晶格基因组：增材制造中面向区域定制与组件级多目标协同设计的可编程框架

《Advanced Science》：Lattice Genome Framework for Regionally Tailored Component-Level Multi-Objective Design in Additive Manufacturing

本期推荐一篇面向增材制造先进结构材料的前沿研究。论文提出了“晶格基因组”（Lattice Genome）框架，通过整合高通量仿真与机器学习，系统构建了从几何“基因型”到性能“表型”的完整映射。该框架实现了在恒定相对密度下对组件内部应力分布的程序化调控，并显著提升了含空腔功能部件的承载能力（提升62%）与破坏路径可控性，为面向复杂服役条件的多功能、轻量化工程部件设计提供了全新的数据驱动范式。

　　

引言：从经验设计到数据驱动的晶格基因工程

在航空航天、生物医学与机械工程等领域，对轻量化、高强韧及功能一体化构件的需求日益迫切。由增材制造（Additive Manufacturing, AM）技术制备的晶格结构为此提供了前所未有的机遇，其高设计自由度允许对刚度、强度、能量吸收等性能进行精细调控。然而，巨大的设计空间与复杂的“结构-性能”关系制约了其高效开发。传统设计方法，无论是基于经验的试错、拓扑优化，还是功能梯度设计，往往面临计算成本高昂、优化目标单一、难以实现复杂区域协同调控等挑战。

为此，本研究受“材料基因组计划”启发，提出了面向增材制造的“晶格基因组”（Lattice Genome）框架。其核心是将晶格设计的最小可编码、可复用、可空间重组的单元定义为“基因”，并构建一个从几何“基因型”到结构“表型”的完整映射数据库。该框架旨在实现从“局部经验优化”到“全局基因组驱动设计”的范式转变，为复杂工程构件的智能、可编程设计铺平道路。

晶格基因组框架的工作流程

该框架的核心是建立“基因型-表型”映射，其工作流程可分为四个互补的阶段。首先，定义“晶格基因”，它包含两个核心实体：几何基因（单元尺寸、拓扑、相对密度、杆件形貌修正等）和过程基因（材料本构参数、工艺参数及制造条件下校准的等效性能）。其次，在几何约束下随机生成大量晶格构型，通过经校准的高通量有限元仿真批量获取其力学性能，并利用机器学习构建“基因型-表型”快速预测模型。接着，利用高通量仿真数据建立“结构-性能”映射，持续扩展晶格基因数据库。最后，利用该数据库和预测器，根据预设的性能目标场（如应力分布），对“基因”进行选择与空间重组，实现面向特定应用的基因组驱动的组件级设计。

高通量仿真：框架的核心数据引擎

传统晶格设计方法受限于主观偏好和有限的设计空间探索。本研究采用全自动高通量仿真作为核心数据引擎，在仅设定基本几何约束（如粉末床激光熔融技术的可制造性）后，程序可随机生成数万种晶格构型并并行评估其力学性能。在单台工作站上，5个月内完成了超过20,000个随机晶格压缩仿真，构建了庞大的性能数据集。在20%的相对密度下，晶格的弹性模量覆盖1000-10,000 MPa，抗压强度覆盖20-120 MPa，展现出一个极其宽广的设计空间。该数据库构成了晶格基因数据库的原型，为后续性能预测和组件设计提供了丰富的训练样本和统计规律，例如发现了公共节点数与宏观力学性能之间存在的明确分布规律。

提高仿真精度的修正策略

有限元仿真与实验观测之间的系统性偏差是晶格设计中的长期瓶颈。本研究采用了两阶段仿真修正策略。首先，基于成形倾角，将设计杆件直径映射为有效承载直径，以表征制造引起的几何偏差。其次，引入基于实验的非线性力学修正方法，调整有限元模型中的有效本构参数，以反映因尺寸减小导致的力学性能下降。应用此修正策略后，不同相对密度下仿真与实验的弹性模量和抗压强度的平均偏差降至5%以下。这使得高通量仿真框架能够可靠且可扩展地获取晶格力学性能。

