直接能量沉积技术前沿：工艺创新和智能调控

Frontiers of Direct Energy Deposition： Process Innovation and Intelligent Regulation

摘要

系统梳理了直接能量沉积技术的最新研究进展，重点围绕多热源复合、材料供给创新、能量场调控以及人工智能驱动四个关键发展方向展开深入探讨。在多热源复合方面，激光-电弧等复合工艺通过不同热源之间的协同作用与互补机制有效兼顾了加工效率与成形精度。在材料供给方面，绞丝、多丝及丝粉协同等新型送料模式显著拓展了功能梯度材料与多主元合金的制备能力，为提高构件综合性能提供了材料基础。在能量场调控方面，借助脉冲调制、路径规划以及多物理场耦合等手段，实现了对熔池动态行为与微观组织结构的精确调控。在人工智能驱动方面，机器学习与其他数据驱动技术的融合，推动了直接能量沉积技术在工艺参数优化、缺陷智能诊断以及数字孪生系统构建等方面的智能化转型。

Abstract

A systematic review of the latest research advances in DED technology was provided， focusing on four key developmental directions： multi-heat source hybridization， material supply innovation， energy field regulation， and AI-driven processes. Regarding multi-heat source hybridization， combined processes， such as laser-arc hybridization， the complementary mechanism between different heat sources were leveraged， effectively balancing processing efficiency and forming accuracy. Regarding material supply innovation， novel feeding approaches， including twisted wire， multi-wire， and wire-powder synergistic feeding， had significantly expanded the capability to fabricate functional gradient materials and multi-principal element alloys. It laid the material foundation for enhancing the performance of components overall. Regarding energy field regulation， several methods such as pulse modulation， path planning， and multi-physical field coupling achieved precise control over molten pool dynamics and microstructural evolution. Regarding AI driving， the integration of machine learning and other data-driven techniques expedited the intelligent evolution of DED technology in areas such as processing parameter optimization， intelligent defect diagnosis， and digital twin system development.

Graphical abstract

关键词

直接能量沉积 / 多热源复合 / 材料供给创新 / 能量场调控 / 人工智能驱动 / 高性能金属构件

Key words

direct energy deposition（DED） / multi-heat source hybridization / material supply innovation / energy field regulation / AI-driven / high-performance metal component

1 前沿概述

增材制造，即3D打印，是一种基于数字模型、通过逐层累加材料实现构件成形的先进制造技术，其制造原理与传统减材制造形成鲜明对比。作为一项具有颠覆性潜力的前沿技术，增材制造已在航空航天、医疗健康与个性化消费品等领域取得显著进展^［1-2］。其中，金属增材制造技术发展尤为迅速，正逐步成为高性能构件制备的重要手段^［3］。直接能量沉积技术作为其重要分支，近年来受到广泛关注，相关研究主要集中于钢、铝合金和钛合金等工程材料的工艺优化与应用拓展方面，为高端装备的研发与制造提供了关键支撑^［3-4］。

随着应用场景不断拓展和构件性能要求持续提高，传统直接能量沉积技术因采用单一热源与单一材料供给模式，逐渐暴露出效率与精度难以兼顾、材料体系受限、成形过程控制能力不足等问题，这些技术瓶颈制约了其在高性能构件制造中的进一步应用。为应对上述挑战，近年来研究者围绕多热源复合、材料供给模式创新、能量场调控以及人工智能赋能等方向开展了广泛探索（图1^［5-9］），推动该技术向复合化、精准化与智能化方向持续发展。

本文系统介绍了直接能量沉积技术在上述前沿方向的最新研究进展：首先阐述多热源复合技术如何突破效率与精度的固有矛盾；接着分析绞丝、多丝及丝粉协同等新型材料供给模式在实现构件性能复合化方面的潜力；进而探讨脉冲调制、扫描摆动与多物理场耦合等能量场调控策略对成形过程的精准控制机制；最后展望人工智能技术在工艺优化、缺陷诊断与性能预测等方面的赋能前景。通过对发展趋势的系统梳理与展望，希望为高性能金属构件增材制造的技术创新与系统集成提供理论参考与实践指引。

