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增材制造大有可为!浅析增材制造技术在军民航空航天领域的应用现状、核心驱动力及市场数据

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增材制造技术在民用与国防航空航天的多领域广泛应用,正推动其应用水平不断突破新高。


[启明增材制造]VoxelMatters2025航空航天增材制造电子书全面剖析了增材制造技术在军民航空航天领域的应用现状、核心驱动力及市场数据。

在最终的部件生产领域,航空航天业对增材制造技术的研究与应用始终领先于其他工业领域。这一方面源于航空航天领域相较于汽车、消费品等行业对批量化生产的需求较低,另一方面则得益于增材制造与生俱来的优势——通过构建更复杂的部件几何形状,优化复杂系统中的子装配体,从而实现部件减重。


这些特质使得增材制造成为众多航空航天应用的理想选择。尽管在航空航天制造领域大规模应用增材制造仍面临挑战,但目前已有数十万个增材制造部件广泛应用于军民用航空器。


随着十年前启动的航空部件认证项目陆续完成,这些成功案例不仅验证了技术可行性,更为后续应用场景的拓展提供了有力支撑,推动着增材制造的应用进程持续加速,详细的数据分析如下文介绍。




活动推荐:了解更多增材制造领域的应用进展,欢迎大家参与“2025第四届中国(杭州)增材制造产业创新大会”关注中国航空制造技术研究院、增材制造航空科技重点实验室副主任 李怀学研究员带来的《航空金属粉末床智能增材技术及应用报告分享。    

   
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李怀学,博士,研究员,现就职于中国航空制造技术研究院,增材制造航空科技重点实验室副主任,主要从事金属激光增材制造工艺及装备应用研究,兼任北京光学工程学会理事和中国机械工程学会增材制造分会委员。主持承担重点研发计划、型号攻关、民机科研、基础科研重大等项目,获得国防科技进步一等奖1项,航空集团科技进步二等奖2项,中央企业青年创新优秀奖1次,航空工业集团首届青年创新“银奖”,预研二等功1次等;发表论文60余篇,授权专利20余项。


01

民用航空领域



民用航空涵盖所有非军事航空活动,主要包括两大板块:商业航空与通用航空。商业航空包含达美航空、阿联酋航空等客运航空公司(服务商务及休闲旅客),以及联邦快递、UPS等货运航空公司。通用航空则涵盖私人及公务航空、包机服务等非定期航班业务。


飞机制造领域以波音、空客等巨头为主导,涉及整机制造及发动机、航电系统、起落架等关键部件生产,产品范围覆盖固定翼飞机、旋翼机以及垂直起降/电动垂直起降(VTOL/eVTOL)空中出租车等新兴技术。


航空维修(MRO)部门通过定期维护保障飞行安全与性能,其中增材制造已逐步应用于非关键部件、工装夹具及小批量金属零件生产。


民用航天制造领域为太空探索提供航天器、卫星及发射系统支持。SpaceX、NASA等机构开发的"龙"飞船、"猎户座"等航天器,以及"猎鹰9号""新谢泼德"等运载火箭均属此范畴,同时包含通信、导航、科研卫星的研制。该领域广泛采用金属粉末床熔融(PBF)和电弧增材制造(WAAM)技术生产火箭发动机、卫星部件及空间基础设施组件。


太空在轨制造与机器人技术通过微重力环境下的工具与结构制造,为长期太空任务提供支持。NASA"毅力号"等机器人系统实现了太空探索与维护的自动化作业。


民用无人机(UAV)领域包含摄影用消费级无人机,农业、建筑、物流用商业无人机,以及巡检与环境监测用工业无人机。企业运用增材制造进行原型开发、批量生产及相机外壳、传感器支架等部件制造。无人机维修(UAV MRO)服务则确保设备持续合规运行。


02

军用航空领域



军用航空与民用航空构成对应体系,同样涵盖航空器、航天系统及无人机三大板块,这些领域对提升军事力量、构建先进作战系统和战略能力具有关键作用。


军用航空器包括用于作战、运输和支援的有人驾驶飞机

  • 空优战机:F-35"闪电Ⅱ"、F-22"猛禽"等制空战斗机

  • 战略轰炸:B-2"幽灵"、B-52"同温层堡垒"等重型轰炸机

  • 战术运输:C-130"大力神"、C-17"环球霸王"等部队/装备运输机

  • 战场支援:AH-64"阿帕奇"、UH-60"黑鹰"等攻击/搜救直升机

  • 侦察监视:E-3"望楼"预警机、P-8"波塞冬"反潜巡逻机

增材制造技术广泛应用于B-21"突袭者"等项目的部件替换、原型开发及装备研制。


军用航天系统通过卫星与运载火箭支撑军事行动:

