麻省理工用3D打印让铝合金强度提升5倍

这种合金是通过将铝与多种其他元素结合制成的，其元素选择过程融合了计算机模拟与机器学习技术。这种方法极大地缩小了寻找合适配方的范围：传统方法需要评估超过100万种可能的材料组合，而机器学习模型将这一数字缩减到仅40种有前景的选项，随后从中确定了最佳配方。
当研究人员打印出该合金并对其进行机械测试时，结果与预测相符。打印出的金属性能与目前通过传统铸造生产的最强铝合金相当。

更轻的金属，巨大的工业潜力
研究团队认为，这种新型可打印铝有望制造出更强、更轻、更耐热的零部件，包括喷气发动机的风扇叶片。如今，这些叶片通常由钛（比铝重50%以上，成本高达铝的10倍）或先进复合材料制成。
“如果我们能使用更轻、高强度的材料，这将为交通运输行业节省大量能源，”莫哈德斯·塔赫里-穆萨维说。她在麻省理工学院做博士后时领导了这项研究，现任卡内基梅隆大学助理教授。
麻省理工学院机械工程系主任、1922届教授约翰·哈特表示，其益处远不止于航空领域。“由于3D打印能生产复杂几何形状、节省材料并实现独特设计，我们认为这种可打印合金还可用于先进真空泵、高端汽车以及数据中心的冷却设备。”
这项研究的细节发表在《先进材料》期刊上。麻省理工学院的合著者包括迈克尔·徐、克莱·豪泽、魏绍楼、詹姆斯·勒博和格雷格·奥尔森，其他合作者有德国帕德博恩大学的弗洛里安·亨斯巴赫、米尔科·沙佩尔，以及卡内基梅隆大学的葛昭璇、本杰明·格拉泽。

从课堂挑战到材料突破
该项目源于塔赫里-穆萨维2020年在麻省理工学院修的一门课程，授课教师是材料科学与工程系的格雷格·奥尔森实践教授。这门课专注于利用计算模拟设计高性能合金。合金由多种元素组合而成，具体的混合比例决定了其强度和其他关键性能。
奥尔森给学生们提出的挑战是：开发一种比当时已有的任何可打印铝合金都更强的可打印铝合金。铝的强度很大程度上取决于其微观结构，尤其是一种名为“析出相”的微小内部特征的尺寸和密度。析出相越小、排列越紧密，金属通常强度越高。
学生们通过模拟测试不同元素组合和浓度，试图预测哪种混合物能制成最强合金。尽管进行了大量建模，但结果并未超越现有的可打印铝设计。这一结果促使塔赫里-穆萨维考虑采用不同方法。
“在某些时候，有很多因素会对材料性能产生非线性影响，让人无从下手，”塔赫里-穆萨维说，“而机器学习工具能指出需要关注的方向，比如告诉你这两种元素在控制某个特征。它能让你更高效地探索设计空间。”

利用机器学习重新设计铝
在这项新研究中，塔赫里-穆萨维从课堂项目停下的地方继续，应用机器学习方法寻找更强的铝合金。这些工具筛选元素性质数据，发现了传统模拟常忽略的模式和关系。
通过仅分析40种候选成分，机器学习系统就确定了一种合金设计，其小析出相的比例远高于之前的尝试。这种结构直接转化为更高的强度，超过了未使用机器学习时进行的100多万次模拟所获得的结果。
为实际制造这种合金，研究人员采用3D打印而非传统铸造——传统铸造是将熔融铝倒入模具，让其缓慢冷却。冷却时间越长，析出相就会越大，从而降低强度。
研究团队表明，增材制造（也称3D打印）能让金属更快冷却凝固。他们重点研究了激光床粉末熔融（LBPF）技术：逐层铺放金属粉末，用激光选择性熔化，在添加下一层前快速凝固。这种快速凝固保留了机器学习模型预测的细小析出相结构。
“有时我们必须考虑如何让材料与3D打印兼容，”哈特说，“在这里，3D打印因其独特工艺特征——尤其是快速冷却速率——打开了一扇新大门。合金被激光熔化后迅速凝固，产生了这种特殊性能。”

测试证实创纪录强度
为验证设计，研究人员根据新合金配方订购了一批可打印金属粉末。这种由铝和另外五种元素制成的粉末被送往德国的合作者那里，他们用自己的LPBF设备打印了小型测试样品。
这些样品随后被送回麻省理工学院进行机械测试和微观分析。结果证实了机器学习的预测：打印出的合金强度是同种材料铸造版本的5倍，比仅用传统模拟设计的铝合金强50%。
微观成像显示其内部有大量密集的小析出相，且该合金在高达400摄氏度的温度下仍能保持稳定——这对铝基材料来说是一个异常高的阈值。
研究团队目前正应用相同的机器学习技术来优化该合金的其他性能。
“我们的方法为所有想进行3D打印合金设计的人打开了新大门，”塔赫里-穆萨维说，“我的梦想是有一天，乘客望向飞机窗外时，能看到用我们的铝合金制成的发动机风扇叶片。”