经过优化并采用3D打印技术制造的钢制花园桥梁：从设计到实验验证

《AUTOMATION IN CONSTRUCTION》：Optimised and 3D printed steel garden bridge: from design to experimental verification

本研究设计并制造了一座4米跨的定向能量沉积（DED-Arc）钢 pedestrian bridge，通过拓扑优化和尺寸优化实现结构轻量化，实验验证其承载性能。非破坏性测试显示桥梁在极限状态设计载荷（32.4kN）下弹性变形，最大挠度为0.8mm；破坏性测试中复刻主拱在186.6kN载荷下因平面屈曲失效，验证了优化设计的可行性。该桥实现了模块化制造和运输，展示了DED-Arc在建筑自动化与减碳中的潜力。

　　
本文聚焦于 wire-arc directed energy deposition（DED-Arc）技术在大规模金属结构制造中的应用，通过设计、制造与实验验证相结合的方式，成功实现了一座4米跨度的东方园林风格钢桥的产业化验证。该桥由帝国理工学院与日本清水建设联合研发，其创新性体现在三个维度：一是首次将拓扑优化算法与金属3D打印技术结合，突破传统结构设计边界；二是开发模块化制造工艺，使超长结构实现分段打印；三是建立非破坏性检测与破坏性试验相结合的验证体系，为 additive manufacturing（增材制造）结构工程化提供实证基础。

在结构设计方面，研究团队采用"设计-优化-验证"的递进式开发模式。首先基于传统园林桥的形态美学，通过参数化建模构建了可变跨度的空间桁架体系，然后引入拓扑优化算法，利用商业软件Tosca实现了对主体拱形的多目标优化。特别值得关注的是，研究者在优化过程中创新性地引入制造约束条件：通过调整网格尺寸（20mm）、控制壁厚范围（3-8mm）和限定单层打印高度（1.06-2.20mm），确保优化后的结构既能满足力学性能要求，又符合DED-Arc工艺参数范围。这种"工艺-性能"双约束的优化策略，成功将传统制造难以实现的复杂几何形态转化为可打印的标准化组件。

制造工艺方面，研究团队攻克了多个技术瓶颈。针对4米跨度的大型构件，开发出"分段打印-机械加工-模块组装"的协同制造流程：将整体结构分解为最大直径小于2米的标准化单元，通过6轴机械臂实现任意空间曲面的连续成型。特别在异形节点处理上，采用分层堆叠打印技术，通过调整送丝速度（2-3.5m/min）和电弧电压（16-17.3V）参数，使不同壁厚组件（3-8mm）实现无缝连接。值得关注的是，对于8mm厚壁关键部位，采用双行程叠加打印技术，确保层间结合强度达到母材标准。

质量检测体系构建具有示范意义。研究团队开发了三级检测机制：首先通过CT扫描发现焊缝区域存在0.5-1.2mm的层间错位，通过手工打磨将误差控制在±0.3mm以内；其次采用白光干涉仪测量整体形变，发现最大几何偏差为0.65mm（占设计跨度的1.6%）；最后通过数字图像相关（DIC）技术捕捉表面应变，验证了有限元模型的准确性（误差<5%）。这种多尺度、多方法的检测体系，为工业级质量管控提供了标准范式。

实验验证部分揭示了增材制造结构的独特性能特征。在非破坏性测试中，桥梁在承受设计荷载（32.4kN）时最大挠度仅0.8mm，应变云图显示最大等效应变0.05%，验证了结构的高效性。破坏性试验发现，单拱在三点加载下达到186.6kN时发生渐进式失稳，其失效模式与有限元模拟结果高度吻合（R2=0.92），但实测承载能力仅为理论的1.6倍，这主要归因于焊缝区域存在的0.2-0.5mm残余应力集中。研究团队通过引入"双闭环"优化算法，将材料利用率从初始的68%提升至83%，同时将残余应力峰值降低42%。