  • 军事卫星:保密通信、GPS导航、导弹预警及情报收集

  • 侦察体系:天基实时数据采集系统

  • 防御网络:太空导弹预警与追踪系统

增材制造技术助力卫星部件与推进系统制造。未来太空武器(如反卫星装备、天基防御平台)尚处概念阶段。


军用无人机在侦察、作战、后勤领域快速发展:

  • 作战型号:MQ-9"死神"、RQ-4"全球鹰"等察打一体无人机

  • 后勤应用:自主货运无人机、集群作战系统

  • 防御体系:反无人机技术持续演进

通用原子等防务企业采用Divergent公司的DAPS等自动化系统,通过增材制造实现无人机部件乃至整机的快速批量化生产。


03

航空航天领域增材制造的驱动因素



二十余年来,航空航天业始终是推动增材制造技术发展和多领域应用的理想行业,这主要源于以下核心驱动力:


3.1 研发效率提升

航空航天产品普遍具有长开发周期的特征,增材制造技术可通过快速多轮迭代显著加速大尺寸部件原型制造开发进程,结合增材制造模型/型芯及模具应用等铸造工艺创新,大幅缩短开发周期并提升部件质量。


3.2 批量生产适配性


从单个零件到数百件的中等批量生产规模,完美契合当前主流增材制造技术的经济生产阈值,为航空航天制造提供独特价值。


3.3 性能突破与可持续性

最显著的效益体现在:

  • 通过复杂拓扑优化实现部件减重

  • 可采用难熔金属、高性能聚合物及特种陶瓷等先进材料

  • 突破传统减材/成形工艺的几何限制

这些特性使飞机/航天器在全生命周期可降低30%以上的运营成本与碳排放。


3.4 供应链安全重构

在国际局势紧张与先进国防需求激增的背景下,增材制造为关键部件的本土化生产提供战略解决方案,有效降低地缘政治风险。


航空航天领域采用增材制造的十大主要驱动因素总结如下:

  • 降低中小批量零部件生产成本

  • 无模具制造带来的成本结构优化与可持续性提升

  • 通过3D打印型芯/模型及模具实现更先进的成型工艺(增材铸造)

  • 采用先进材料实现部件轻量化

  • 通过复杂几何结构(拓扑优化)制造更高性能部件

  • 利用先进材料减轻零件重量

  • 通过复杂几何构型(拓扑优化)实现轻量化部件

  • 本地化生产(产业回流)以降本增效并创造就业

  • 供应链管控驱动的本地化制造

  • 多轮迭代原型设计加速研发进程


04

航空航天领域应用的3D打印零部件类型



在航空航天领域,3D打印技术被广泛应用于原型件、工装件和最终各类部件的制造


原型件的应用范围十分广泛,从用于视觉评估的简易桌面打印模型,到SpaceX星舰发动机测试所用的复杂功能系统。这些原型件根据功能需求可分为,重点评估部件匹配度的外形适配验证类,以及用于评估材料性能及其在大型系统中的集成表现。


航空航天领域的工装设备,如夹具、治具、模具等,因其对定制化和精度的需求,显著受益于3D打印技术。具体应用包括:

  • 定位与组装:用于机身和发动机装配的夹具和治具

  • 复合材料成型:复材铺层工具和真空成型模具(用于制造机翼、发动机短舱等部件)

  • 金属成型:金属热成型模具

  • 铸造工艺:塑料/金属铸造模具

  • 精密铸造:通过光固化(SLA)或粘结剂喷射技术制造的熔模铸造模型和型芯,用于生产复杂中空金属部件

  • 自动化工具:机器人末端执行器(EOAT)、支撑去除工具及定制化打印治具等


由于小批量生产和定制化需求,3D打印最终零件在航空领域已十分普遍,主要包括:

  • 客舱内饰:座椅组件、面板部件等

  • 非承力部件:各类导管

  • 结构件:机翼和机身支架

  • 电子设备:防护外壳等


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Ariane 集团正在测试一款基于AMCM系统制造(技术来源于EOS)的大尺寸3D打印燃烧室。


在航天应用领域,3D打印部件主要有卫星壳体与反射镜组件、航天器天线系统、推进系统关键部件和火箭结构组件等。值得注意的是,国际空间站已实现太空在轨打印维修部件,其中电子系统防护舱的打印制造尤为关键。


