力集中风险。
采用高温快速冷却工艺，细化α板条尺寸并抑制有害第二相析出，改善材料力学均匀性。
经工艺优化后，3D打印钛合金的提拉疲劳强度从475兆帕提升至978兆帕，增幅达106%，实现材料性能的跨越式提升。
突破增材制造钛合金疲劳寿命预测的“卡脖子”问题，为高端装备关键构件的寿命评估提供可靠技术手段，降低因寿命误判导致的安全风险与经济损失。
助力高端制造从传统“经验驱动设计”向“数据驱动精准设计”升级，缩短产品研发周期，降低实验成本。
在航空航天领域，可为发动机叶片、起落架等核心构件提供寿命保障；在医疗领域，可指导植入体个性化制造，匹配人体力学环境，提升植入体长期安全性；同时为第三代半导体、新能源装备等领域的材料性能优化提供借鉴。 #科技# http://t.cn/AXzUCadG