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金属混合废铁变3D打印航天火箭？揭秘美DARPA新项目
一堆看似毫无价值的废铁，如何变成能够冲破大气层的火箭？
美国防高级研究计划局（DARPA）正在寻找这个问题的答案。
研究预算不大，只有630万美元，但里面的内容却非常硬核。
从神秘废料箱开始的技术冒险
伍斯特理工学院（WPI）的材料工程副教授Danielle Cote说：「本质上，我们面对的就是这样一个装满废金属的神秘盒子。」
看似随意的比喻，道出了一个价值630万美元项目的核心挑战。
DARPA的「废料变火箭」（Rubble to Rockets）项目正在挑战传统制造业的基本假设。
传统的金属3D打印需要纯度极高精确配比的原料和反复调试的参数。稍微的变化就能导致打印失败，产生强度不足的零件甚至完全失败。
而这个项目应用机器学习方法来识别废金属和混合合金等材料，理解它们在被熔化、混合和3D打印成新零件之前的反应和结合方式。
项目的三大核心技术支柱
R2项目的目标是在有争议的物流环境中，在需要时使用本地可用的、经过处理的原料来制造关键结构。
项目设想的R2系统包括将收集的原料转换为可用材料的硬件、确定新材料特性并提供足够误差范围的分析工具集，以及理解组件设计变更或修改对系统级影响的分析工具集。
该项目在三个重点领域进行开发：
转换（Convert）通过开发能够适应广泛可变输入的工具和处理方法，克服当前在处理多样化、复杂或受污染的本地原料方面的限制，使其具有最高可能的材料性能；
表征（Characterize）:建立误差减少机制，为设计提供可用的材料特性预测，更新和开发材料信息学模型，以高置信度预测多样化材料流的最小材料特性；
自适应设计（Adaptive Design）: 开发经过训练的、低计算-尺寸、重量和功率（C-SWaP）自适应设计框架，有效更新基线设计，为具有新预测材料特性的组件实现结构变更。
R2的目标是在使用持续更加多样化和不可预测的材料的同时，提高终端结构的复杂性和性能。
3D打印技术路径的大胆选择
这个项目最吸引人的地方在于它独特的技术路径。
Cote说，根据材料类型，可能会使用两种不同的3D打印工艺：
「冷喷处理是其中之一；西门子使用的第二种基于粉末的DED技术是另一个选择。」
冷喷涂技术：废料3D打印的秘密武器
冷喷技术是这个项目的核心技术之一。
Solvus Global使用冷喷技术，按照预测的尺寸3D打印火箭组件以确保质量。
这种工艺通过高速喷射金属粉末颗粒，在撞击基材时发生塑性变形和机械结合，而不需要熔化。
这种工艺的优势在于避免了热影响区问题，特别适合处理成分复杂的废料金属。
对于来源不明、成分混杂的废料而言，冷喷技术能够最大程度保持原始材料的特性，避免因高温熔化导致的成分变化。
延伸阅读：
从废料到粉末的完整工艺链
Nightshade公司负责将废料熔化以制造粉末，这是3D打印过程的原料。
WPI对其进行表征以确定其特性和质量。
这些个公开信息描述背后，隐藏着复杂的技术挑战。
AM易道认为，废料到粉末的转化过程需要解决几个关键问题：
如何确保不同来源废料的均匀混合？如何控制粉末的粒度分布？如何保证粉末的流动性满足3D打印要求？这些都是传统粉末制备工艺不曾面对的挑战。
AI预测：驯服未知材料的关键
Valis Insights快速扫描废料盒子里的每个组件并确定其成分。
项目的自适应设计团队将决定可以用它制造什么材料。基于这些不同的材料成分，Citrine Informatics将确定它们的特性。
研究团队将利用Citrine Informatics开发的人工智能工具来预测各种材料成分的行为。
这种方法旨在优化和自动化材料表征过程，在不影响耐久性或强度的情况下实现更快的制造。
AM易道再来描述一下这个过程的复杂性：
你有一堆来源不明的金属碎片，有些可能是铝合金，有些可能是钛合金，还有一些是不锈钢。
传统方法会要求分拣、分类、熔炼成标准合金。
但这个项目要做的是直接混合它们，然后用AI预测这种金属大杂烩会产生什么样的材料特性。
不确定性量化，新制造哲学？
Cote解释：「这个幕后自适应设计部分的最后一件事是不确定性量化。我们能够在每一步都知道我们预测中的不确定性，因为了解风险是很重要的。我们本质上是在每一步都预测风险。」
