高熵合金（HEA）憑借多主元（≥5種元素）的固溶強化效應(yīng)，成為極端環(huán)境材料的新寵。美國HRL實驗室開發(fā)的CoCrFeNiMn粉末，通過SLM打印后抗拉強度達1.2GPa，且在-196℃下韌性無衰減，適用于液氫儲罐。其主要主要挑戰(zhàn)在于元素均勻性控制——等離子旋轉(zhuǎn)電極霧化（PREP）工藝可使各元素偏析度<3%，但成本超$2000/kg。近期，中國科研團隊通過機器學(xué)習(xí)篩選出FeCoNiAlTiB高熵合金，耐磨性比工具鋼提升8倍，已用于石油鉆探噴嘴的批量打印。金屬粉末的循環(huán)利用技術(shù)可降低3D打印成本30%以上。黑龍江冶金鈦合金粉末品牌

金屬玻璃因非晶態(tài)結(jié)構(gòu)展現(xiàn)超”高“強度（>2GPa）和彈性極限（~2%），但其制備依賴毫米級薄帶急冷法，難以成型復(fù)雜零件。美國加州理工學(xué)院通過超高速激光熔化（冷卻速率達10^6 K/s），成功打印出鋯基（Zr??Cu??Al??Ni?）金屬玻璃齒輪，晶化率控制在1%以下，硬度達550HV。該技術(shù)采用粒徑<25μm的預(yù)合金粉末，激光功率密度需超過500W/mm2以確保熔池瞬間冷卻。然而，非晶合金的打印尺寸受限——目前比較大連續(xù)結(jié)構(gòu)為10cm×10cm×5cm，且殘余應(yīng)力易引發(fā)自發(fā)斷裂。日本東北大學(xué)通過添加0.5%釔（Y）細化微觀結(jié)構(gòu)，將臨界打印厚度從3mm提升至8mm，拓展了其在精密軸承和手術(shù)刀具中的應(yīng)用。

金屬粉末的循環(huán)利用是降低3D打印成本的關(guān)鍵。西門子能源開發(fā)的粉末回收站，通過篩分（振動篩目數(shù)200-400目）、等離子球化（修復(fù)衛(wèi)星球）與脫氧處理（氫還原），使316L不銹鋼粉末復(fù)用率達80%，成本節(jié)約35%。但多次回收會導(dǎo)致粒徑分布偏移——例如，Ti-6Al-4V粉末經(jīng)5次循環(huán)后，15-53μm比例從85%降至70%，需補充30%新粉。歐盟“AMPLIFII”項目驗證，閉環(huán)系統(tǒng)可減少40%的粉末廢棄，但氬氣消耗量增加20%，需結(jié)合膜分離技術(shù)實現(xiàn)惰性氣體回收。

太空探索中，3D打印技術(shù)正從“地球制造”轉(zhuǎn)向“地外資源利用”。NASA的“月球熔爐”計劃提出利用月壤中的鈦鐵礦（FeTiO?）與氫還原技術(shù)，原位提取鈦、鐵等金屬元素，并通過激光燒結(jié)制成結(jié)構(gòu)件。實驗表明，月壤模擬物經(jīng)1600℃熔融后可打印出抗壓強度超20MPa的墻體模塊，密度為地球鋁合金的60%。歐洲航天局（ESA）則開發(fā)了太陽能聚焦系統(tǒng)，直接在月球表面熔化月壤粉末，逐層建造輻射屏蔽層，減少宇航員暴露于宇宙射線的風險。但挑戰(zhàn)在于月壤的高硅含量（約45%）導(dǎo)致打印件脆性明顯，需添加2-3%的粘結(jié)劑（如聚乙烯醇）提升韌性。未來，結(jié)合機器人自主采礦與打印的閉環(huán)系統(tǒng)，或使月球基地建設(shè)成本降低70%。

鎳基高溫合金（如Inconel 718、Hastelloy X）是航空發(fā)動機渦輪葉片的主要材料。3D打印可制造內(nèi)部冷卻流道等傳統(tǒng)工藝無法實現(xiàn)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，使葉片耐溫能力突破1000℃。然而，高溫合金粉末的打印面臨兩大難題：一是打印過程中易產(chǎn)生元素偏析（如Al、Ti的蒸發(fā)），需通過調(diào)整激光功率和掃描速度優(yōu)化熔池穩(wěn)定性；二是后處理需結(jié)合固溶強化和時效處理，以恢復(fù)γ'強化相分布。美國NASA通過EBM（電子束熔化）技術(shù)打印的Inconel 718渦輪盤，抗蠕變性能提升15%，但粉末成本高達$300-500/kg。未來，低成本回收粉末的再利用技術(shù)或成行業(yè)突破口。 鈦-鋁復(fù)合材料粉末可優(yōu)化打印件的強度與耐蝕性。湖北金屬材料鈦合金粉末合作

鈦合金的蜂窩結(jié)構(gòu)打印可大幅減輕部件重量。黑龍江冶金鈦合金粉末品牌

人工智能正革新金屬粉末的質(zhì)量檢測流程。德國通快（TRUMPF）開發(fā)的AI視覺系統(tǒng)，通過高分辨率攝像頭與深度學(xué)習(xí)算法，實時分析粉末的球形度、衛(wèi)星球（衛(wèi)星顆粒）比例及粒徑分布，檢測精度達±2μm，效率比人工提升90%。例如，在鈦合金Ti-6Al-4V粉末篩選中，AI可識別氧含量異常批次（>0.15%）并自動隔離，減少打印缺陷率25%。此外，AI模型通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測粉末流動性（霍爾流速）與松裝密度的關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)霧化工藝參數(shù)優(yōu)化。然而，AI訓(xùn)練需超10萬組標記數(shù)據(jù)，中小企業(yè)面臨數(shù)據(jù)積累與算力成本的雙重挑戰(zhàn)。黑龍江冶金鈦合金粉末品牌