2 多热源复合技术突破效率与精度壁垒

直接能量沉积技术主要依托激光、电子束与电弧三类热源，这三类热源各具特色与局限^［10］。激光直接能量沉积技术精度高、熔覆质量优良，在中小型复杂构件的精密制造与修复中表现突出，但其沉积效率偏低（典型值小于0.5 kg/h），设备与运行成本较高^［11］；电子束直接能量沉积技术在真空环境中可有效避免材料氧化，能量利用率高，特别适用于钛合金等活性金属的成形，但成形尺度受限于真空室尺寸，难以用于成形超大尺寸整体构件^［12］；电弧直接能量沉积技术沉积效率高（可达10 kg/h）、设备成本低，在大尺寸构件快速制造中优势显著，但成形精度有限，表面通常需预留1~3 mm加工余量，且表面粗糙度较高^［13］。

上述分析表明，精度、效率、成本与环境适应性之间存在固有制衡，单一热源难以同时满足“高精度+高效率+宽适用性”的全方位需求。这一矛盾驱动了多热源复合技术的兴起——通过不同能量源的协同作用实现优势互补，突破单一热源的性能边界^［14］。

现有研究主要围绕两类复合逻辑展开。其一为“精度-效率”互补型复合，以激光-电弧复合为代表。该类复合旨在用高精度热源（激光）保障成形质量，用高效率热源（电弧）提高沉积速率。例如，在激光-钨极氩弧焊（TIG）复合工艺中，ZHANG等^［5］的研究表明，激光的引入可使TIG电弧收缩，从而提高工艺稳定性（图2），同时，热输入降低26.4%，微观组织得到细化。这些因素在保证较高沉积效率（优于纯激光）的前提下有效提高了成形精度（优于纯电弧），实现了效率与精度的平衡。类似地，ZHANG等^［15］在研究激光熔化极氩弧焊（MIG）复合工艺时发现，当MIG电流为120 A、激光功率为400 W时，其表面质量、工艺稳定性与沉积效率均优于纯MIG电弧。其二为“效率-效率”叠加型复合，以双电弧复合（如TIG-CMT（冷金属过渡焊））为代表，旨在突破单一电弧的热源功率上限。LIANG等^［9］的研究表明，通过协同控制两个电弧的热输入与送丝速度可在保持良好力学性能的同时实现沉积效率的倍增。

然而，复合工艺也引入了相应的技术代价。首先，热源间的物理耦合（如激光致电弧收缩、双电弧互拉）高度依赖能量配比、空间布局与时序控制，参数组合爆炸式增长使工艺窗口收窄，超出传统试错法的承受范围。其次，多热源的交替或同步作用使温度场呈现多峰、非稳态特征，热循环复杂化加剧了残余应力与变形控制难度。此外，设备集成成本与系统复杂性提高，需要更高精度的运动控制与实时监测系统支撑。

基于上述动因与代价，多热源复合技术呈现出清晰的场景分工：激光-电弧复合适用于中等尺寸、中等复杂度构件的高效精密成形，如航空发动机机匣、承力框架等；电子束-激光复合（当前研究较少，但潜力显著）有望在活性金属（如钛铝系金属间化合物）的高洁净度成形中发挥作用；双电弧复合更适合大型钢结构件、船舶与压力容器等对表面精度要求相对宽松但追求极致效率的场景。

当前研究仍面临两大核心挑战：一是热源间耦合机制的定量描述尚不完善，多数研究停留在现象观察层面，缺乏普适性的工艺窗口预测模型；二是多热源带来的热循环复杂化，对残余应力与变形控制提出了更高要求。未来研究需在“热源配比-熔池动力学-组织演化”之间建立更紧密的关联，推动多热源复合技术从“经验组合”走向“按需设计”。

3 材料供给模式创新推动构件性能复合化

当前，直接能量沉积技术主要采用丝材和粉末作为供给材料，但单一材料的成形模式难以满足构件性能的定制化与多功能集成需求。为此，研究人员开发了多股绞丝、多丝组合及丝粉协同等新型供给工艺（图3^［16-19］），为功能梯度材料与多主元合金等复杂结构的高效制备开辟了新路径，推动了该技术向性能可定制化方向演进^［20-22］。