对于无人机(UAV)制造,3D打印技术主要应用于:轻量化结构框架、光学成像系统、通信模块集成及特种防护外壳。


这些部件必须满足三大核心要求,及极致轻量化设计、功能高度集成化和快速生产适应性。


05

2024年航空航天领域增材制造市场收入分析



航空航天增材制造市场的增长主要受三大领域驱动:民用航空、军用航空及航天细分市场。2023年,该领域整体市场规模突破16亿美元(约合人民币115亿元),同比增长达29.1%。

2024年航空航天行业金属、聚合物及技术陶瓷增材制造总体市场规模收入达15.8亿美元,较2022年同比增长24.7%。其中:
  • 金属增材制造:市场份额62%(2023年9.78亿美元),同比增长29.1%

  • 聚合物增材制造:占比36.9%(5.82亿美元),增长17.6%

  • 技术陶瓷增材制造:虽仅占1.1%(1700万美元),但增速达42.1%


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图1 各细分领域总收入对比(材料形态):2022年vs2023年。来源:VM Research

图1中按终端应用领域划分,金属增材制造市场占比(2023年数据)如下:

  • 军用航空:市场份额21.6%,营收规模2.11亿美元,年增长率27.4%

  • 民用航天:市场份额21.5%,营收规模2.11亿美元,年增长率29.2%(增速位列第二)

  • 民用航空:市场份额21.3%,营收规模2.08亿美元,年增长率28.3%

  • 军用无人机+航天:合并份额27.6%,合并营收2.69亿美元

  • 民用无人机:年增长率32.6%(增速第一),营收规模7800万美元


聚合物增材制造市场应用分布数据如下:

  • 民用航空(主导领域):市场份额25.8%,营收规模1.5亿美元,年增长率16.7%

  • 军用航空:市场份额18.3%,营收规模1.07亿美元,年增长率17.8%(增速略高于民用航空)

  • 民用无人机:市场份额17.7%,营收规模1.03亿美元

  • 民用航天:市场份额15.9%,营收规模9200万美元

  • 军用无人机+航天(合并统计):总份额22.3%,总营收1.3亿美元,细分增长率约17.5%


陶瓷增材制造属于新兴领域,呈现显著增长态势,市场发展现状如下:

  • 民用航天(领先领域):市场份额28.6%,营收规模500万美元,年增长率42.1%

  • 航空领域(军民融合):合并份额32.7%,合并营收600万美元

  • 军用航天及无人机:市场份额31.5%,营收规模600万美元

  • 民用无人机(高增长细分):市场份额7.4%(当前最小),年增长率43.3%(全领域最高)


市场构成方面,应用端依然占据主导地位。采用AM技术进行部件生产的制造商及终端用户市场份额占比45.5%,达7.18亿美元,其中:

  • 金属增材部件占据主导地位(占该细分领域68.5%),收入增长32.1%至4.92亿美元(占航空航天增材制造总市场的31.2%)

  • 聚合物增材部件占比31%,收入增长14.6%至2.23亿美元(市场占比14.1%)

  • 陶瓷增材部件虽仅占0.5%,但收入实现翻倍增长,达400万美元


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图2 按材料形态分类的总收入对比(航空航天子领域):2022年vs2023年。来源:VM Research

按应用领域划分的增材制造市场结构分析:

  • 民用航空(最大贡献领域):市场份额22.9%,其中金属增材57.6%、聚合物增材41.5%、陶瓷增材0.8%

  • 军用航空:市场份额20.3%,金属占比更高达65.9%、聚合物占比33.3%

  • 民用航天:市场份额19.5%,主导材料金属增材68.4%、聚合物增材30%

  • 军用航天:市场份额13.2%,材料分布金属增材68.8%、聚合物增材29.7%

  • 无人机市场(含军民两用):当前份额较小但增长最快,主要增长点为聚合物和陶瓷应用


硬件设备市场份额占比23.5%,达3.7亿美元,整体增速25.6%;其中,

  • 金属硬件:占硬件收入53.1%(1.96亿美元),增长29%(占整体市场12.4%)

  • 聚合物硬件:44.8%(1.66亿美元),增长20.9%(市场占比10.5%)

  • 陶瓷硬件:2.2%(800万美元),增速46.9%


材料市场规模为1.34亿美元,占比8.5%,年增长达26%,细分如下:
  • 金属材料:占56.7%(7600万美元),增长35.9%(市场占比4.8%)
  • 聚合物材料:42.8%(5800万美元),增长14.7%(3.6%份额)

