面向航空航天增材制造的设计支持：来自行业实践的设计方法与挑战洞察

《Design Science》：Supporting design for additive manufacturing: insights from product development practices in the aerospace industry

本文聚焦航空航天领域增材制造（AM）的设计挑战，探讨了设计师在开发AM航空航天部件时所需的设计支持及采用的设计方法。研究通过访谈20位来自全球航空航天机构的AM专家，识别了AM在轻量化、功能集成等方面的机遇，以及认证、表面粗糙度等挑战，并总结了当前设计支持工具（如仿真软件、拓扑优化）的效能与局限，最终构建了一个通用的航空航天AM设计方法模型，为提升AM在航空航天领域的应用成熟度提供了实践指导。

　　

在航空航天工业追求高性能、轻量化与低成本制造的浪潮中，增材制造（Additive Manufacturing, AM），俗称3D打印，正以其独特的层叠制造方式改变着产品的设计与生产范式。与传统减材制造相比，AM允许设计师突破几何约束，制造出内部含复杂流道、实现部件一体化整合的创新型轻质部件，从而显著减轻重量、缩短生产周期。全球航空航天零部件市场预计从2023年的约9000亿美元增长至2030年的约12300亿美元，AM技术在其中被视为关键的增长推动力。特别是在航空发动机部件（如喷油器、燃烧室）、航天器结构支架、射频天线等领域，AM已经展示了其巨大潜力。例如，GE航空通过AM将燃油喷嘴的零件数量从20个减少到1个，重量减轻了25%；英国Orbex公司利用AM制造火箭发动机，实现了90%的成本削减和50%的时间节省。

然而，机遇与挑战并存。AM逐层加工的工艺特性也引入了新的制造可行性问题，如表面粗糙度、各向异性、残余应力和变形等，这些因素直接影响部件的性能和寿命。在航空航天这类对安全性和可靠性要求极高的领域，这些制造缺陷使得AM部件的鉴定（Qualification）和认证（Certification）过程变得尤为复杂和昂贵。设计师们因此面临一个核心难题：如何充分利用AM的设计自由度，同时又能妥善平衡其工艺约束，确保最终产品能满足苛刻的航空航天标准？现有的设计支持工具，如计算机辅助工程（CAE）软件、仿真工具和设计指南，虽然提供了一定帮助，但其有效性参差不齐，专门针对AM的软件支持仍然有限，且缺乏统一的标准。此外，设计师们普遍面临材料性能数据不足、设计知识共享有限、以及对AM设计与后处理要求之间关系理解不深等知识缺口。因此，深入探究航空航天行业专家在实际产品开发中如何应用设计支持、采用何种设计方法来应对这些挑战，对于推动AM技术在航空航天领域的成熟应用至关重要。

为回答上述问题，本研究采用探索性访谈方法，对20位来自9个国家、10个组织的航空航天AM专业人士进行了深入访谈。受访者背景多样，包括航空航天制造商、国防承包商、空间机构、火箭制造公司、AM软件公司和国际标准组织等，确保了研究结果的广泛代表性。访谈提纲围绕四个核心主题展开：AM在航空航天领域的应用机遇与挑战、当前使用的设计支持类型及其有效性、组件关键性（Criticality）对设计决策的影响，以及AM如何改变产品开发过程中的整体设计方法。所有访谈内容被转录后，使用NVivo软件进行主题分析，通过演绎和归纳编码的方式识别出关键主题。

研究发现，激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）是航空和航天应用中最主要的金属AM工艺。受访者普遍认为，AM的优势在于其设计自由度高，能够实现拓扑优化（Topology Optimisation）和部件整合（Part Consolidation），从而带来减重、降低成本、缩短交货时间等收益。然而，挑战也同样突出，主要集中在认证与鉴定过程的复杂性、设计与制造环节整合的困难、材料与工艺的一致性（如表面粗糙度对疲劳性能的影响），以及AM技术工业化推广所面临的组织性障碍（如人才技能缺口）。

在设计支持方面，研究识别了实用性和计算性两大类支持工具。实用性支持包括内部设计指南、迭代原型制作、与标准机构（如ASTM、ECSS）合作制定规范、应力消除技术以及跨学科协作（如设计工程师与制造工程师的紧密沟通）。计算性支持则涵盖仿真软件（用于预测应力集中、变形、制造可行性）、材料性能数据库、拓扑优化工具、集成的CAE软件包（如Magics）和构建准备软件。这些工具帮助设计师在概念开发、工艺仿真和后期处理规划等阶段做出更明智的决策。但现有支持工具仍存在明显不足，例如，缺乏能够综合考虑设计、仿真、制造的一体化CAE套件；仿真软件能识别问题区域但难以预测问题严重程度；拓扑优化工具的结果直接用于打印可能存在风险，且其生成的非传统几何外形有时会因“太丑”而被航空航天客户拒绝，需要二次优化以符合行业审美。

