综述：大尺度3D打印的形状-性能控制技术的研究进展与挑战：从工艺特征到切片算法

《Journal of Polymer Science》：Research Progress and Challenges in Shape-Performance Control Technologies for Large-Scale 3D Printing: From Process Characteristics to Slicing Algorithms

　　

大尺度3D打印技术已成为工业制造向数字化、绿色化和个性化范式转变的重要推动力，从形状成形发展到形状-性能一体化制造。本研究从形状-性能的角度对大尺度3D打印技术进行了系统综述。讨论聚焦于三种代表性系统架构，包括集中式、分布式和混合策略。特别是，本综述强调了切片算法（Slicing Algorithms）的最新进展及其在不同打印系统中对形状-性能控制的作用。集中式3D打印（Centralized 3D Printing）表现出高精度和材料性能控制，但其系统复杂性和成本限制了其可扩展性。相反，分布式3D打印（Distributed 3D Printing）通过多机协作增强了制造灵活性和适应性，但在协作控制和确保质量一致性方面面临挑战。混合策略（Hybrid Strategies）利用了两者的优势，从而建立了一种新的制造范式，在精度和可扩展性之间取得了平衡。关于所使用的切片算法，集中式系统优先考虑高效、高精度路径的生成和误差补偿。相比之下，分布式系统强调多机协调和任务的动态调度。此外，混合系统通过任务分配和路径融合实现全局优化。切片算法通过直接控制材料沉积路径、几何精度和功能性能分布，在实现形状-性能集成中起着关键作用。对现有研究的全面综述表明，未来大尺度3D打印预计将沿着几个方向发展：协同的形状-性能控制、智能算法驱动的工艺以及极端环境适应性。这种融合将为航空航天、能源设备、空间建筑等领域的智能制造提供基础支持。

**1 引言**

大尺度3D打印（Large-Scale 3D Printing）已从快速原型技术发展为重要的制造方法，应用于航空航天、汽车工程、医疗器械等领域。大尺度3D打印通常指制造尺寸超过传统桌面或工业增材制造系统工作范围的部件，可达米级甚至更大结构，如建筑、造船和能源基础设施领域。然而，规模化制造带来了尺寸精度降低、工艺不稳定性增加、制造时间延长和多轴协调复杂等挑战。现有研究主要探索了三种代表性系统架构：集中式（Centralized）、分布式（Distributed）和混合式（Hybrid）大尺度3D打印系统，它们在控制策略、可扩展性和工艺组织上存在差异。大尺度3D打印的优化强烈依赖于切片算法（Slicing Algorithms），它直接影响沉积路径、制造效率和成形质量。形状-性能集成（Shape-Performance Integration）被描述为连接几何设计、切片策略、材料沉积行为和功能性能的分层耦合过程：几何特征通过切片算法转化为工具路径，决定沉积轨迹和工艺参数，进而影响热历史、层间结合和材料分布，最终影响微观结构演变和宏观功能性能。4D打印的最新进展引入了时间依赖的材料和结构演化，代表从静态形状-性能集成向动态形状-性能-时间集成的转变。本研究基于形状-性能集成概念，系统综述了集中式、分布式和混合式三类大尺度3D打印系统在形状-性能控制方法和切片算法方面的进展，旨在为大型复杂部件的数字化制造提供理论参考和实践路径。

**2 大尺度3D打印形状-性能控制方法研究现状**

本节将现有系统分为集中式、分布式（多机器人）和混合式三类，基于系统结构、控制策略和可扩展性的根本差异进行分析。集中式系统依赖单一集成控制框架，强调高精度和工艺稳定性；分布式系统采用多个协调的打印单元，通过协作制造实现可扩展性和灵活性；混合式系统结合两者优势，旨在平衡精度、效率和系统可扩展性。以下各小节讨论每类系统的特征、控制机制及其与切片策略和形状-性能集成的关系。