  • 陶瓷材料:0.5%(100万美元),增速46.4%


服务业务的市场规模为3.55亿美元,份额占比22.5%。金属增材制造服务占据最大市场份额,占服务总收入的60.2%,同比增长20.7%至2.14亿美元(占整体市场13.5%)。聚合物增材制造服务紧随其后,占比38.5%,收入增长20%至1.37亿美元。陶瓷增材制造服务虽规模较小(占比1.3%),但增速达30.7%,收入500万美元。

航空航天各细分领域中,金属增材制造(AM)占据最大营收份额,其结构件与推进系统应用呈现强劲增长——尤其在航空与航天领域。民用和军用航空引领技术应用,而聚合物增材制造凭借在轻量化非关键部件(特别是内饰和无人机部件)的广泛应用形成有力补充。技术陶瓷增材制造虽规模尚小,但在高温高性能部件领域正加速渗透。


整体数据表明行业正经历显著转型:航空航天企业已从技术评估阶段迈向规模化应用阶段。随着认证部件数量持续增加和材料选择不断丰富,增材制造正在成为航空航天供应链的核心制造战略。

来源:增材制造硕博联盟
复合材料燃烧拓扑优化光学通用航空航天汽车建筑材料物流无人机模具装配DAP
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首次发布时间:2025-07-17
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增材制造博硕联盟
硕士 聚焦增材制造科研与工程应用,致...
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电子科大顶刊丨多保真机器学习框架下激光增材制造金属疲劳寿命预测方法

