金屬3D打印的主要材料——金屬粉末，其制備技術直接影響打印質量。主流工藝包括氬氣霧化法和等離子旋轉電極法（PREP）。氬氣霧化法通過高速氣流沖擊金屬液流，生成粒徑分布較寬的粉末，成本較低但易產生空心粉和衛星粉。而PREP法利用等離子電弧熔化金屬棒料，通過離心力甩出液滴形成球形粉末，其氧含量可控制在0.01%以下，球形度高達98%以上，適用于航空航天等高精度領域。例如，某企業采用PREP法生產的鈦合金粉末，其疲勞強度較傳統工藝提升20%，但設備成本是氣霧化法的3倍。選擇性激光熔化（SLM）技術通過逐層熔化金屬粉末實現復雜金屬構件的高精度成型。杭州金屬粉末合作

液態金屬（鎵銦錫合金）3D打印技術通過微注射成型制造可拉伸電路，導電率3×10? S/m，拉伸率超200%。美國卡內基梅隆大學開發的直寫式打印系統，可在彈性體基底上直接沉積液態金屬導線（線寬50μm），用于柔性傳感器陣列。另一突破是納米銀漿打印：燒結溫度從300℃降至150℃，兼容PET基板，電阻率2.5μΩ·cm。挑戰包括：① 液態金屬的高表面張力需低粘度改性劑（如鹽酸處理）；② 納米銀的氧化問題需惰性氣體封裝。韓國三星已實現5G天線金屬網格的3D打印量產，成本降低40%。

金屬3D打印的粉末循環利用率超95%，但需解決性能退化問題。例如，316L不銹鋼粉經10次回收后，碳含量從0.02%升至0.08%，需通過氫還原爐（1200℃/H?）恢復成分。歐盟“AMEA”項目開發了粉末壽命預測模型：根據霍爾流速、氧含量和衛星粉比例計算剩余壽命，動態調整新舊粉混合比例（通常3:7）。瑞典H?gan?s公司建成全球較早零廢棄粉末工廠：廢水中的金屬微粒通過電滲析回收，廢氣中的納米粉塵被陶瓷過濾器捕獲（效率99.99%），每年減排CO? 5000噸。

微波燒結技術利用2.45GHz微波直接加熱金屬粉末，升溫速率達500℃/min，能耗為傳統燒結的30%。英國伯明翰大學采用微波燒結3D打印的316L不銹鋼生坯，致密度從92%提升至99.5%，晶粒尺寸細化至2μm，屈服強度達600MPa。該技術尤其適合難熔金屬：鎢粉經微波燒結后抗拉強度1200MPa，較常規工藝提升50%。但微波場分布不均易導致局部過熱，需通過多模腔體設計和AI溫場調控算法（精度±5℃）優化。德國FCT Systems公司推出的商用微波燒結爐，支持比較大尺寸500mm零件，已用于衛星推進器噴嘴批量生產。3D打印金屬粉末的球形度和粒徑分布直接影響打印件的致密度和力學性能。

基于工業物聯網（IIoT）的在線質控系統，通過多傳感器融合實時監控打印過程。Keyence的激光位移傳感器以0.1μm分辨率檢測鋪粉層厚，配合高速相機（10000fps）捕捉飛濺顆粒，數據上傳至云端AI平臺分析缺陷概率。GE Additive的“A.T.L.A.S”系統能在10ms內識別未熔合區域并觸發激光補焊，廢品率從12%降至3%。此外，聲發射傳感器通過監測熔池聲波頻譜（20-100kHz），可預測裂紋萌生，準確率達92%。歐盟“AMOS”項目要求每批次打印件生成數字孿生檔案，包含2TB的工藝數據鏈，滿足航空AS9100D標準可追溯性要求。

馬氏體時效鋼（18Ni300）粉末通過定向能量沉積（DED）技術，可制造兼具高韌性和超高的強度的模具鑲件。杭州金屬粉末合作

基于卷積神經網絡（CNN）的熔池監控系統，通過分析高速相機圖像（5000fps）實時調整激光參數。美國NVIDIA開發的AI模型，可在10μs內識別鑰匙孔缺陷并調整功率（±30W），將氣孔率從5%降至0.8%。數字孿生平臺模擬全工藝鏈：某航空支架的仿真預測變形量1.2mm，實際打印偏差0.15mm。德國通快（TRUMPF）的AI工藝庫已積累10萬組參數組合，支持一鍵優化，使新材料的開發周期從6個月縮至2周。但數據安全與知識產權保護成為新挑戰，需區塊鏈技術實現參數加密共享。杭州金屬粉末合作