航空航天融合3D打印与AI，未来真的不用画图了？

在3D打印流行之初的十余年间诞生了一个名词叫做“面向增材制造的设计”又称为DfAM就是要求设计师在基于3D打印技术进行产品设计时不仅要考虑到它的制造能力还要兼顾技术的局限性。这种情况实际上是对工程师的设计能力要求更高了。但是仅依靠人力去实现SpaceX 猛禽3发动机一样的极致简化会很难而AI技术的出现则让这种差距正在缩短。当AI直接能够生成可以3D打印的零件未来的航空航天设计还需要画图吗尤其是笔者最近发现知名人工智能与航空航天企业LEAP 71的创始人正在写一本关于“面向工程师的代码开发”的书籍上面的疑问更值得深思。➡️ AI在部件设计阶段发挥什么作用使用基于AI的生成式设计工程师只需要将载荷工况、边界条件、材料属性、设计空间、制造约束及性能目标等”告诉大模型AI便能生成几十甚至几百种符合条件的设计。其次是同步进行多物理场拓扑优化。传统拓扑优化过程通常一次智能考虑一种物理场但AI能够同时优化结构力学、流体力学和热学目标能够快速生成一个满足多种指标的一体化结构。最后是让结构自动避免添加支撑打印。当结构变得非常复杂、一体化之后内部结构需要完全避免添加支撑此时模型只需要执行人工输入的代码命令即可满足3D打印的极限制造特征。➡️ 航空领域AI设计3D打印应用案例航空领域的AI设计覆盖机身机构、发动机零件、电器系统等。在机身机构方面AI设计能帮助实现装备结构的重大变革实现整体化创新设计与增材制造结构件数量可减少90%以上制造周期也能实现倍级缩短。2025年12月瑞典高端技术与防务集团Saab AB与美国增材制造创新公司Divergent Technologies宣布成功采用3D打印技术制造出长达5米的一体式无人机机身。3D打印技术参考查询到它使用AI驱动设计承重结构不再是肋骨或直角纵梁而是使用设计算法生成了最优载荷路径的有机形体打印结构比传统机身零部件数量减少了99%以上重量减轻了约45%材料浪费也减少了90%。而且该机身已通过结构载荷测试。另一个案例来自伦敦初创公司PhysicsX其开发了名为Ai.rplane的大型几何模型能够在几秒内生成并评估数千种全新的飞机设计方案。该模型能够学习预测飞机物理特性如升力、阻力、飞行稳定性和结构应力。用户可以将满意的设计导出为STL文件并用3D打印机打印出来以确认它真的能飞在民用航空领域空客等公司也在探索全新的飞机设计方式。早期空客已将生成式设计应用在机舱结构优化上打造出了一种3D打印的“仿生隔断”重量比以往的同类产品轻45%强度却提升8%为飞机轻量化带来了显著突破。由生成设计并通过3D打印的垂直尾翼在这一成功的推动下空客公司利用生成式设计工具重新设计了飞机的其它更多部件从垂直稳定器到座椅腿、机舱的内部布局力图实现最佳生产和成本效益。➡️ 航天领域AI设计3D打印应用案例将AI设计与3D打印技术结合的典范是来自迪拜的LEAP 71公司它本身并不是航天公司但近几年正通过一件件的颠覆性设计和发动机试车来证明其解决方案的强大之处进而寻求与航天企业的合作。该公司自主研发了名为Noyron的计算工程AI平台能够基于物理与工程原理而非概率推测直接生成可制造的零部件乃至整机。2024年LEAP 71团队仅用3周就完成了此前人类工程师需要数年时间才能实现的研发突破。其开发的液氧煤油气动塞火箭发动机成功进行热试车2025年该团队又试车了一台液氧甲烷气动塞发动机。笔者注意到Leap 71的这些努力确实给它带来了很多客户甚至包括国内的商业航天企业。2025年国内火箭制造新锐微光启航宣布与Leap 71合作设计的3D打印同轴剪切喷注器成功落地。它的重要意义在于这是国内首个公开的使用AI设计的实际应用航天部件。2025年6月LEAP 71宣布与Aspire Space达成合作其将使用Noyron工具为后者研发一款可重复使用的大型运载火箭发动机。直径600毫米的喷油器喷头写在最后所有的创新都需要快速迭代这一点我们从马斯克高频次的试飞星舰就可以发现。通过将工程知识转化为代码人工智能技术能够在几天内完成过去需要几个月才能完成的工作这无疑将带来极大的设计变革。注本文由3D打印技术参考创作未经授权谢绝转载。#增材制造 #3D打印