面向混合加工与增材制造的新型可制造性设计方法

1. 引言

在现代大规模生产的竞争格局中，制造商面临着双重挑战：在缩短时间和降低成本的同时，还要提高产品质量和灵活性。可制造性设计（DFM）作为一种关键方法应运而生，它通过将制造约束集成到设计阶段，从而缩短交付周期并提升质量。然而，传统的DFM系统通常仅限于单一制造工艺。

本文介绍了一种专为多工艺制造量身定制的新型DFM方法，特别将选择性激光烧结（SLS）等增材制造（AM）工艺与传统减材高速加工（HSM）相结合。功能金属零件增材制造的兴起带来了新的机遇，但也需要一个框架来评估制造复杂性，并为不同的零件特征选择最优工艺。

其核心概念是混合模块化设计，即将复杂零件分解为更简单的模块或“三维拼图”。每个模块可以根据其几何复杂性、材料以及成本/时间约束，使用最合适的工艺（AM或HSM）独立制造。这种方法具有并行生产、易于设计变更以及按模块进行工艺优化等优势。本文解决的主要挑战是为设计人员提供关于制造复杂性的定性信息，以促进这种混合模块化决策。

本文旨在提出这种新的DFM方法，详细阐述其基础、其融入CAD软件的潜力，并通过来自工装领域的工业案例研究进行验证。

2. 混合模块化设计方法

所提出的方法基于两大支柱：(1) 一个稳健的可制造性评估系统；(2) 一个旨在提升整体可制造性的混合模块化优化策略。

该方法提供了一个系统化框架，指导设计人员分解零件，并为每个生成的模块选择最优的制造工艺。

2.1. 可制造性评估

DFM系统的一个关键组成部分是量化可制造性的能力。本文建议超越传统的DFM尺度，开发特定的可制造性指标。对于机加工，这些指标可能涉及刀具可达性、特征复杂性和所需装夹次数。对于增材工艺，指标可以考虑悬垂角度、支撑结构需求和热变形风险。

评估过程可能涉及将这些指标与已知的工艺能力进行比较。一个具有高内部复杂性（例如随形冷却通道）的模块，在HSM方面得分可能较低，但在SLS方面得分较高，从而指导工艺选择。这些可量化指标的开发对于在CAD环境中实现决策支持的自动化至关重要。

核心要点

工艺协同

增材制造并非机加工的替代品，而是一种互补技术。混合方法利用AM制造复杂的近净形几何体，并利用HSM实现高精度、优良的表面光洁度。

复杂性驱动的分解

将零件分解为模块应由制造复杂性分析驱动，而不仅仅是几何便利性，以最大化每种工艺的效益。

早期集成

当可制造性分析在概念设计的最早阶段就被集成，并影响零件的基本架构时，这种DFM方法的真正价值才能得以实现。

分析师视角：解构混合制造论点

核心见解： Kerbrat等人提出的不仅仅是另一种DFM工具；他们倡导一种设计哲学的根本转变——从整体的、以工艺为中心的思维转向模块化的、以能力为中心的思维。真正的创新在于将制造工艺视为一系列可供编排的能力，就像软件工程师使用微服务一样。这与数字制造和“工业4.0”范式中更广泛的趋势相一致，其中灵活性和数据驱动的决策至关重要。像劳伦斯利弗莫尔国家实验室等机构在集成计算材料工程（ICME）方面的研究，强调了对此类整体性、系统级设计框架的需求。

逻辑流程与优势： 本文的逻辑是合理的：识别局限性（单工艺DFM），提出一个引人注目的替代方案（混合模块化设计），并提出实现它的方法（复杂性评估+优化）。其优势在于实用性。通过专注于可制造性指标，它在抽象的设计几何形状和具体的生产现实之间架起了一座可量化的桥梁。这比纯粹定性的DFM指南更具可操作性。选择工装（模具、模芯）作为测试案例是明智的，因为这些是高价值零件，结合AM的几何自由度和机加工的精度的成本效益立竿见影，类似于Gartner等分析师记录的航空航天部件混合制造系统的价值主张。

缺陷与关键空白： 如摘要所示，本文轻描淡写地略过了定义和计算那些通用可制造性指标的巨大挑战。“机加工复杂性”的数学基础是什么？它是刀具路径长度的函数、可达体积与不可达体积的比率，还是其他什么？缺乏一个提出的正式模型（例如加权评分函数 $C_m = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i(geometry, material)$）是一个重大的遗漏。此外，“混合模块化优化”被提及但未详细说明。系统如何建议最优分解？是暴力搜索、遗传算法还是基于规则的系统？没有这些，该方法仍然是一个高层次的概念，而非可实现的算法。装配挑战虽然被提及为先前研究过的问题，但仍然是一个关键障碍——粘合的多材料、多工艺组件的机械和热完整性并非易事，可能会抵消单个模块的优势。