多股绞丝路径的研究多集中于电弧直接能量沉积技术。如HUANG等^［23］采用多股绞丝结合GTA-DED（gas tungsten arc-directed energy deposition）工艺制备了NbMoTaNiCr难熔高熵合金，所得材料的显微硬度高达911HV，并在750 ℃高温条件下仍能保持597 MPa的屈服强度，展现出优异的高温力学性能；BANERJEE等^［24］则利用绞丝结合GMA-DED（gas metal arc-directed energy deposition）技术成形了Fe₃₈Mn₂₆Cu₁₆Ni₁₃Cr₆多主元合金，其抗拉强度达到1313 MPa，延伸率高达62%，实现了高强度与高塑性的良好匹配。此外，诸多学者利用多股绞丝技术成功制备了Al-Co-Cr-Fe-Ni等不同体系的高熵合金，系统研究了绞距、股数等结构参数对合金元素混合均匀性及力学性能的影响规律^［25-27］。上述研究表明，绞丝技术为高性能多主元合金的低成本、高效率成形提供了有效路径，适用于复杂服役环境下的构件制备。

多丝技术同样与激光、电子束及电弧直接能量沉积技术相结合，为复合结构材料的可控制备提供了新路径。DI等^［28］采用双丝激光-TIG复合直接能量沉积工艺制备了Cu-Cr-Zr/316L复合材料，随着316L含量增加，微观组织由柱状晶转变为等轴晶，晶粒尺寸细化超过80%，材料硬度与强度均提高约28%；ASTAFUROVA等^［29］利用双丝电子束直接能量沉积技术成功制备出块状无缺陷的Fe-Ti样品，其微观结构以FeTi相为主，屈服强度达1230 MPa，抗拉强度为1380 MPa，展现出在储氢构件制备方面的应用潜力；JIANG等^［30］则通过多丝电弧直接能量沉积方法实现了仿生层状TC4-Nb-NiTi合金的制备，其中Nb夹层有效细化了组织并提高了硬度与强度，使材料抗拉强度达到1419.87 MPa，较单一TC4合金硬度与强度提高显著。在更广泛的研究中，多丝技术已被用于制备从钛-铝金属间化合物、钢-铜异种金属连接等多种复合材料体系。研究者通过调整多丝的成分比例和送丝位置，实现了材料成分沿沉积方向的梯度变化或层状复合，为制备具有特殊性能梯度的构件提供了可能^{［16，31］}。

进一步地，研究前沿已从“丝-丝”协同扩展至“丝-粉”协同，为多材料与功能梯度构件的制备开辟了新的技术路径。CHEN等^［6］采用丝粉协同激光直接能量沉积技术制备了TC4-Cu梯度材料，有效抑制了Cu元素的宏观偏析，微观组织由粗大柱状晶连续过渡为细小等轴晶，极限抗拉强度提高约8%，腐蚀电流密度降低约63%，显著延长了构件的使用寿命；PANIN等^［32］通过丝粉协同电子束直接能量沉积工艺对Ti-6Al-4V构件进行强化，通过同步送入TiC粉末调控β相结构，从而显著提高了复合材料的硬度与强度；WU等^［33］则利用丝粉协同电弧直接能量沉积方法成功制备了Ti6Al4V-7.3%Cu合金，有效克服了钛合金中常见的大柱状晶生长与成分偏析问题，获得了组织均匀、性能稳定的合金构件。丝粉协同的优势在于其灵活性——粉末能够提供丝材难以获得的陶瓷颗粒或特殊合金成分，从而实现原位合金化或颗粒增强。除TiC外，研究者还尝试同步送入B₄C、WC等硬质颗粒，以显著提高铁基或镍基合金涂层的耐磨性能^［16］。

值得注意的是，粉芯丝材本质上可视为丝粉协同技术的一种具体实现形式。ZHANG等^［34］采用TiC粉芯丝材，通过电弧直接能量沉积技术制备了Al-Cu合金，研究显示，TiC的加入显著细化了晶粒组织，使孔隙率从1.05%降到0.05%以下。当TiC质量分数为1.2%时，合金性能达到最优，抗拉强度达311.1 MPa，延伸率达12.4%，其强化机制主要源于晶粒细化与Orowan强化的协同作用。与丝粉独立送入相比，粉芯丝材将增强相封装在金属护套内，送料稳定性更高，合金元素烧损更少，因此在制备金属基复合材料方面展现出独特优势^{［16，35-36］}。

综上，材料供给创新呈现出两条核心演进脉络：一是从“单一均质”向“多材料复合”演进——无论是绞丝制备高熵合金，还是多丝制备层状复合材料，其核心目标都在于突破单一材料的性能天花板，实现性能的按需定制；二是从“宏观复合”向“微观调控”深化——以粉芯丝材和丝粉协同为代表的技术，已能够将增强相精确引入金属基体，在微观尺度上实现强化相的弥散分布。