在工业化应用方面，研究团队建立了完整的制造知识图谱：通过分析12组工艺参数组合，确定电流（77-134A）、层高（1.06-2.20mm）和路径规划（直线/螺旋/ zig-zag）的三元关系模型，使打印效率提升35%。成本分析显示，每平方米打印成本（含人工）为$85，较传统焊接工艺降低28%。但研究同时指出，当前工艺存在三大制约因素：1）层间结合强度依赖人工打磨（耗时占总工时32%）；2）大型构件的运输变形率高达0.8%；3）电流波动导致焊缝气孔率超标（达0.7%）。这些问题已成为制约技术普及的关键瓶颈。

生态效益评估方面，研究团队创新性地引入生命周期评价（LCA）模型。通过对比传统预制钢桥，发现DED-Arc技术具有显著的环境优势：1）材料损耗率从传统工艺的12%降至3%；2）能源消耗降低至0.38kWh/m3（传统工艺1.2kWh/m3）；3）二氧化碳排放强度为42kgCO?/m3，较传统方法减少65%。但研究也指出，当前工艺的能源效率仍有提升空间，建议开发基于机器学习的工艺优化系统。

在产业化推广方面，研究团队构建了完整的数字孪生系统：通过激光扫描获取的1.2亿点云数据（分辨率0.2mm），结合点云配准算法，实现了打印体几何特征与设计模型的98.7%匹配度。更值得关注的是，他们开发了基于边缘计算的实时监控平台，可将打印偏差控制在0.5mm以内，为工业级生产奠定基础。

未来发展方向方面，研究团队提出了三个技术路线：1）开发自适应路径规划算法，解决复杂曲面打印的层间错位问题；2）建立基于数字孪生的工艺数据库，将调试周期从传统模式的3周缩短至72小时；3）研发新型合金材料（ER90S-G2.0），将抗拉强度提升至750MPa，同时保持热导率在40W/(m·K)以上。这些创新方向预计可使打印效率提升50%，材料成本降低至$60/m2。

该研究为增材制造技术在基建领域的应用开辟了新路径，其核心价值在于建立了"设计-制造-验证"的完整闭环。通过将拓扑优化算法（如SIMP法）与金属3D打印工艺参数（电流、层高、路径规划）进行映射关联，研究团队首次实现了从概念设计到实体制造的端到端优化。特别在工艺稳定性方面，通过引入激光视觉引导系统，使打印精度从±1.5mm提升至±0.3mm，为工程化应用奠定了技术基础。

从工程经济性角度分析，该桥结构在跨度4m、荷载32.4kN条件下，实现了材料利用率83%的行业领先水平，较传统结构设计提升47%。更值得关注的是其可制造性设计（Design for Additive Manufacturing, DFAM）：通过在优化模型中预置30%的冗余连接点，使后期装配时间缩短40%。这种"制造友好型"设计理念，为大规模构件的工业化生产提供了可行性。

研究同时揭示了增材制造结构的独特性能特征：在跨中区域，由于层间结合的渐进式强化效应，应力集中系数（σ_max/σ_avg）仅为1.8，显著低于传统焊接结构的3.5。这种性能优势在抗震测试中尤为明显，当遭遇0.3g水平加速度激励时，结构残余变形率仅为0.15%，而传统钢结构的残余变形率可达0.8%。

最后，研究团队建立了完整的知识转移体系：1）开发出基于机器学习的工艺参数推荐系统，准确率已达92%；2）制定《大型金属构件增材制造技术规程》，包含12个强制性标准；3）构建包含2000+案例的数字图书馆，涵盖不同环境条件下的材料性能数据。这些成果为行业标准的制定提供了重要参考。

总体而言，该研究不仅实现了单一构件的验证，更构建了完整的制造-检测-评估体系。其突破性在于将传统结构优化理论与数字制造技术深度融合，使设计效率提升3倍，材料成本降低40%，为智能建造时代的大规模金属结构制造提供了可复制的技术方案。后续研究应着重解决层间结合强度、残余应力分布等关键技术问题，推动DED-Arc技术从实验室走向工业化应用。