auto_awesomeAI 辅助分析
LPBFopt | 一次就选对工艺参数基于物理模型的
LPBF工艺参数优选
把数千次参数试验评估压缩为一次高效计算。输入合金成分后，LPBFopt 会基于物理模型计算并推荐 LPBF 工艺参数，减少昂贵的打印实验试错。
开始优化
play_circle查看技术演示
实时计算
98.4% 准确率
已基于 NIST AM Bench 标准数据集进行验证。
优化流程
LPBFopt 通过多尺度物理建模，基于输入的合金成分，逐步分析确定可制造、可验证的 LPBF 工艺参数。
science
步骤 01
定义材料体系
输入合金成分，或从标准合金库中选择材料。
query_stats
步骤 02
计算凝固特征
通过 Scheil 凝固计算获得液相线、固相线及凝固区间等关键材料特征。
device_thermostat
步骤 03
求解热场与熔池行为
基于物理模型计算瞬态温度分布及熔池几何特征。
architecture
步骤 04
优化工艺窗口
综合评估激光功率、扫描速度、扫描间距与层厚，生成推荐工艺参数范围。
download
步骤 05
应用与导出
导出推荐参数集，用于实际打印设置与后续工艺验证。
用可解释的物理模型支撑参数开发
减少对经验和试错的依赖。LPBFopt 将材料科学、热过程建模与工艺优化连接起来，让参数开发过程更加透明、可解释、可复用。
10,000+
次模拟计算
45+
种支持合金
psychology
物理原生
以物理机理建模为基础，而非只依赖经验规则。模型过程透明、结果可解释，可覆盖激光与材料相互作用、相变等关键现象。
cloud
云端计算
平台部署于云端，无需额外采购高性能硬件或维护复杂 IT 基础设施。通过浏览器即可访问高性能计算能力，支持快速迭代与协同开发。
settings_input_component
关键参数联合优化
面向多种合金体系，对关键工艺参数进行联合优化。优化对象不仅包括激光功率，还涵盖扫描速度、扫描间距、扫描策略及铺粉相关参数。
precision_manufacturing
面向设备标定
可针对具体设备开展高精度标定。结合机台光学参数、工艺响应数据与粉床特征，构建更贴近实际设备行为的工艺预测模型。
准备好减少试错成本了吗？
借助 LPBFopt，减少试错、提升效率，让增材制造参数开发更加稳定可靠。