这种思路在3D打印界并不常见。
大多数增材制造工艺都试图消除不确定性，追求参数的精确控制。
但这个项目选择拥抱不确定性，并将其作为设计的核心要素。这种方法论的转变可能会影响增材制造行业的思维方式。
一旦特性确定，Cote说，
「然后我们更进一步说，如果我们得到这些特性，我们的火箭需要是这些尺寸，基于我们需要的应用，它可以飞这么远；这种自适应设计就是利用西门子建模解决方案的地方。」
火箭测试：3D打印技术的终极验证
作为实际演示，研究计划将开发一个原型探空火箭，以测试由混合金属制造的组件的结构完整性和可靠性。
为什么选择火箭作为验证项目？
DARPA项目经理Hunter Martin解释说：
「我们专注于探空火箭作为概念验证，因为它们代表着具有多个组件和复杂结构要求的一次性结构，但我们预期这种方法将广泛应用于各种制造用例—从备件和基础设施维修到系统生产。」
AM易道认为，选择火箭作为测试对象相当聪明。火箭对材料的要求极其苛刻，既要轻量化，又要能承受极端的温度和压力条件。
WPI将提前测试表征零件，「我们要确保火箭具有在充满压力的飞行环境中生存的正确特性。」
思考技术挑战与现实瓶颈
这个项目面临的挑战不应被低估。但AM易道会质疑的点是：
你可以用随机材料打印一枚火箭，但能打印一千枚吗？它们会以相同的方式运行吗？
看起来他们必须为每种材料推导出新的3D打印参数，而这众所周知需要大量的时间和迭代。
这意味着项目团队不仅要预测材料特性，还要同时生成可能的最佳打印参数。这种多变量优化的复杂性远超传统的3D打印工艺开发。
据公开消息，团队将使用由WPI研究团队开发的人工智能技术来预测各种成分的材料行为，来进行优化和自动化表征过程。通过简化程序，产品可以快速制造，但不会以牺牲耐久性和强度为代价。
但AM易道尚未查到WPI团队的人工智能算法的逻辑和成果，希望有相关信息的读者私信分享。
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产业链重构新玩法？
项目的合作伙伴阵容揭示了3D打印产业的新趋势。
Solvus Global的CEO Aaron Birt说：
「制造业的未来处于许多学科的交汇点，包括软件、机器人技术、AI、材料科学和机械工程。这是一个罕见的机会，展示了在地球上任何地方、月球或更远的地方提供按需制造解决方案所需的技术专长广度。」
VALIS Insights的联合创始人兼CEO Emily Molstad观察到：
「我们看到回收行业正变得越来越垂直整合，因为原材料生产商和制造商旨在确保可靠的废料供应并增加回收含量以降低成本。通过该计划开发的技术将释放新的升级回收能力，不仅在偏远、资源受限的地点，而且在整个回收价值链中，有可能加强美国内制造能力。」
这个项目可能预示着一个新的商业模式：从废料收集、处理到最终产品制造的全链条整合。传统的线性制造模式正在向循环模式转变。
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超越军用的3D打印应用前景
虽然通过美国防倡议获得资助，但该技术在军事用途之外还有应用，包括运输、能源和应急响应部门。
通过解决材料可变性、设备便携性和预测准确性等关键风险，这项研究有望为更具韧性和可持续性的制造解决方案铺平道路。
该方法可以部署在潜艇、航空母舰、灾难救援区和传统供应链难以维持的偏远地点。
假设在灾区，救援队伍可以就地收集废料，快速3D打印所需的设备；在偏远地区，矿业公司可以用废料制造备件；
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写在最后
AM易道认为，这种思维方式的转变可能会影响整个行业；
先不论最终项目成果最终能否落地，但从追求材料的纯度和一致性，转向拥抱材料的多样性和不确定性；从依赖全球供应链，转向利用本地资源；从线性制造模式，转向循环制造模式。
这些转变可能会衍生出新的制造商业模式。
当我们能够将任何废料转化为有用的产品时，传统的资源配置逻辑就被打破了。
不过项目的成功与否，最终将取决于它能否在保证质量的前提下实现成本竞争力。
无论结果如何，它已经为金属材料行业和3D打印行业指出了一个值得探索的方向。
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