美国中佛罗里达大学（UCF）机械与航空航天工程副教授吴大中近期获得国防高级研究计划局（DARPA）的年轻教师奖，资助其开发一种基于人工智能的机器学习模型，用于预测3D打印部件的性能和缺陷。该项目名为“人工智能驱动的经济可扩展增材制造部件认证”，旨在通过减少破坏性测试，降低增材制造过程中的成本和时间负担，从而推动这一技术在航空航天等主要行业中的更广泛应用。

吴大中教授获得了近50万美元的资金，支持为期两年的研究，DARPA还可能根据进展在第三年提供额外50万美元。增材制造通常使用钛合金等昂贵材料逐层构建复杂部件，但后续的试错测试常导致部件损坏和高昂成本。吴大中的AI模型利用少量破坏性和非破坏性测试数据，预测部件的机械性能，以提升效率和可靠性。

吴大中表示：“通过人工智能，我们可以更精准地预测3D打印部件的性能，确保每个部件都一致、可靠且成本更低。这个AI驱动的增材制造认证框架有望在航空航天等多个领域应用，降低成本对行业至关重要，我们需要持续满足性能要求。”该项目聚焦于优化增材制造测试流程，通过AI技术减少对传统破坏性测试的依赖，促进技术创新和产业升级。