值得注意的是，AM的引入显著改变了传统的产品开发流程（Product Development Process, PDP）。传统的PDP模型（如Ulrich等人提出的规划、概念开发、系统级设计、详细设计、测试与优化、生产爬升六个阶段）通常是顺序进行的。而AM由于其设计与制造的紧密集成，导致其PDP变得更加迭代和协同。基于访谈数据，本研究构建了一个通用的航空航天AM设计方法模型，该模型包含七个关键阶段：1. 需求定义（Requirements Definition）：明确产品功能、性能要求，并早期考虑材料与AM工艺选择；2. AM适用性评估（AM Suitability Evaluation）：评估AM是否为该产品的最佳制造方案，权衡收益与约束；3. 初始概念开发（Initial Concept Development）：生成并迭代设计概念，同时考虑验证与确认（Verification and Validation）策略；4. DfAM原则集成（DfAM Principles Integration）：应用面向增材制造的设计（Design for Additive Manufacturing, DfAM）原则，如部件整合、为功能而设计（Design for Functionality, DfF），并平衡设计优化与制造约束；5. 后处理规划（Post-Processing Planning）：提前规划支撑结构去除、表面处理（如降低表面粗糙度）、检测（Design for Inspectability, DfI）等后处理步骤；6. 构建仿真与AM设计验证（Build Simulation and AM Design Verification）：使用仿真软件进行构建过程模拟，优化零件摆放方向和支持结构设计，验证制造可行性；7. 原型制作与测试（Prototyping and Testing）：通过打印测试件（如随炉试块）和功能原型来验证设计性能、材料特性并进行鉴定测试。整个过程充满反馈循环，并非线性进行。

组件关键性被定义为部件失效后果的严重性及其发生概率，它显著影响设计方法。对于高关键性部件，设计师往往采取更保守的策略，例如选择更成熟的材料、增加安全余量、引入冗余设计，并遵循更严格的测试和鉴定流程。

在技术方法上，本研究主要依赖于半结构化访谈（Semi-structured Interviews）作为数据收集的核心手段。访谈对象是来自全球多家航空航天组织（包括大型制造商、空间机构、AM咨询公司和软件开发商）的20位专业人士，确保了样本的多样性和专业性。数据分析则采用主题分析（Thematic Analysis）法，借助NVivo软件对转录文本进行编码，以识别出关于AM机遇、挑战、设计支持和设计方法的核心主题。

研究结果首先清晰展现了AM在航空航天领域的具体应用和其带来的双重影响。机遇方面，AM在实现复杂几何形状、轻量化设计、部件整合和缩短开发周期上表现突出。挑战则集中体现在认证鉴定的高标准与不确定性、设计与制造环节整合的复杂性、材料性能（尤其是表面粗糙度）的波动性，以及技术工业化所需的人才和标准缺失。

在设计支持方面，研究发现设计师们依赖多种工具和方法。实用性支持如内部指南、迭代原型和跨团队协作被广泛使用。计算性支持如CAE软件、拓扑优化和构建仿真软件在预测和优化设计方面发挥关键作用，但它们仍存在精度不足、数据互通性差等问题。研究还指出了当前设计支持的几大空白领域，例如缺乏一体化的AM专用CAE套件、对表面粗糙度等关键工艺结果的预测能力不足、人工智能（AI）生成式设计工具尚不成熟，以及需要建立更完善的设计协作社区以促进知识共享。

本研究最重要的成果之一是提炼并提出了一个详细的航空航天AM产品设计方法模型。该模型详细描述了从需求定义到原型测试的七个阶段，并强调了其迭代性和跨阶段反馈的特点，这与传统的线性产品开发流程有显著区别。模型指出，AM设计要求设计师更早地考虑制造和后处理约束，实现设计与工艺的并发开发。

研究的讨论部分将上述发现与现有文献进行了对接，确认了许多已报道的挑战（如表面粗糙度、认证问题）的同时，也贡献了新的见解，特别是关于AM如何具体地改变航空航天领域的PDP，以及组件关键性对设计决策的细微影响。本研究强调了在航空航天领域成功应用AM，不仅需要技术上的突破，更需要一种系统性的、协作的、并且允许快速迭代和从失败中学习的设计思维和文化。

结论部分总结了本研究的理论贡献和实践意义。在理论上，它通过实证研究丰富了对航空航天AM设计实践的理解，并提出了一个反映实际工作流程的设计方法模型。在实践上，该研究为航空航天组织的设计师、工程师和管理者提供了宝贵的见解，帮助他们识别可用的设计支持、认识现有差距，并更有效地规划和执行AM项目。同时，研究也为软件开发商和标准制定机构指明了未来需要重点投入的研发方向，如开发更精准的仿真工具、建立更全面的材料数据库和促进数据共享的协作平台。最终，通过解决这些设计支持和流程上的挑战，航空航天工业将能更好地利用AM的潜力，以更低的成本和更快的速度开发出更高性能、更可靠的零部件，推动整个行业向更加数字化、智能化的方向迈进。