**2.1 大尺度集中式3D打印的形状-性能控制方法**

大尺度集中式3D打印（Large-Scale Centralized 3D Printing）采用腔体内的集成成形策略，在打印精度控制和工艺集成方面具有显著优势。它利用集中运动控制和材料输送系统，实现大型部件整体成形过程中的一致性和高分辨率制造，避免多设备协作的拼接误差，尤其适用于航空航天等对结构完整性和形态精度要求严格的领域。研究主要集中在三个方向：结构优化与动态调控、精度控制与表面优化、功能调控与性能优化。

**2.1.1 结构优化与动态调控**

结构设计和动态调控是实现大尺度集中式3D打印形状-性能控制的两个关键途径。代表性工作包括Bosscher等人开发的电缆悬挂式机器人打印系统以及MIT团队提出的蜘蛛机器人电缆悬挂平台，后者通过结构优化与控制系统深度融合，形成了可快速部署的打印方案。多自由度（Multi-Degree-of-Freedom, DOF）机械臂系统与框架结构的集成扩展了成形尺寸，如Cazza Construction开发的移动打印系统以及Contour Crafting技术，后者结合框架支撑和机械臂控制，实现大型复杂曲面结构的高效建造。在结构优化方面，传统集中式系统受限于单维度缩放，导致设计自由度受限、力学性能不平衡和材料冗余，因此发展了多方向优化方法：多轴3D打印通过设计域划分和路径规划优化提高打印兼容性和力学性能；双向渐进结构优化法和相场法等拓扑优化技术实现多方向协同优化；逐层调控策略结合材料设计与拓扑优化，实现轻量化和性能增强的双重目标。动态调控技术关注打印过程中的时变特性，大型部件打印中工艺参数波动易引发应力重分布和结构失效，需要实时监控和误差补偿机制。多打印头在同一机器内协调运行时，需精确通信和调度以确保动作同步。基于梁单元有限元分析的数值模型可准确预测应力演化，为动态调整工艺参数提供基础。多DOF系统通过引入旋转轴克服传统平面运动限制，实现非平面路径打印，可显著减少支撑结构并抑制阶梯效应，提高复杂几何形状的成形精度。在大型场景下，多轴协调运动和打印角度动态调整可显著增强大型部件的结构完整性和功能集成。

**2.1.2 精度控制与表面优化**

大尺度集中式3D打印的精度控制和表面质量依赖于后处理与精加工技术。超大型部件制造中，材料性能波动（如金属、聚合物及其复合材料的流变行为和热性能变化）和打印头尺寸的跨尺度协调易导致尺寸偏差和表面粗糙度，通常需要后续工艺修正。对于复杂结构的大型零件，表面处理和精密测量面临显著挑战。随着部件尺寸和几何复杂性增加，实现高表面质量和严格尺寸公差的难度急剧上升，需开发先进的表面平滑、抛光和精密测量技术。机器人加工系统在后处理中展现出潜力，可实现大面积均匀表面处理，但技术挑战在于对多样化几何形状的自适应路径规划以及效率与精度的平衡。后处理不仅能提升表面质量，还能改善部件力学性能和尺寸精度。大尺度集中式3D打印的后处理面临双重挑战：一是必须解决打印过程中温度波动、速度变化或层间粘附差异导致的微观结构不均匀性，这种不均匀性引起材料密度和强度分布不平衡，影响产品耐久性、柔韧性和应力抵抗能力；二是大型部件的体积和表面积增大，使得后处理过程中的均匀性难以保证，任何局部不一致都可能影响结构完整性和感知质量。表面粗糙度和颜色一致性直接影响美观外观和与其他部件的装配完整性。粗糙度主要受打印路径、层厚、构建方向、打印速度、喷嘴直径、温度和材料融合程度等因素影响。在FDM（Fused Deposition Modeling）过程中，层厚是关键参数，减小层厚可改善表面质量但增加打印时间；在FFF（Fused Filament Fabrication）过程中，喷嘴直径对层高设置产生非线性影响，构建方向也影响阶梯效应消除；在SLS（Selective Laser Sintering）过程中，粉末团聚常导致表面粗糙度升高。颜色特征应理解为表面相关性能的具体表现，而非独立功能目标。颜色一致性与切片策略和工具路径规划密切相关，层厚、沉积速率、路径间距和多材料协调直接影响颜料空间分布和表面外观均匀性。在大型制造中，挤出同步、热条件或层间结合的微小偏差会在长时间建造中累积，导致整个部件出现可见的颜色变化。