机器学习预测晶格性能

为了评估数据库在性能预测中的作用，研究以晶格几何参数为输入，弹性模量和抗压强度为输出，训练了集成学习模型。预测模型在测试集上取得了高精度：对于抗压强度，决定系数R²=0.92，均方误差MSE=8.86 MPa²；对于弹性模量，R²=0.91，MSE=1.51×10⁵MPa²。预测值与实际值的整体偏差控制在5%以内，证明了该数据驱动方法能够系统性地捕获和泛化“结构-性能”关系，为后续的区域调控和组件级优化奠定了坚实的计算基础。

应用案例一：恒定相对密度下的程序化应力调控

传统的应力调控策略通常依赖有限的单元类型组合或构建梯度相对密度，但这往往改变整体质量分布。本研究首次在晶格基因组框架内，演示了在保持整体相对密度恒定的前提下，对构件内部应力分布进行程序化调控的能力。研究人员设计了一个长方体构件，并将其划分为三个功能区域。通过从数据库中选择和组合71种具有不同抗压强度的晶格进行差异化填充，并在界面处引入锥形过渡结构以确保连接平滑。有限元仿真结果表明，在1mm压缩位移下，构件内部应力分布与设计目标高度吻合，关键字母区应力最高，边框次之，内部呈现平滑梯度。各功能区域平均应力与设计目标的偏差在10%以内。该案例实现了在20%相对密度下高达100 MPa的可调应力范围，将构件设计从局部单元优化提升至全局协调优化，为多目标调控和可扩展的组件级增材制造奠定了基础。

应用案例二：增强承载能力与破坏路径重定向

在航空航天电子舱、能源系统电池模组等工程系统中，常需对核心功能区域进行特殊保护。本研究进一步展示了如何在晶格基因组框架下，通过差异化填充策略，在保持相对密度和全局几何不变的前提下，同时增强构件承载能力并主动引导破坏位置远离关键区域。针对一个含中心十字形空腔的构件，比较了三种设计方案：均匀体心立方（BCC）填充、全局最强均匀晶格（UML）填充以及区域可编程晶格结构（RPLS）填充。

在RPLS设计中，首先根据从实体构件仿真中获得的均化应力场，从数据库中选择匹配的晶格实现整体应力均匀化。进而，采用“夹持-弱化”的分层调控策略，在预定破坏区域两侧布置高刚度晶格层，迫使中间弱化层优先发生大变形并失效，从而引导裂纹在目标区域萌生和扩展。定量对比显示，RPLS的最大承载能力达到92.9 kN，比均匀BCC设计（57.2 kN）高出约62%，比UML设计（62.4 kN）高出49%。破坏模式分析表明，BCC和UML均在空腔边缘的核心功能区萌生裂纹，而RPLS的裂纹则首先出现在远离空腔的两个远端边缘区域。这证明了“全局最强单元”不等于“全局最优设计”，RPLS通过调整局部柔度与刚度分布，实现了载荷的全局性能优化与局部风险管理的协同。

讨论与展望

本文提出的晶格基因组框架，通过将计算密集的探索阶段前置于自动化高通量流程中以构建晶格单元数据库，显著提高了设计效率，降低了边际成本。在面对复杂、多目标设计需求时，该方法在设计效率、可重用性和工程可部署性方面展现出明显优势。

当然，该框架目前仍存在一定局限性。当前数据库主要基于Ti-6Al-4V和Al-Mg-Sc-Zr合金的性能数据，尚未系统扩展至更广泛的材料体系。构件中的残余应力与微观组织耦合效应也尚未纳入，可能影响极端服役条件下的预测精度。此外，内部粉末去除仍是复杂区域变密度晶格结构工程应用的关键约束，未来需将其作为独立约束与力学目标协同优化。

未来研究将进一步把区域可编程晶格的可控性从静态载荷性能扩展到更复杂的功能需求，如疲劳寿命、冲击响应、热管理及多物理场耦合。最终目标是将可编程晶格嵌入集成化的“设计-仿真-制造”工作流，建立一个面向性能与场景的高效自适应设计完整数据库与算法生态系统，加速复杂功能结构的工程转化。