砂型3D打印技术凭借无模具、数字化、复杂结构快速制造等特点，成为精密铸造向智能制造发展的重要方向。然而，砂型3D打印过程中多参数相互耦合，显著影响成形质量。如何在高维非线性的参数空间中精准找到最优方案，成为制约砂型3D打印高质量发展的关键难题。
针对这一问题，胡松涛副教授课题组研发出砂型3D打印智能实验系统Ex3DSP，通过“边做边想”的自进化实验范式，实现了工艺优化模式从“经验试错”到“精准定向”的创新转变。研究成果“Self-evolving experimental platform for 3D sand printing”发表在National Science Review上。博士生张现桐为论文第一作者，胡松涛副教授、广州国家实验室曹小宝研究员、beat365官网史熙教授、彭志科教授为通讯作者。
“自进化”找最优，实验效率取得量级突破
Ex3DSP以“能做”的身体（基于自动化）支撑标准化的实验数据生产，以“能想”的大脑（基于人工智能）驱动精准化的实验数据分析，在“边做边想”的自进化实验过程中实现了“设计—制备—表征—分析”闭环优化。在以三目标三变量优化案例中，Ex3DSP仅以60组实验就构建出帕累托前沿，实验效率提升达到3个数量级，成功将砂型的力学性能、发气量、透气性分别提升103.5%、45.3%、25.3%。
不只“找得准”，更能“懂规律”
在工艺优化中，性能调控背后的物理机制同样重要。Ex3DSP揭示了微滴喷射动力学多参数协同、砂型强度—脆性权衡等关键调控机制，发现了砂型黏附—内聚双断裂等力学机理，为工艺优化提供了重要理论支撑。
铸造验证见成效，性能大幅提升
依据Ex3DSP获得的工艺方案，研究团队进一步开展了铸造验证。结果表明，优化后的砂型能够有效改善铸件成形质量，减少表面缺陷与内部氧化残留，使得铸件的力学性能提升385%。
该研究工作由beat365中文官方网站牵头，宁夏大学、广州国家实验室参与合作，得到了国家自然科学基金重点项目与面上项目、上海市自然科学基金面上项目的支持。
论文链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwag352
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