在3D打印技术深度渗透工业生产的今天，如何提升良率和缩短生产和迭代周期已成为企业降本增效的核心命题。想要用仿真来指导生产，提高良率，大前提是仿真软件本身的准确程度相对较高。
固有应变预测值从何而来
不同于结构仿真，生产仿真的核心除了算法本身，来源于实际环境中的参数也至关重要。打印过程中涉及到的实际参数主要是两部分：一个是材料参数，一个是环境参数。这导致对通用的“固有应变体素法”而言，测得关键的“固有应变”成为重中之重，它的理论意义是材料本身的一种属性。但打印是通过粉末经过熔融到凝固，最终形成零件的过程，而过程中存在很多的不可控，不可测量的因素，比如：粉末的组成元素或杂质的细微差别，设备激光器的细微差别，工作环境的气氛含量差别等，最终反映到零件上造成零件的变形状态不同。那么把所谓的“固有应变”视为影响零件变形状态的一个系数更为合适。该系数可通过零件的变形状态反推，一个好的反推算法就成为了精准的关键。
图1 固有应变预测
影响仿真准确性的另一诱因
假设得到了一个准确的固有应变系数，并且使用了经用户测量的材料参数。仿真就一定最准确了吗？
答案是：不一定！因为单元划分的大小和合理性也会决定仿真结果是否准确。夸张比喻，相同的零件划分成10个单元和1亿个单元，仿真结果的精准度不言而喻。针对划分的合理性举个例子：比如薄壁方桶，只使用单层体素网格结构无法良好仿真出结构实际打印产生的屈曲现象，必须要两层单元才可以。所以划分单元的合理性也成为了仿真结果是否准确的关键因素。
因此，网格划分的细致程度达到能表达出想查看的关键特征，再加上高性能的计算，就可以实现短时间内预测出薄壁结构出现的屈曲变形。
图2 薄壁方桶零件添加晶格前后对比
工艺方案的虚拟迭代
除了预判生产结果，仿真软件还能用来做什么？
那就是工艺方案的虚拟迭代。有工程师会通过在行业多年的工作经验来完成零件的迭代，这一定是可以的。但生产周期一旦紧凑，工艺准备时间有限，那迭代速度就会无法达到要求。传统的仿真软件算法一天完成1轮仿真，而现在可以一天进行5轮仿真和变形补偿。这将会极大地提升研发效率······
以技术突破赋能高效优化
如何在有限时间内实现工艺方案的最大化迭代优化，成为制造企业面临的现实挑战。漫格VoxelDance Engineering(VDE)打印过程仿真套件通过技术创新构建了全流程工艺优化能力：
专为增材制造开发的独立算法： 避免了传统通用软件的冗余代码问题。通过GPU并行计算架构，计算效率比传统CPU算法提升5-10倍。
超大规模文件处理能力： 经过暴力测试，单个18G的模型文件仍能流畅运行，可满足航空航天、重型装备等领域复杂零件的仿真需求。
本地AI模块与自适应网格： 内置本地神经网络AI模块，辅助固有应变值提取，支持自适应网格划分和百万级以上网格计算。
全方位仿真与后处理： 可进行热、力、热力耦合仿真，涵盖完整的后处理工艺流程。仿真结果包含温度、位移、应力等专业数据。
精准补偿功能： 支持基于仿真结果的线性补偿与非线性补偿，可直接在软件内对比零件扫描模型与设计模型，并基于扫描结果进行针对性补偿。
图3 VoxelDance Engineering 仿真套件界面
叶轮工艺优化，支撑减少60%
以某企业的叶轮打印工艺优化为例，VDE由于采用了高效的GPU并行计算架构，使打印过程仿真在有限时间内进行工艺优化，大大缩短了工艺周期，使其短时间内高效迭代能力展现出显著价值。过去，该叶轮的制造方案采用满版支撑，不仅打印时间长，还造成大量材料浪费；通过VDE的多轮仿真优化，最终实现了支撑减少60%，效率显著提升。
图4 叶轮模型
第一轮仿真：识别核心变形区域
采用简化支撑结构进行仿真，快速定位叶轮变形较大的关键位置，为后续支撑优化提供方向。
图5 采用简化支撑结构进行仿真
第二轮仿真：优化控形支撑，规避工艺风险
在变形较大区域添加控形支撑后再次仿真，结果显示整体变形明显改善，但发现打印过程中存在刮刀碰撞的工艺风险，需进一步调整支撑布局。
图6 在变形较大区域添加控形支撑后再次仿真
第三轮仿真：消除风险，实现最优方案
针对刮刀碰撞风险点，补充高强度支撑并完成第三次仿真——最终结果显示，工艺风险完全消除，叶轮整体变形控制在合理范围。
图7 补充高强度支撑并完成第三次仿真
整个优化过程中，企业在有限时间内完成3次仿真、2次工艺升级，最终支撑用量较原方案减少60%，打印时间大大缩短，材料浪费与生产周期实现双重优化。
图8 3D打印的叶轮零件
仅依靠仿真软件进行单次打印预判的时代已经过去。如今，能够通过一套完整解决方案——涵盖模型处理、支撑设计、打印仿真、变形补偿及支撑联动等全流程——大幅提升整个研发团队生产效率，才是行业发展的未来方向。当前，除航空航天领域外，3C电子和鞋业也正迎来市场上升期。在这一背景下，高效率、高精度与用户友好性已成为帮助使用者抢占先机的关键要素。