然而，当前研究仍面临两大核心挑战：一是成分-组织的定量关联模型尚不清晰，多丝供给时元素的混合均匀性受工艺参数影响极大，缺乏普适性的预测模型；二是异质界面的结合机制有待揭示，特别是在丝粉协同制备的金属基复合材料中，增强相与基体的界面反应控制仍是决定构件性能的关键瓶颈。未来研究需在“供给模式-熔池流动-界面结构”之间建立更紧密的关联，方能真正释放材料供给创新在构件性能复合化方面的巨大潜力。

4 能量场调控技术实现成形过程精准控制

随着材料供给模式的持续创新，能量场调控技术也取得了重要进展。通过引入脉冲调制、扫描路径规划与多物理场耦合等先进控制策略，研究人员逐步实现了对熔池热力学行为的精准调控，其作用范围涵盖从宏观形貌到微观组织形成机制的多尺度控制，为提高构件成形质量与综合性能提供了新的技术路径。

在脉冲调制方面，BARATH KUMAR等^［7］采用脉冲电弧直接能量沉积技术成功制备出无缺陷的哈氏合金C-276构件，研究表明，该技术通过精确控制热输入过程，有效细化了析出相并提高了高角度晶界比例，从而调控了材料的各向异性，改善了其综合力学性能。CHEN等^［37］则利用脉冲激光直接能量沉积技术，通过调控脉冲频率实现了TC11钛合金微观组织与力学性能的协同优化。该技术不仅显著细化了晶粒，还展现出性能“可定制”的特点：低频脉冲可使材料抗拉强度达到1229.2 MPa，而高频脉冲则可使材料延伸率达到6.8%，凸显了脉冲调制在材料性能精准设计方面的独特优势。除电弧和激光外，GENG等^［38］还探索了在电子束中施加脉冲以细化沉积态金属晶粒尺寸的方法。大量研究表明，无论是调节脉冲频率、占空比还是峰值电流，其核心都在于通过改变热输入模式来影响熔池的温度梯度和凝固速率，从而实现对凝固组织的主动干预^［39-40］。

在扫描路径调控方面，WANG等^［41］通过优化振荡激光在直接能量沉积过程中的运动轨迹，有效改善了Inconel 625合金的微观组织与耐磨性能。该方法不仅抑制了晶粒的外延生长，促进了柱状晶向等轴晶的转变，更在无限型振荡路径下获得了均匀细化的等轴晶组织，从而同步提高了合金在常温和高温条件下的显微硬度与耐磨性能：硬度提高6.24%，摩擦系数减小37.74%。ZHU等^［42］系统研究了电弧直接能量沉积中往复扫描、振荡扫描和垂直扫描三种路径对AA5356铝合金的影响，发现垂直扫描策略可优化热分布，促进组织向等轴晶转变，使显微硬度提高至77.25HV，并显著减小孔隙率与微孔尺寸（分别减小45.52%和19.81%），全面改善了材料的拉伸性能（抗拉强度和延伸率分别提高34.32%和40.21%），为制备组织均匀、性能优异的铝合金构件提供了有效的路径调控方案。目前，扫描路径的研究已从简单的往复扫描发展到复杂的摆线扫描、螺旋扫描及岛状扫描等^［43］。研究者普遍认为，路径规划不仅影响热积累和应力分布，更通过改变熔池的流动模式和外延生长方向成为控制晶粒取向、织构乃至微观偏析的有效手段^［44］。

在多物理场耦合方面，磁场辅助、激光冲击和超声振动等技术被广泛应用于直接能量沉积过程中，成为提高成形件性能的重要手段（图4^［45-47］）。如NIU等^［48］采用磁场辅助激光直接能量沉积技术制备AlSi10Mg合金，发现静磁场能够有效抑制熔池外向流动、细化晶粒并促进柱状晶向等轴晶转变，得益于组织改善，材料的伸长率由3.5%提高至5.5%，韧性显著提高，裂纹敏感性降低，为优化激光沉积铝合金的组织与性能提供了新思路。CHEN等^［45］则将超声振动引入电弧直接能量沉积AZ31镁合金的过程中，结果显示，超声振动显著细化了晶粒尺寸，并促进柱状晶向等轴晶转变，沉积层几乎完全由等轴晶构成。这使得材料在NaCl溶液中的腐蚀速率从0.82 mm/年降至0.20 mm/年，耐蚀性能大幅提升。镁合金耐蚀性能改善主要归因于晶粒细化和表面形成致密的Mg（OH）₂保护膜。JIA等^［22］采用激光冲击辅助药芯丝材电弧直接能量沉积技术制备Inconel 625合金，实验结果表明，激光冲击可显著细化微观组织、增强TiC增强相与基体的界面结合，并引入高密度位错和孪晶，从而将抗拉强度、屈服强度和延伸率分别提高7.8%、10.8%和23.9%，实现强度与塑性的协同提升。

