近日，西南交通大学吴圣川教授团队等在材料科学领域权威期刊Acta Materialia上发表了一项关于3D打印铝合金损伤断裂机理的重要研究成果。该研究借助先进的原位同步辐射CT成像技术，深入剖析了3D打印AlSi10Mg合金在复杂载荷条件下的损伤行为。
增材制造（AM）金属因其独特的熔池结构和内部缺陷，如未熔合、气孔等，在承受服役载荷时性能往往表现出较大分散性，这对疲劳承载部件的可靠性构成了严重威胁。尽管通过优化工艺可以在一定程度上减少缺陷，但完全消除微观缺陷仍面临巨大挑战。特别是熔池边界（MPB）与缺陷之间的空间交互作用及其对损伤机制的影响，目前尚不明确，这极大地限制了AM金属在关键领域的应用。
针对这一问题，本研究聚焦于激光粉末床熔融（L-PBF）成型的AlSi10Mg合金，系统探究了其在拉伸、低周疲劳（LCF）和高周疲劳（HCF）载荷下的损伤演化规律。研究团队采用了原位同步辐射成像技术，利用上海同步辐射光源（SSRF）进行原位X射线断层扫描（CT）和衍射（SXRD），实现了对损伤萌生与扩展过程的实时追踪，空间分辨率高达3.25μm。
此外，研究还结合了纳米压痕、EBSD、TEM等多尺度表征手段，深入分析了熔池结构特征，并通过等离子聚焦离子束（PFIB）提取微柱进行纳米CT扫描，进一步观测了微孔洞形核情况。在此基础上，研究团队构建了基于物理信息的神经网络（PINN）模型，通过整合缺陷的三维几何参数和物理约束，有效提升了疲劳寿命预测的准确性。
研究结果表明，AM金属的损伤机制对载荷类型具有显著依赖性。在HCF载荷下，疲劳裂纹主要起源于表面或近表面缺陷；而在LCF/拉伸载荷下，损伤累积则始于熔池边界。这一发现为针对性优化工艺提供了重要理论支撑，同时提出的三维缺陷量化与物理机器学习框架也为其他AM材料的疲劳寿命预测提供了新思路。
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