通过自支撑悬浮打印技术，针对具有复杂路径特征的连续纤维增强悬索格构结构进行基于机制驱动的工艺规划

《Additive Manufacturing》：Mechanism-Driven Process Planning for Continuous Fiber-Reinforced Suspension Lattice Structures with Complex Path Features via Self-Supporting Suspension Printing

连续纤维增强聚合物增材制造（CFRP-AM）通过自支撑悬吊打印（SSSP）技术实现悬吊结构构建，其核心问题为复杂转向路径下的重力下垂与纤维滑移。本研究提出两阶段工艺规划：首先制造重力抗性主框架，再通过物理信息驱动的少数样本学习模型（PI-FSL）预测路径精度，结合滑移传递机制与遗传算法优化路径，成功实现毫米级几何偏差的悬吊结构制造，应用于2.5D电池外壳与3D无人机防护骨架，兼具力学强化与热管理功能。

　　这项研究聚焦于连续纤维增强聚合物增材制造（CFRP-AM）在创建复杂内部悬架结构中的应用，尤其是通过自支撑悬架打印（SSSP）技术实现的结构。随着对高性能、轻量化材料需求的不断增长，CFRP-AM因其在制造过程中能够实现高特定强度和刚度，以及具备灵活的设计自由度而受到广泛关注。然而，在实际应用中，创建具有复杂路径特征的悬架结构仍然面临诸多挑战，尤其是如何克服重力导致的下垂问题和纤维张力引发的路径滑移现象。

在传统制造方法中，为了实现悬架结构，通常需要使用支撑结构，这不仅增加了制造成本，也限制了设计的自由度。而CFRP-AM技术通过利用连续纤维的自支撑特性，能够在不依赖支撑结构的情况下，制造出具有复杂路径特征的悬架结构。这种技术的突破在于，它能够通过精确的路径控制，使纤维在悬空状态下保持结构的完整性，从而避免支撑结构的使用，提高材料利用率并降低制造成本。

然而，尽管SSSP技术能够制造出基本的悬架结构，但在面对更加复杂的路径特征时，仍然存在一定的局限性。例如，当结构的跨度较大时，重力作用会显著影响打印质量，导致纤维下垂；而在路径转折处，纤维张力可能引发滑移或脱落，影响结构的稳定性。此外，现有的工艺规划方法大多基于完全支撑的假设，未能充分考虑无支撑制造环境下的特殊需求，因此难以有效应对悬架结构制造过程中出现的复杂问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于机制驱动的工艺规划方法，用于设计几何精确且力学稳定的悬架结构。该方法将制造过程分为两个阶段：首先是构建能够抵抗重力的框架构件，作为结构的基础支撑；其次是通过自支撑路径特征的定制化沉积，制造出具有复杂路径特征的悬架结构。这种分阶段的方法有助于解耦结构的复杂性，使工艺规划更加清晰和高效。

在具体实施过程中，研究团队通过广泛的实验表征，揭示了不同路径特征下的打印机制，从而为开发物理信息引导的少样本学习（PI-FSL）模型提供了基础。这些模型能够准确预测特定路径特征下的打印质量，如几何偏差和连接处的结合性能。此外，还提出了一种用于连续路径特征的滑移传递机制，该机制结合PI-FSL模型，量化前序路径滑移对后续路径精度的影响，从而有效减少连续路径优化过程中的累积误差传播。

为了进一步提升路径规划的准确性，研究团队将这些模型与遗传算法（GA）相结合，用于指导目标结构模式的逆向设计。遗传算法作为一种优化算法，能够通过模拟生物进化过程，对路径规划进行全局搜索，找到最优解。这种结合不仅提高了路径规划的效率，还增强了结构设计的灵活性，使得复杂悬架结构的制造成为可能。

通过这一机制驱动的工艺规划方法，研究团队成功实现了多种复杂结构的制造，包括2.5D纤维增强电池外壳和3D骨架无人机防护罩。这些结构在设计上充分利用了CFRP-AM技术的优势，不仅实现了高机械性能，还在热管理方面表现出良好的潜力。例如，2.5D纤维增强结构通常采用开放式单元配置，这种配置允许对内部通道进行定制化设计，从而优化热传导性能。

此外，研究团队还通过实验验证了该方法的有效性。实验结果显示，在多种复杂路径特征下，该方法能够实现较高的路径精度，几何偏差小于1.0毫米。这表明，该方法在实际应用中具有较高的可行性，能够有效应对悬架结构制造过程中出现的挑战，如重力导致的下垂和纤维张力导致的滑移。

在实验过程中，研究团队还分析了打印参数对结构性能的影响，如层厚、打印温度和嵌入长度等。这些参数的优化对于提高结构的承载能力和结合性能至关重要。例如，层厚的减小能够增加喷嘴对支撑基底的压力，从而改善框架构件与支撑基底之间的结合性能。同时，打印温度的提高有助于熔化基体材料，增强界面结合性能。

综上所述，这项研究通过机制驱动的工艺规划方法，解决了CFRP-AM在制造复杂悬架结构中的关键问题，提高了制造效率和结构性能。该方法不仅适用于2.5D和3D结构的制造，还为未来的材料设计和制造提供了新的思路和方向。通过实验验证，研究团队展示了该方法在实际应用中的潜力，为高性能、轻量化结构的制造奠定了基础。