（来源：中国航空报）

　　在不断发展的材料科学领域，复合材料增材制造（AM）是一项革命性的突破，有望解决结构先进部件的生产和应用难题。尽管该技术具有卓越的设计灵活性，能够制造传统方法无法实现的复杂几何形状，但目前仍面临着诸多挑战，限制了其在工业领域的广泛应用。目前提升复合材料3D打印的力学性能和可扩展性遇到了多方面的挑战，需要通过理论建模和设计集成实现多功能性并优化制造工艺的新途径。

　　复合材料增材制造技术的主要局限性在于其逐层制造工艺本身。这种顺序沉积方法通常会导致层间黏合和丝材结合不良，从而造成明显的结构缺陷。打印基体中存在的空隙和界面缺陷会加剧这些问题，降低最终部件的机械强度和可靠性。弥合这些力学性能差距需要在材料化学层面进行创新，目前正在探索新型树脂体系，以促进复杂复合材料结构中快速均匀地固化。值得注意的是，开发能够进行正面聚合和双重固化机制（热固化和紫外固化）的高性能树脂，有望克服传统固化方法的局限性，尤其是在添加增强添加剂的情况下。

　　同时，集成先进的原位固结技术，例如，微波或激光辅助加热，提供了一种互补策略，可以增强层间结合并最大限度地减少打印过程中空隙的形成。这些能量辅助方法作用于微观结构层面，促进分子迁移和交联，这对于获得具有优异机械完整性的复合材料至关重要。此类方法已开始应用于连续纤维增强复合材料打印，标志着制造工艺正朝着更稳健、可扩展的方向发展。

　　大型增材制造（LFAM）正迅速发展，其应用范围已超越实验室规模。该方法能够制造米级聚合物和复合材料部件，为航空航天、海洋工程和建筑等行业带来变革性潜力。在这些行业中，大型承重结构受益于复合材料的轻质和高性能特性。然而，LFAM也面临着一系列挑战。目前的系统存在沉积速度欠佳、层间黏合力脆弱、热收缩以及打印过程中和打印后发生的变形等问题。应对这些复杂的挑战需要在打印技术、后处理方法、材料配方和计算过程建模等方面进行协调创新。

　　与传统的基于丝材的方法相比，基于颗粒的挤出系统具有更高的沉积速率和更低的材料成本，因此已成为LFAM中极具吸引力的一种模式。这些系统能够实现更高效的制造流程，支持大型部件制造所需的连续生产周期。此外，机械臂系统的引入实现了多轴打印功能，从而增强了几何灵活性、精度和可扩展性。后处理策略，包括聚合物焊接和机械连接，进一步实现了大型或分段组件的组装，有效规避了许多增材制造工艺中固有的尺寸限制。

　　然而，要充分发挥LFAM的潜力，材料本身仍需大幅改进。可打印复合材料的配方必须强调尺寸稳定性，最大限度地减少收缩和翘曲，同时提高层间黏合力以承受运行应力。随着打印组件尺寸的增大，由于热梯度增大和由此产生的内部应力累积，这些材料挑战变得更加突出。模拟重力效应、热动力学和应力演化的预测计算模型对于在这些大规模应用中保持结构完整性和尺寸精度至关重要。

　　除了机械强度之外，复合材料打印的未来发展方向正日益聚焦于多功能性。现代复合材料正不断演进，超越传统的机械支撑功能，集成自修复、自适应响应和主动传感等特性。然而，目前的碳纤维增强聚合物（CFRP）打印方法通常依赖于预先设定的基体—添加剂组合，这限制了制造完成后材料的动态适应性。创新研究正致力于

　　使复合材料能够在使用寿命期间动态地集成和调节多功能组件。

　　该领域最令人振奋的进展之一是将微细管网络嵌入复合材料结构中。这些复杂的通道传统上用于外部自修复应用，它们可以将功能性流体（例如，电化学试剂、磁流变悬浮液或相变材料）输送到整个打印基体中。注入这些活性物质使复合材料能够根据外部刺激（包括电场或磁场以及温度变化）有条件地改变其性能。这种动态适应性预示着智能材料和结构在环境感知、驱动和损伤修复方面将迎来革命性的应用。

　　与流体适应性并行，可重编程功能基体材料的集成展现了另一项创新前沿。液晶弹性体（LCE）因其在4D打印复合材料中固有的形状变化和驱动能力而闻名，当与动态共价键网络结合时，其多功能性得到显著提升。这些动态键能够引发键交换反应，从而破坏材料的介晶排列，使其在单畴和多畴状态之间切换。这种转变使得复合材料的驱动路径和功能响应在其使用寿命期间可以反复重编程，从而提供以往合成材料无法实现的可调性能和类生命体适应性。

　　尽管实验创新层出不穷，但复合材料打印过程的理论和计算建模仍不完善，却至关重要。控制复合材料制造的复杂现象——从扩散和反应动力学到机械变形——需要能够精确捕捉它们之间相互作用的精密建模框架。下一步将利用先进的计算模型来模拟材料沉积动力学、外场作用下颗粒或纤维的取向动态、添加剂影响下的固化反应，以及打印复合材料涌现出的力学和功能特性。

　　这些综合模型不仅有望加深对基础原理的理解，还能作为预测工具，促进复合材料和加工条件的优化。将此类模型与实时原位传感技术相结合，将催生数字孪生——能够进行实时状态监测和控制的虚拟副本。这种融合将推动增材制造在工艺控制、质量保证和生产效率方面达到前所未有的水平，并使增材制造实践与工业制造标准无缝衔接。

　　至关重要的是，复合材料和结构的设计不能脱离制造实际情况。现有的设计框架往往忽略了制造约束、缺陷以及复合材料固有的复杂本构行为的影响。这种疏忽可能导致最终产品的部件性能与理论预测存在显著差异，甚至更糟的是，导致设计在物理上站不住脚。这种脱节凸显了将本构模型嵌入设计环境的迫切需求。

　　将这些详细的制造和材料行为纳入设计框架，将使工程师能够更有效地应对多尺度和多物理场挑战。通过将制造约束以及材料和工艺参数视为有效变量，这些框架为产品—工艺协同设计方法铺平了道路。这种集成有助于同时优化产品拓扑结构、纤维铺放策略和制造参数，从而为实现具有机械性能和多功能性的3D打印碳纤维增强复合材料（CFRP）铺平道路。

　　由于涉及众多参数和工艺变量，实现此类综合框架面临着巨大的计算挑战。校准和迭代数值模拟计算量巨大且耗时。为了缓解这些瓶颈，融合机器学习的新兴计算技术有望加速预测和设计探索。将机器学习算法与本构模型相结合，可以显著简化设计流程，实现对复杂参数空间的快速评估，并促进具有卓越性能的创新复合材料和结构的开发。

　　复合材料增材制造的发展轨迹展现出一幅变革性的图景：克服基本的力学限制和可扩展性问题，与追求通过精密建模和设计集成实现的多功能、适应性材料的目标相融合。这一多维度的进步预示着复合材料3D打印技术将超越原型制作和实验室的局限，成为工业制造的基石，在各个领域释放前所未有的潜力，并重新定义材料性能范式。 （逸文）