引言
砂型3D打印作为铸造行业数字化转型的核心技术，其工艺参数的优化一直是一个高维非线性动力学难题。传统的工艺优化依赖工程师的经验试错，费时费力且难以找到全局最优解。近日，上海交通大学机械与动力工程学院力学无人实验系统研发团队在这一领域取得了突破性进展——由胡松涛副教授课题组研发的砂型3D打印智能实验系统Ex3DSP，成功融合自动化与人工智能技术，首创具备"边做边想"自进化能力的实验范式，将工艺优化模式从"经验试错"转变为"精准定向"，相关研究成果发表于顶级学术期刊《国家科学评论》。
Ex3DSP系统的技术架构与核心创新
Ex3DSP（Experiment for 3D Sand Printing）系统的最大创新在于其"边做边想"的自进化实验范式。传统的工艺优化流程通常是"实验—分析—再实验"的离散循环，工程师先预设一组工艺参数进行实验，然后根据实验结果手动调整参数，再重新实验，整个过程高度依赖人类专家的经验和判断。而Ex3DSP系统将自动化实验平台与AI决策引擎深度融合，实现了从"人脑主导"到"AI自动闭环"的根本性转变。
具体而言，Ex3DSP系统由三大核心模块构成：自动化实验执行模块负责砂型打印实验的全流程自动化操作，包括铺砂、打印、清粉、检测等环节的无人化执行；多模态传感数据采集模块集成了高分辨率工业相机、激光轮廓仪、红外热成像等多种传感器，实时采集打印过程中的铺砂质量、粘结剂渗透深度、固化状态等关键参数；AI自进化决策引擎则基于贝叶斯优化和强化学习算法，根据实时采集的数据自动调整下一组实验的工艺参数配置。整个系统形成了一个完整的"感知—决策—执行—再感知"的自主优化闭环。在3目标3变量的工艺优化测试中，Ex3DSP仅用60组实验就成功构建了帕累托最优前沿，而传统方法通常需要数万组实验才能完成同样复杂的优化任务，实验效率提升了整整3个数量级。
从"经验试错"到"精准定向"的方法论飞跃
砂型3D打印的工艺参数空间极其复杂，涉及激光功率或喷射速度、铺砂层厚、粘结剂饱和度、固化时间、扫描路径等多个变量，且各变量之间存在强耦合关系。传统"经验试错"模式下，工艺工程师往往只能通过单变量实验逐一摸索，很难在合理的时间内找到多变量联合最优的工艺窗口。这也是为什么砂型3D打印在铸造行业的规模化推广一直面临工艺稳定性瓶颈的根本原因。
Ex3DSP系统的"自进化"能力打破了这一困局。系统并不需要人类预设优化路径，而是通过AI算法自动探索参数空间，在实验过程中持续自我学习和进化。每一次实验产生的数据都会被系统吸收，用于更新内部的工艺预测模型，使下一组实验的参数配置更加精准。这种"边做边想"的闭环模式，实际上是在实验过程中实时构建和优化了砂型3D打印工艺的"数字孪生"模型，大幅降低了对专家经验的依赖。胡松涛副教授指出，Ex3DSP不仅适用于砂型打印，其"自进化实验"的通用方法论还可以推广到其他类型的增材制造工艺中，为整个3D打印行业的工艺智能化升级提供了全新范式。
砂型3D打印智能化的产业意义
砂型3D打印（又称粘结剂喷射砂型打印）是铸造行业中数字化转型的关键技术。与传统的有模铸造相比，砂型3D打印无需制作木模或金属模具，可直接根据数字模型打印出砂型，大幅缩短了铸造周期并降低了小批量定制件的成本。然而，砂型打印工艺参数的窗口狭窄、对操作人员经验要求高，一直制约着其在中小铸造厂中的普及。Ex3DSP系统的出现，有望从根本上改变这一局面——AI自进化能力让工艺优化变得简单、高效、可复制，即使是缺乏资深工艺工程师的中小企业，也可以借助该系统快速找到最优工艺参数，大幅降低砂型3D打印的使用门槛。从更大的视角来看，Ex3DSP所代表的"AI驱动的自进化制造"理念，与工业4.0的智能制造方向高度吻合，有望成为下一代智能工厂的核心技术组件。
Ex3DSP的开发背景与技术难点突破
砂型3D打印的工艺参数优化之所以困难，根本原因在于其物理过程的高度复杂性。铺砂过程中的粉体流动行为、粘结剂在砂粒孔隙中的毛细渗透深度、固化反应的热力学动力学参数、以及逐层累积的热应力分布，这些物理化学过程相互耦合，构成了一个典型的高维非线性系统。传统实验设计方法要么简化变量（仅考察少数参数）而丢失最优解，要么进行全因子实验（成本高昂、周期漫长）。Ex3DSP团队的关键洞察在于：将实验过程本身变成一个"算法驱动的自动化数据生成器"，利用贝叶斯优化算法在实验过程中动态调整参数配置，实现了用最少实验次数覆盖最大参数空间的目标。这一思想的核心价值在于——它让实验科学从"人找最优解"变成了"机器自己找最优解"，极具通用性。
总结
上海交通大学研发的Ex3DSP砂型3D打印智能实验系统，以"边做边想"的自进化实验范式实现了工艺优化效率的革命性提升——60组实验即完成传统数万组实验的优化任务。这一成果不仅为砂型3D打印的工艺智能化升级提供了关键技术支撑，其通用方法论也为整个增材制造行业的智能化转型开辟了新路径。
来源：上海交通大学新闻网、科学网