智能AI技术驱动增材制造研究及产业应用专题
当今世界，全球制造业正经历以数字化、智能化为特征的新一轮工业变革，增材制造（Additive Manufacturing，AM）作为智能制造的核心组成，已从快速原型阶段发展为可应用于航空航天、医疗器械、汽车工业等高端领域的精密制造技术。然而，增材制造过程中的工艺稳定性控制、缺陷实时监测、产品质量预测等问题仍是阻碍其大规模工业化应用的主要瓶颈。人工智能（AI）技术的飞速发展为解决上述难题提供了全新思路与途径。通过机器学习、深度学习、融合AI大模型工具辅助科研、物理信息神经网络等AI技术，可实现对增材制造过程
大模型虽强，自主增材制造却非其用武之地
近三年间，Chatgpt、DeepSeek、豆包等超大语言模型向世人展示了人工智能（AI）的非凡实力。然而，许多人并未察觉，这些工具擅长的内容生成，与制造业亟需的识别、推理及响应能力截然不同。若你欲探寻人工智能在制造业中最具爆发潜力的领域，不妨思考：哪项技术或环节目前最倚重老匠人的经验，且最难厘清工艺波动的根源？谈及此处，深耕增材制造的您，想必心领神会。关于人工智能与增材制造的深度交融，国内外业界专家、学者及产业链企业均给予了高度重视。去年，在上海市增材制造协会主办的第五届航空航天增材制造大会期间，协会召
AI赋能增材制造技术突破与产业应用实践
当前，全球制造业正处于以数字化、智能化转型为核心的第四次工业革命时期，增材制造（Additive Manufacturing，AM）作为智能制造的重要组成部分，已从早期的快速原型制造逐步发展为可广泛应用于航空航天、医疗器械、汽车工业等高端领域的精密制造技术。然而，增材制造过程中的工艺稳定性控制、缺陷实时监测、产品质量预测等问题仍然是阻碍其大规模工业化应用的核心挑战。人工智能（AI）技术的快速发展为解决上述问题提供了全新的思路与方法。通过机器学习、深度学习、融合AI大模型工具辅助科研、物理信息神经网络等AI
像印报纸一样量产超材料：我国科学家突破规模化制备技术瓶颈
4月20日，在中国科学院化学研究所实验室，宋延林研究员（中）、李会增副研究员（右）、李凯旋博士合影。 中国科学院化学研究所的科研团队主导开展了一项创新研究，开创了打印多尺度光学超材料的新方法，实现了材料光学性能与结构设计的同步优化。他们自主设计制造的卷对卷增材纳米打印系统，首次攻克了光学超材料在低成本、规模化、定制化生产方面难以平衡的行业难题，顺利完成了多尺度光学超材料的大规模可控制造与精确集成，使超材料的生产过程变得“如同印刷报纸般简便”。该研究成果于4月22日（北京时间）正式在国际顶级学术期刊《自然》
顶刊综述：AI赋能增材制造镍钛形状记忆合金的前沿进展与未来机遇
增材制造镍钛基形状记忆合金（SMAs）凭借其独特的功能特性与卓越的设计灵活性，在航空航天和生物医疗器械领域展现出突破性的应用前景。然而，增材制造过程中涉及的多物理场耦合复杂性往往造成不同批次和设备间的微观结构、相变行为及力热力学性能出现显著差异，制约了其工业化可靠应用。本综述系统梳理了人工智能技术如何突破这些技术瓶颈。文中深入分析了机器学习在工艺参数优化、相变温度预测及缺陷防控等方面的应用成效。同时，探讨了AI驱动的合金设计方法，重点阐述了迁移学习如何有效整合传统加工数据，加速新型镍钛基材料的研发，以实现
我国科研团队突破光学超材料规模化制造难题
中国科学院化学研究所科研人员领衔的研究团队，提出了打印多尺度光学超材料的全新范式，实现了材料光学特性与结构设计的协同优化。他们自主研发出的卷对卷增材纳米打印制造设备，首次突破了光学超材料在低成本、规模化、个性化量产难以兼顾的长期困境，实现了多尺度光学超材料的大规模可控制备与精准集成，让超材料生产“像印报纸一样简单”。研究成果于北京时间4月22日在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表。
AI驱动飞行器结构设计革新：智能化方法演进
人工智能技术正深刻重塑飞行器设计领域，持续革新结构设计方法、工具与流程，并显著增强整体设计效能。当前研究聚焦于两大方向：一是利用AI计算加速结构仿真过程；二是基于生成式人工智能开展结构设计优化。众所周知，现有结构设计流程高度依赖高精度有限元仿真技术，涵盖模型简化、构建、分析及后处理等环节，耗时巨大。动力学设计与仿真中，非线性效应日益显著，计算成本持续攀升，耗时问题愈发突出。这既制约了仿真与迭代的效率，又延长了研发周期，同时难以融入飞行器系统的数字孪生实时仿真体系，阻碍了全数字化系统的构建。构建基于机器学习
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