**2.1.3 功能调控与性能优化**

大尺度集中式3D打印与桌面级打印在目标定位、技术能力和应用场景上存在显著差异。其主要优势在于利用统一集成设备实现功能部件的高精度、高稳定性整体成形，便于多功能材料性能集成，从而制造多功能部件。在材料挤出式打印和光固化（Vat Photopolymerization）3D打印中，成形材料配方的优化对最终产品性能影响更直接。Yang等人通过优化光敏树脂成分和改性陶瓷粉末，推进了大型复合材料的高精度打印技术。Vijay等人采用多目标优化方法系统管理材料特性和工艺参数，在保证大型部件拉伸强度和尺寸稳定性的同时提高工艺效率和几何适应性。在材料挤出式打印中，大型集中式3D打印部件的性能更易受设备架构影响。Barnett和Gosselin利用电缆悬挂平台在38小时内成功打印了2.16米高的聚氨酯泡沫雕像，体现了快速原型和高效率制造能力。WinSun公司使用高强度水泥和玻璃纤维复合材料打印了200平方米的房屋，显著增强了建筑部件的强度和服役寿命。Enrico团队开发的D-Shape技术利用粉末沉积和选择性粘合工艺，实现了大型艺术雕塑的制造。Clément等人将挤出打印头集成到六轴机械臂上，提出了适用于超高性能混凝土的增量制造工艺，赋予大型部件更高的强度、刚度和耐久性。然而，逐层沉积方法易在层间形成结构薄弱区。因此，大型切片算法生成的打印路径优化对提高集中式打印的效率、精度和性能至关重要。Zhai等人提出了适用于分形结构的专用路径规划算法，显著提高了制造效率并改善了边界细节和整体打印质量。Han等人开发了基于蚁群算法的轮廓路径规划策略，有效提高了激光扫描效率和成形质量。轨迹优化算法通过评估不同策略（如光栅和空间填充曲线），根据实际几何特征选择最优路径，减少与几何相关的成形缺陷。此外，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、响应面法（Response Surface Methodology, RSM）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）等多参数回归模型被广泛用于协调打印温度、速度、构建平台温度和填充密度等关键参数，以平衡效率与质量。多学科技术、多喷嘴协同控制和微流体集成算法的融合显著推进了材料性能的精确调控。单喷嘴多材料打印有望提高制造效率，但材料残留会影响成形保真度，为此发展出的挤出延迟补偿和运动稳定性控制算法有效缓解了这些问题。总之，大尺度集中式3D打印中功能材料的性能优化需要结合材料体系创新与工艺-算法协同，实现从单一性能向多功能集成的跨越。从对比角度看，集中式系统通常获得更高的几何精度和工艺稳定性，但其可扩展性受设备尺寸和大型体积制造中系统复杂性增加的限制。

**2.2 大尺度分布式3D打印的形状-性能控制方法**

需要明确，分布式3D打印系统（Distributed 3D Printing Systems）与协作式多喷头FFF（Fused Filament Fabrication）系统代表不同的系统架构。分布式系统依赖多个空间分离的机器人单元，每个单元配备独立控制和传感能力，通过智能体间协调实现大型协作制造。而多喷头或多喷嘴FFF系统在单一机器架构内运行，多个挤出喷头在统一的集中控制系统下协调。因此，两者在同步机制、控制层级和可扩展性特征上存在根本差异。随着功能部件尺寸增大，单台设备内整体控制打印效率和精度的难度显著上升，表明3D打印系统无法通过简单几何缩放实现可扩展的高效制造。分布式3D打印系统通过多个中小型打印单元的协作操作，有效克服了单设备尺寸的制造限制。每个打印单元配备独立信息处理模块，可自主接收命令并实时监控状态，通过动态调度实现大型部件的快速原型制造。代表性架构包括无人机群打印、双SCARA机器人协作打印和移动机器人混凝土打印。分布式系统降低了单点故障风险，展现更大的制造灵活性，可适应多样化需求。实现可靠协作制造的关键在于构建高效群控系统，需完成三项核心任务：多设备间实时协调和状态同步、打印任务合理分配和设备间避碰、满足移动机器人高精度定位要求以确保各打印单元输出零件的精确对齐和整体结构完整性。在形状-性能协同控制领域，研究进展主要集中在结构优化与动态调控以及功能调制与性能增强两个方面。