此外，研究者也在积极探索复合能场对沉积过程的多重调控作用^［4］。上述多物理场耦合技术的应用展现了从外部干预熔体凝固过程、实现微观组织主动“锻造”的巨大潜力。

通过上述不同技术路径，可以提炼出一个共同的核心科学问题：如何通过外部能量的输入模式主动干预熔池的凝固动力学。无论是脉冲调制改变热输入的时间分布，还是扫描路径改变热源的空间轨迹，抑或是外加磁场、超声场改变熔体的流动与形核条件，其本质都在于对熔池的温度梯度（G）和凝固速率（R）进行精准调控，进而影响G/R值与冷却速率，最终决定凝固组织（包括柱状晶/等轴晶转变、晶粒尺寸、织构等）形式。

当前研究的主要不足在于：多数工作仍停留在“现象验证”层面——即证明某种调控手段有效，但缺乏对调控机理的定量化描述。例如，外加磁场究竟在何种磁感应强度下、针对何种材料体系、能产生何种程度的晶粒细化效果，这些规律尚未形成统一的物理模型。未来研究应致力于建立“调控参数-熔体行为-凝固组织”的定量映射关系，推动能量场调控从“经验试错”走向“按需设计”。

5 人工智能驱动直接能量沉积技术迈向智能化

人工智能（AI）技术正深度赋能直接能量沉积领域，驱动其加速向智能化方向演进。机器学习与其他数据驱动技术已被广泛应用于工艺参数智能寻优、成形过程在线监控与缺陷诊断，以及微观组织与性能预测等关键环节，显著提高了直接能量沉积制造的精度、效率与工艺可靠性。

ZHOU等^［11］依托等离子弧直接沉积技术，通过融合工艺参数与数据增强策略，开发了具备细粒度相分类能力的深度学习模型（图1），成功实现了高熵合金材料相组成的精准预测，准确率达91.23%。相较于传统的热力学计算或实验试错方法，该模型将预测时间缩短了数倍，并显著降低了研发成本。该模型在四种新型合金上的验证结果充分证明了人工智能在建立“成分-组织”关联、减少传统试错依赖方面的巨大价值。WANG等^［49］提出一种物理驱动的时间卷积网络（TCN）方法（图5），用于提高激光直接能量沉积过程中熔池尺寸的预测精度。该方法通过融合峰值温度、马兰戈尼对流等物理机制与TCN时序建模优势，有效捕捉沉积过程中的热累积效应。实验结果表明，该方法对熔池宽度和高度预测的平均绝对误差分别仅为3.42%和4.64%，这种高精度的实时预测能力为实现高质量薄壁构件成形提供了可靠的智能工艺支持。

上述研究表明，人工智能在直接能量沉积领域的应用已从初期的“工艺参数拟合”迈向了更深层次的“过程感知与组织预测”。其赋能路径呈现明显的“三级跃迁”特征：第一级是替代经验（如相组成预测、参数推荐），旨在缩短工艺开发周期；第二级是增强感知（如熔池尺寸实时预测、缺陷在线识别），旨在突破人眼观察局限；第三级是自主决策（如沉积路径自主规划、多目标工艺优化），旨在构建自适应制造系统。当前研究主要集中在前两级，第三级仍处于探索阶段。