可操作的见解： 对于行业采用者来说，最直接的启示是开始建立内部“可制造性痛点”数据库。将那些机加工成本极高但易于打印的特征，以及反之亦然的情况编目。这种经验知识是形成正式指标的先导。对于软件开发人员（CAD/CAM供应商）而言，路线图很明确：投资于特征识别API和基于云的制造工艺数据库，以实现实时的可制造性反馈。未来不是一台万能一体机，而是一个无缝集成的数字主线，允许设计在网络化工厂中被动态分区并路由到最佳可用工艺，这一愿景得到了美国国家标准与技术研究院（NIST）智能制造系统研究的支持。本文为那个未来提供了关键的概念蓝图。

技术细节与框架

该方法的核心可能涉及一个决策矩阵或评分系统。虽然提供的文本中没有明确说明，但可以推断出一个合理的技术实现：

可制造性指标（概念公式）： 对于给定模块 $M$ 和候选工艺 $P$（例如，HSM或SLS），可以计算一个指标 $I_{M,P}$。对于机加工，它可能与成本和时间估计成反比： $$I_{M,HSM} = \frac{1}{\alpha \cdot T_{machining} + \beta \cdot C_{tooling} + \gamma \cdot S_{setups}}$$ 其中 $T$、$C$ 和 $S$ 是归一化的时间、刀具成本和装夹次数代理，$\alpha, \beta, \gamma$ 是权重因子。对于AM，该指标可能会惩罚支撑体积 $V_s$ 和构建高度 $H$： $$I_{M,SLS} = \frac{1}{\delta \cdot V_s + \epsilon \cdot H + \zeta \cdot R_{surface}}$$ 其中 $R_{surface}$ 是表面粗糙度惩罚项。对于给定模块，指标值较高的工艺是首选。

分析框架示例（非代码）：

输入： 一个带有随形冷却通道的注塑模具的3D CAD模型。
特征识别： 系统识别出：(a) 模具主体（简单块体），(b) 复杂的内部冷却通道（蛇形路径），(c) 高精度配合面。
模块化分解（启发式）： 系统建议将模具分解为两个模块：模块A（主体）和模块B（冷却通道镶件）。
指标计算：
- 模块A（块体）：$I_{A,HSM}$ 非常高（易于机加工）。$I_{A,SLS}$ 较低（体积大，速度慢）。决策：HSM。
- 模块B（通道）：$I_{B,HSM}$ 极低（直刀具无法加工）。$I_{B,SLS}$ 较高（适合AM）。决策：SLS。
输出： 一个混合制造计划：用钢材机加工模块A。通过SLS打印模块B。设计一个用于装配的接口（例如，螺纹接口或粘合面）。

该框架将主观的设计选择转变为结构化的、可重复的分析。

未来应用与方向

这项研究的意义远远超出了工装领域：

拓扑优化部件： 生成式设计和拓扑优化的自然输出通常是高度复杂、有机的形状。一个混合DFM系统对于自动将这些形状划分为可打印和可机加工的区域至关重要，从而使这些先进设计具有商业可行性。
修复与再制造： 该方法可以反向用于修复。可以分析一个损坏的高价值部件（例如，涡轮叶片），将磨损部分识别为一个“模块”，将其机加工去除，然后在现有基体上原位增材制造一个新模块。
多材料与功能梯度零件： 未来的系统可以将材料选择集成到指标中。一个需要高导热性的模块可能被分配给铜增材制造工艺，而一个承重模块则被分配给钛合金机加工。这为真正的功能梯度混合部件铺平了道路。
人工智能驱动的分解： 下一个前沿领域是利用机器学习，基于大量过去的设计和生产数据来预测最优分解和工艺选择，从基于规则的DFM转向预测性DFM。
数字孪生集成： 可制造性指标可以输入到生产线的数字孪生中，不仅模拟每个模块的制造，还模拟它们的装配、测试和生命周期性能，从而形成数字主线的闭环。

参考文献

Boothroyd, G., Dewhurst, P., & Knight, W. (2010). Product Design for Manufacture and Assembly. CRC Press.
Gibson, I., Rosen, D., & Stucker, B. (2015). Additive Manufacturing Technologies: 3D Printing, Rapid Prototyping, and Direct Digital Manufacturing. Springer.
Frazier, W. E. (2014). Metal Additive Manufacturing: A Review. Journal of Materials Engineering and Performance, 23(6), 1917-1928.
Guo, N., & Leu, M. C. (2013). Additive manufacturing: technology, applications and research needs. Frontiers of Mechanical Engineering, 8(3), 215-243.
National Institute of Standards and Technology (NIST). (2021). Measurement Science for Additive Manufacturing. Retrieved from https://www.nist.gov/programs-programs/measurement-science-additive-manufacturing-program
ASTM International. (2021). Standard Terminology for Additive Manufacturing Technologies. ASTM F2792-12a.
Kerbrat, O., Mognol, P., & Hascoët, J.-Y. (2010). A new DFM approach to combine machining and additive manufacturing. Proceedings of the 6th International Conference on Advanced Research in Virtual and Rapid Prototyping. (This paper).