**2.2.1 结构优化与动态调控**

大尺度分布式3D打印的结构优化方案可分为分布式机械臂协作打印和移动机器人集群打印两类。分布式机械臂系统采用独立关节控制和协作操作模式，可执行挤出成形材料等任务。Satoshi等人利用多机器人打印头实现了机器人皮肤、骨骼和致动器的一体化多材料打印，展示了分布式打印在减少装配时间和实现复杂设计方面的优势，为大型多功能工业部件的集成制造奠定了基础。移动机器人集群打印受生物启发式建造概念启发，催生了空地协作打印研究。伦敦帝国理工学院与瑞士联邦材料科学与技术实验室合作开展的Aerial-AM研究，利用多架自主空中机器人执行协作式空中增材制造，展示了空中增材制造系统的协作控制和任务规划能力。这类系统通过局部交互实现整体建造，具有自组织和自协调的分布式特性，其设计灵感源于蜂巢建造和燕子协作等生物群体行为的高效建造机制。在结构优化方面，数值模型与路径规划策略的协同成为提高打印精度和效率的关键。Zuo等人通过建立路径规划模型和优化算法（如Z型、Zigzag、Contour），显著减少了打印时间并实现了计算机辅助监控机制。Zigzag路径策略因实现简单、空行程短，在大型平面部件打印中效果显著。智能路径规划策略通过区域分解并将问题转化为旅行商问题（Traveling Salesman Problem），优化打印顺序并减少启停循环和材料波动。对于复杂几何形状，五轴切片轨迹规划策略通过球面螺旋层构建和动态参数调整，克服了传统三轴打印的自由度限制。在动态调控方面，分布式系统通过实时质量监控与误差补偿、自适应路径规划和非平面材料沉积技术的协同，确保成形过程的精度和稳定性。针对独立多打印头协调操作中层间间隙和粘合时间变化引起的应力分布不均问题，研究提出了基于剪切应力和材料屈服应力比较的实时监控方法，以识别潜在失效区域并实施补偿。自适应路径规划技术强调全局连续路径生成，在连续纤维增强复合材料的FFF打印中最小化空行程并优化沉积方向。非平面、非均匀材料沉积技术通过直接从切片生成空间轨迹，克服了传统分层方法的限制，显著减少了对支撑结构的需求，提高了部件精度和质量，为大型复杂部件制造提供了有效技术支持。Poudel等人提出的协作式3D打印（C3DP）系统，集成硬件结构模块化优化与软件功能动态调控，解决了传统多机器人打印中结构适应性差和动态协作困难等核心问题，实现了大型部件的高效、无碰撞制造，为群制造架构提供了框架。Zhang等人提出的多移动机器人大型混凝土3D打印系统，专注于硬件架构的模块化和协作优化，并集成实时规划、定位补偿和动态运动协调控制等软件策略，克服了传统3D打印中结构尺寸受设备尺寸限制的核心瓶颈，为建筑行业大型部件现场制造提供了可行方案。