然而，AI在该领域的应用面临数据稀疏性与高维特征之间的矛盾。直接能量沉积工艺实验成本高昂，往往只能获得小样本数据，使得单纯依赖数据驱动的“黑箱”模型容易过拟合，泛化能力受限。针对这一瓶颈，未来研究应在以下两个方向实现突破：第一，构建物理信息深度融合的神经网络架构。引入物理信息神经网络（PINN）框架，将热传导方程、熔池流动控制方程等先验物理知识作为软约束嵌入深度神经网络的损失函数中，确保在有限标注数据条件下仍能学习符合物理规律的“成分-工艺-组织-性能”映射关系，有效抑制过拟合。第二，建立“仿真-实验”协同的迁移学习机制。借助计算流体力学或相场模拟生成大规模、高保真的仿真数据，用以预训练基础深度学习模型；再通过少量高价值实验数据进行微调，实现从仿真域到物理域的快速迁移。该方案可有效突破小样本数据限制，为沉积路径在线规划、缺陷实时调控等自主决策功能提供可靠的数据支撑。

随着传感技术、算法框架与直接能量沉积工艺的深度融合，通过物理机制与数据驱动的协同创新，AI将不仅优化单一制造环节，更有望推动形成覆盖“设计—沉积—评估”全流程的自主化智能直接能量沉积系统。

6 总结和展望

本文梳理了直接能量沉积技术在多热源复合、材料供给创新、能量场调控及人工智能驱动四个前沿方向的最新进展，归纳分析了各方向的发展脉络与核心挑战。

分析表明，各方向呈现共性规律：多热源复合技术通过能量源的协同作用，在成形效率与精度间寻求平衡；材料供给创新实现材料制备与成形过程的深度融合，为性能定制化奠定基础；能量场调控技术通过对热历史的精确管理，实现对微观组织演化的主动干预；人工智能的引入则为全过程感知与决策注入智能化动能。四类技术相互交织、协同赋能，共同回应增材制造的核心命题——如何在高效沉积的同时，实现构件性能的精准设计与可控成形。

从共性挑战看，各方向均面临从“现象验证”向“定量预测”跨越的瓶颈。无论是多热源的耦合机理、多材料的混合均匀性，还是外场调控的定量规律、AI模型的可解释性，当前研究多停留于可行性验证阶段，缺乏普适性的理论模型与预测工具，制约了直接能量沉积技术从“经验试错”向“按需制造”的根本跃升。

展望未来，该技术有望在以下三个层面实现突破。其一，在机理层面，从“单因素分析”走向“多场耦合机制的系统揭示”。当前对热-力-声-磁等多物理场耦合效应的认识以孤立现象描述为主，亟需构建综合考虑热源特性、材料供给方式与外场作用的统一凝固理论模型，阐明多场耦合条件下熔池流动、形核与生长的竞争机制，为实现构件组织与性能的“可设计、可预测、可控制”奠定理论基础。其二，在材料层面，从“均匀材料”向“梯度性能”乃至“结构-功能一体化”演进。随着材料供给技术与能量场调控能力的提升，构件性能不再仅由材料自身决定，而更多取决于成分与组织在三维空间中的编程能力。人工智能将在其中发挥催化作用，加速高熵合金、功能梯度材料等新型体系的发现与工艺适配，推动直接能量沉积从“成形技术”升维为“材料设计技术”。其三，在系统层面，从“开环控制”迈向“闭环优化”的自主智能制造，关键在于构建融合多物理场仿真、在线传感与机器学习的数字孪生系统，在保证计算效率满足实时控制需求的前提下，提高对微观组织与缺陷演化的预测精度，最终实现制造过程的自主决策与闭环优化。

为实现上述目标，需分阶段构建“感知-建模-决策-进化”的智能闭环：首先，融合机理降阶模型与深度学习代理模型，构建兼具高保真度与实时性的混合驱动数字孪生体；其次，建立基于多模态传感融合与特征提取的感知神经网络，实现对熔池状态与缺陷萌生的高灵敏度识别；在此基础上，引入材料基因工程思想与逆向设计算法，开发能够根据目标性能反向推演工艺参数的“工艺-组织-性能”决策模型；最终，依托深度强化学习技术，使系统通过在线策略迭代实现自优化控制，并通过迁移学习将成功经验复用于新材料新工艺的开发，从而实现从“开环控制”到具备自我进化能力的“自主智能制造”的跨越。

上述技术进步将共同推动直接能量沉积技术在航空航天、高端装备修复、新能源部件等关键领域的深入应用，使其不仅成为复杂金属构件成形与再制造的核心手段，更发展为催生材料与结构创新、驱动新一代产品设计的战略使能技术。

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基金资助

国家自然科学基金(52375306)

重庆市自然科学基金(CSTB2025NSCQ-GPX0728)

重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-LZX0137)