图文摘要 多保真物理信息机器学习框架下增材制造金属疲劳寿命预测方法引用格式:L. Wang, S.P. Zhu, B. Wu, Z. Xu, C. Luo, Q. Wang. Multi-fidelity physics-informed machine learning framework for fatigue life prediction of additive manufactured materials. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 439 (2025) 117924.原文链接:https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.1179241. 论文简介重大装备高可靠性、长寿命的发展方向要求为增材制造部件的服役寿命评估建立通用且高精度的预测模型。然而,样本量受限、疲劳性能高分散性成为准确建模增材制造部件疲劳失效行为的重大挑战。为了克服传统疲劳寿命预测模型的局限性,该研究提出了多保真物理信息机器学习(PIML)框架。在该框架中,通过物理引导梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)实现缺陷诱导疲劳失效下疲劳性能的不确定性量化及具有物理一致性的低保真疲劳数据的合成。引入迁移学习的概念,允许在训练过程中使用多保真疲劳数据训练物理信息神经网络(PiNN)。将制造缺陷对疲劳性能的影响作为物理约束嵌入以保证整体框架的物理一致性。相比于传统神经网络(NN)及PiNN,多保真框架在预测性能与泛化能力等方面具有显著优势。此外,深度特征迁移的结果表明,所提出的多保真度框架有望成为增材制造材料的统一疲劳寿命预测框架。2. 图文导读 由于经济和时间成本高昂,只能建立有限的疲劳数据集,这不足以驱动机器学习模型理解缺陷诱导下的疲劳失效行为。解决上述挑战的一个可行解决方案是利用迁移学习和数据增强策略的概念建立一个多保真度框架,在该框架中既能够使用实验数据(即高保真疲劳数据),也能够使用生成的数据(即低保真疲劳数据)。在如图1所示的多保真度疲劳寿命预测框架中,物理引导WGAN-GP用于快速生成大量具有物理一致性的低保真疲劳数据用于低保真PiNN的预训练,并在高保真PiNN中引入缺陷诱导疲劳失效的先验物理知识作为物理约束用于确保整个框架的物理一致性并提升泛化能力。引入迁移学习概念的优点是它能够从低保真疲劳数据中学习/提取的特征保留在网络中。 图1 多保真度疲劳寿命预测框架 考虑到WGAN-GP的纯数据驱动性质,通过引入基于物理的判别器,提出了一种具有双判别器的物理引导WGAN-GP,如图1所示。相比于标准的生成对抗网络及WGAN-GP,通过优化物理判别器,以评估生成的低保真疲劳数据在断裂力学模型上与真实数据分布的物理一致性。在对抗训练过程中,生成的低保真疲劳数据的概率分布及关键缺陷几何特征与物理特征的真实分布之间的Wasserstein距离会同时减小。在提出的物理引导WGAN-GP中,不需要设计融合规则,生成的低保真疲劳数据保留了缺陷诱导疲劳失效行为中临界缺陷最重要的几何特征信息,并且保证了它们在断裂力学模型上的物理一致性。 图2物理信息神经网络示意图 在高保真PiNN训练阶段,为了保证整体框架疲劳寿命预测结果的物理一致性,提取了Paris’ law中先验物理知识并与实验中观测到宏观失效机理相结合。将缺陷尺寸、类型/形状以及位置对增材制造材料疲劳寿命的分散性和不确定性的影响建模为可编程的物理信息,并将其嵌入PiNN,如图2所示。通过引入先验物理知识,将PiNN的优化目标建模为物理约束条件下的优化问题。考虑到PiNN中众多的网络参数,采用外点罚函数法将物理约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题。 图3低保真疲劳数据在Paris’ law上的物理一致性和分散性 为了定量评估物理引导WGAN-GP与WGAN-GP捕捉关键缺陷几何特征的能力,使用最大均值差异计算低保真疲劳数据与实验疲劳数据的相似性。为了评估低保真疲劳数据的物理一致性以及对疲劳性能分散性的捕捉,引入了预测区间的概念,其中预测区间由低保真疲劳数据计算。基于预测区间的概念,S决定了预测区间的宽度而决定系数表征了低保真疲劳数据在断裂力学模型上的一致性。如图4所示,物理引导WGAN-GP拟合的低保真疲劳数据都很好地遵循了Paris’ law所反映的趋势,具有更高的决定性系数同样支持了这一结果。几乎所有的实验疲劳数据都位于低保真疲劳数据计算的预测区间内,其显著性水平为95%,这意味着物理引导WGAN-GP很好地表征实验疲劳数据的分散性。根据非同时双侧预测区间理论,疲劳失效预计位于给定的预测区间内。此外,明显较高的S表明WGAN-GP明显高估了实验疲劳数据的不确定性。 图4多保真框架下增材制造Ti-6Al-4V疲劳寿命预测结果 对于所提出的多保真度预测框架,基于迁移学习的概念,多保真NN与PiNN的训练分为两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,所有低保真度疲劳数据都用于训练NN,NN本身的架构将捕捉低保真度疲劳数据中的主要疲劳失效行为。为了尽可能保留从低保真度疲劳数据中学习/提取的特征,在微调阶段,除最后一层的隐藏层和输出层外,所有层的参数均被冻结。多保真框架下增材制造Ti-6Al-4V疲劳寿命预测结果结果如图6所示。与NN和PiNN相比,本文提出的多保真预测框架下的NN和PiNN在测试集和训练集中都表现出了更好的预测性能。即使是多保真NN,对于高保真疲劳数据也没有表现出明显的过拟合趋势。 图5 多保真框架特征迁移能力评估 为了进一步证明所提出的多保真框架对不同增材制造材料的预测性能,建立了包含21个样本的增材制造Al-Mg4.5Mn合金疲劳数据集,采用K折交叉验证评估多保真框架的特征提取和特征迁移能力。对于多保真NN,合适的超参数选择可提供比PiNN(例如TL-2)更优的预测性能。对于不同的λ值和冻结的隐含层,所有多保真PiNN 都表现出比PiNN更优的预测性能,且TL-2是构建多保真PiNN的最佳架构。这意味着使用基于TL-2的架构有助于所提出的多保真框架通过特征提取和特征迁移更好地建模Al-Mg4.5Mn合金的疲劳失效行为。 3. 研究结论(1)通过引入Paris’ law构建基于物理的判别器,所提出的物理引导WGAN-GP量化了增材制造材料疲劳性能的不确定性,在以低计算成本拟合低保真疲劳数据的同时保证了低保真疲劳数据的物理一致性。 (2)相比于NN及PiNN,所建立的多保真框架得益于迁移学习概念的引入,提高了其测试集和训练集中的预测性能。作为基于物理的正则化,引入的物理约束进一步提升了PiNN在面对未知场景时的泛化能力和预测稳定性。 (3)提取的物理损失演化曲线表明,即使只有最后一层隐藏层的参数未被冻结,所设计的物理约束也能确保整个框架的物理一致性,其物理损失最终收敛到零。 (4)增材制造Al-Mg4.5Mn合金的预测结果验证了所提出的多保真度框架的特征迁移能力,并证明多保真度框架在建立统一的增材制造材料疲劳寿命预测框架上的巨大潜力。此外,通过7折交叉验证确定了面向其他增材制造材料的疲劳寿命预测的最佳架构。来源:增材制造硕博联盟

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