**2.2.2 功能调控与性能优化**

现有研究主要面向功能结构的性能优化，对制造部件的表面质量关注较少。在大尺度分布式3D打印领域，功能调控与性能优化的研究已形成多面技术体系。为解决独立多打印头协调操作中的路径冲突问题，带碰撞检查和响应的禁忌搜索（Tabu Search with Collision Checking and Response, TS-CCR）工具路径优化方法通过生成无碰撞填充路径，显著缩短制造周期，同时保证力学性能和几何精度。为进一步提升系统自主性，研究人员构建了基于主动感知的多智能体框架，通过实时监测热传导等环境参数跟踪结构演化过程，推动了分布式3D打印智能控制的发展。在性能优化方面，质量监控技术的升级至关重要。Suyog等人系统研究了多机器人3D打印中零件定位与路径规划的一体化优化，实现了质量、能效和时间等多目标约束下的协作制造。Zee通过集成工业机械臂和专用打印头，实现了模块化晶格结构的高效成形，在降低成本的同时提高了建造自由度。Tang等人系统综述了多轴3D打印技术在路径规划、力学性能提升和支撑去除方面的突破，指出多DOF机器人3D打印系统通过动态构建策略有效克服了当前分层制造的大小限制。超声波技术在金属3D打印缺陷检测中具有独特优势，因其高灵敏度和强穿透能力，但面临微观结构各向异性和缺陷识别等挑战。多材料拓扑优化方法通过空间定向非周期微观结构设计，实现宏观-微观性能的协同优化。在工艺参数优化方面，RSM与GA的集成可协同调控打印速度、温度和层厚等关键参数，提高成形质量并减少材料浪费。尽管取得显著进展，大尺度分布式3D打印仍面临可扩展性与质量控制之间的平衡挑战。实现高质量、低成本的大规模制造仍依赖于计算机辅助建模和过程控制方法的进步。同时，多打印头场景下应力演化规律的精确表征对于建立实时质量监控和精确过程控制系统至关重要。尽管协作式多喷头FFF并非完全分布式架构，但它代表了连接集中式和分布式系统的重要可扩展制造范式。与集中式系统相比，分布式架构显著提高了可扩展性和空间灵活性，但代价是协调复杂性增加、误差传播风险增大和系统级同步难度提高。

**2.3 大尺度混合式3D打印的形状-性能控制方法**

为应对上述挑战，大尺度混合式3D打印技术（Large-Scale Hybrid 3D Printing）应运而生，它集成了集中式和分布式系统的典型优势，建立了平衡精度、效率和可扩展性的新型制造范式。该技术通过模块化结构设计提高材料利用效率、降低打印成本和周期，为大型复杂部件的高精度、低浪费制造提供了可行路径。代表性混合制造架构包括异构多机器人纤维缠绕和大型建筑协作机器人组装。实现这种混合制造模式需要建立多级控制系统，涵盖全局规划和局部优化。融合工艺耦合、任务协作和智能调度的新集成框架，构建了全局可控、局部灵活的制造系统。具体研究进展体现在三个维度。在设备架构层面，建立集中式主导、分布式辅助的耦合系统。典型方案采用高精度龙门设备或多轴机械臂作为基础制造单元，结合高精度检测部件，确保关键功能区域的成形质量。同时，分布式辅助单元利用模块化移动机器人，通过参数协调实现核心区域精确成形与边缘区域广域覆盖的协同布局。设备设计的主要目标是高效配置集中式精细打印单元和分布式自由打印单元，但其架构结构与现有增减材混合加工设备有显著不同。Rebeca等人提出了用于丝材空间缠绕的协作异构多机器人制造系统，利用六轴机械臂和定制2+2轴CNC龙门系统的协同工作，通过异构多机器人协作实现空间缠绕策略，其中架构遵循功能互补原则，选择两种特性不同的机器人分别承担纤维缠绕和材料交换核心任务，形成混合协作模式。Stefana等人提出了双机器人协作组装方法，用于无脚手架的全尺寸砖石拱顶建造，通过两个机器人交替放置和支撑确保中心拱的稳定性，随后采用对角互锁砖序从中心拱向两侧独立扩展，开发了结构设计、砖序排列和机器人路径规划等一系列关键策略，克服了传统垂直机器人建造范式的限制，为几何复杂承重壳的自动化建造提供了新方法。Selen等人提出了自适应薄层3D方法，通过深度相机扫描数据实时反馈，软件将轨迹投影到实际表面，自动调整机器人姿态以保持预设喷涂距离和角度，避免过度喷涂，各次喷涂的操作特征参数（如层数和等待时间）被存储用于后续优化。在任务分配层面，对关键区域与非关键区域实施差异化处理策略。核心功能区域采用自适应切片和共形路径规划，通过B-rep模型直接切片减少离散误差，结合有限元模拟优化扫描路径。非关键区域采用快速切片和网格填充以平衡效率与精度。在船舶3D打印中，集中式单元确保船体曲率精度，分布式单元负责窗户和舱室等辅助部件制造。在大型雕塑打印中，集中式单元实现五官等精细特征的高精度成形，分布式单元在非关键区域降低成本并保持结构稳定性。Placzek等人提出了喷射混凝土3D打印新方法，核心是在任务分配层面实施精益生产原则，将整个流程细分为模块化任务链，通过双向反馈动态调整任务细节，集成垂直和水平协调与双向数字工作流，实现动态任务重新分配，构建了精益驱动、模块化协同、反馈自适应的任务分配系统。在材料-工艺层面，实现主辅单元之间的材料兼容性和性能优化。核心单元选择高性能材料（如钛合金、碳纤维复合材料），通过精确工艺控制确保质量；辅助单元采用满足特定功能需求的专用材料，在保持性能标准的同时降低成本。典型例子是Cincinnati Incorporated与橡树岭国家实验室联合开发的混合制造方案，集成集中式双材料同步打印与分布式局部增强，实现了10英尺规模的多材料混凝土模具制造。大尺度混合式3D打印设备开发面临的挑战以及应用场景探索的有限性，导致该工艺在表面质量优化和功能动态调控方面的研究相对匮乏。值得注意的是，生成式智能设计技术，如双向渐进结构优化（Bidirectional Evolutionary Structural Optimization, BESO）算法，为大跨度空间结构提供了高效解决方案。差异化设计的混合内部支撑结构提高了强度重量比，促进了大尺度混合式3D打印工艺在结构性能和制造效率方面的持续优化。在集中式和分布式（多机器人）系统之间，一个重要中间范式是协作式多喷头FFF。在这种系统中，多个挤出喷头集成在同一台机器内，同步操作于同一部件上。协作式多喷头FFF系统在统一控制框架内实现并行材料沉积，显著提高制造效率，同时保持系统级协调。与完全分布式多机器人系统相比，多喷头架构减少了通信复杂性和同步开销，因为协调在集中式控制器内进行。从形状-性能角度来看，这类系统在控制局部材料特性和沉积策略方面提供了更大灵活性，不同挤出喷头可分配不同工艺参数或材料，实现单一结构内的空间变化性能特征。与集中式和分布式系统相比，混合式架构试图平衡精度和可扩展性，但引入了分层任务分配和多级控制优化的额外挑战。总体而言，现有研究主要侧重于单个系统架构的定性描述，而系统的跨架构评估仍然不足。特别是可扩展性、精度、成本和协调复杂性之间的权衡通常隐含讨论，而非在统一框架下明确分析。表1总结了集中式、分布式和混合式大尺度3D打印系统在关键性能指标上的系统基准对比，为架构选择提供了统一评估框架。除了架构和工艺相关考虑，材料相关的限制仍然是大尺度3D打印实现可靠形状-性能集成的关键挑战。材料流变性直接影响沉积稳定性和形状保持，层间结合控制结构完整性和各向异性力学性能，而收缩、残余应力积累和热管理显著影响尺寸精度、微观结构演变和长期功能性能。尽管这些因素在文献中特定应用背景下有所讨论，但材料行为与工艺规划和切片策略的系统集成仍然有限。应对这些挑战需要为未来大尺度3D打印系统开发耦合的形状-工艺-材料-性能框架。此外，尽管建筑尺度混凝土打印仍是最广泛研究的应用领域之一，大尺度3D打印正日益扩展到航空航天电弧增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM）、聚合物颗粒挤出、复合材料制造、造船和能源基础设施等领域，这些领域在材料行为、几何复杂性和性能控制方面有不同要求，进一步凸显了形状-性能控制策略在多样化大尺度制造场景中的广泛适用性。

**3 大尺度3D打印形状控制切片算法研究现状**

切片是大尺度3D打印的基本步骤，它将数字模型转化为可执行工具路径和工艺指令。除了简单的几何离散化，它在连接设计信息与材料沉积行为以及不同打印系统间的工艺执行中起着关键作用。在大型制造场景中，切片质量不仅影响几何精度，还影响