欧洲ORGANIC项目采用AI与大幅面3D打印增强涡轮叶片制造工艺

  2025年9月16日，由西班牙AIMEN技术中心牵头协调的欧盟“ORGANIC”项目取得重要进展。随着欧洲对更可持续、更高效的能源解决方案的需求日益增长，该项目正致力于突破风电制造产业关键技术瓶颈，旨在开发出更大规模、更高性能、可回收利用且具备工业级可靠性的新一代风力涡轮机叶片。
 

这个项目已获得欧盟“地平线欧洲”（Horizon Europe）计划资金支持，汇聚来自八个欧洲国家的13家顶尖科研与工业机构，共同构建跨学科研发团队。项目核心创新点包括将生物基环保材料、生成式设计技术、人工智能方法与大幅面增材制造工艺进行深度融合，以期实现风电叶片制造的全流程技术革新，助推欧洲风电高端制造业向绿色、智能与可持续方向转型升级。

项目由Horizon Europe框架资助，汇集了多元化的财团，包括Asociación de Investigación Metalúrgica del Noroeste（西班牙）、Aeroblade（西班牙）、Instituto Tecnológico del Embalaje、Transporte y Logística（西班牙）、Fundación Cartif（西班牙）、EIT Manufacturing Central GGMBH（德国）、ICONIQ Innovation（英国）、10XL BV（荷兰）、Addcomposites Oy（芬兰）、Tampereen Korkeakoulusatio SR（芬兰）、Ethnicon Metsovion Polytechnion（希腊）、Core Innovation and Technology OE（希腊）、Netcompany（卢森堡）和Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana（瑞士）。
 

重新思考风能增材制造

       传统的增材制造通常能耗高，难以规模化生产风力涡轮机叶片等大型部件，而且可回收性有限。尽管仿生3D打印技术已在研究中得到广泛探索，但大多数应用仍处于小规模阶段。ORGANIC旨在解决这些挑战。在材料方面，该项目验证了生物基、完全可回收复合材料作为传统聚合物净零排放替代品的可行性。人工智能驱动的生成方法创造出超越传统晶格设计的仿生结构，而配备原位智能控制的大型增材制造平台则可实时优化制造过程。Gentelligence框架能够捕捉并利用工艺-结构-属性-性能方面的知识，从而实现整个生产周期的持续学习和改进。
      这些方法旨在制造具有高结构效率、抗疲劳性和尺寸精度的涡轮叶片。预期效益包括：提高一次性打印成功率、减少材料浪费、在工业相关环境（TRL6）演示中提升机械可靠性，以及采用可回收利用和降低二氧化碳排放的循环材料策略。
      ORGANIC项目协调员、人工智能和数据分析研究员Andrea Fernández Martínez解释道：“通过将设计、材料和过程智能相结合，ORGANIC超越了仿生学，成为真正的生物智能系统——具有适应性、不断发展，并能够为可持续能源应用提供高质量的组件。”
 

生物基材料和生成设计

ORGANIC的核心创新在于，用通过大幅面增材制造技术成型为晶格结构的生物基热塑性复合材料取代传统的芯材（例如 PET、PVC 和轻木）。Fernández 解释说，之前的研究表明，纤维增强热塑性晶格的剪切强度可以达到甚至超过轻木，同时提供更好的刚度重量比和更高的损伤容限。

虽然具体的数值阈值仍在确定中，但材料的选择需要在机械性能、热性能、环境性能以及可回收性和生命周期影响之间取得平衡。然而，工业化应用仍是一个挑战，因为许多生物基复合材料在机械性能、热稳定性和纤维相容性方面仍处于早期阶段。

ORGANIC通过将详细的材料表征与生成式仿生设计工作流程和AI 持的流程监控（包括基于 LSTM的控制系统）相结合来解决这一问题，从而确保可靠、高性能的材料-设计-制造链。标准化机械测试、与传统材料的基准测试以及在AIMEN的开放试验线和10XL设施演示器上的验证，将确保在工业条件下的性能。
 

硬件创新：ORGANIC FGF打印头

复合材料增材制造研究员Ander Reizábal López-Para博士强调，采用高性能或生物基复合材料以每小时数公斤的速度生产大型部件，会显著改变材料特性，并对工艺可靠性造成压力。对于ORGANIC而言，实现“一次成功”的生产不仅令人向往，更是至关重要：每个大型部件都必须在第一次尝试时就正确打印，以避免时间、能源和材料的浪费。

ORGANIC FGF打印头正是为了解决这一问题。它基于颗粒挤出系统，融合了先进的硬件、传感和控制技术，能够针对薄弱区域进行可变长度的纤维增强，并采用自适应温度控制，实现快速、节能的层间粘合。嵌入式压力和温度传感器、用于热监控的红外摄像头以及用于检测层间质量的轮廓仪可提供连续的实时数据。Self-X控制框架使系统能够始终在人工监督下进行自我监控、优化和自动纠正问题。

在项目第一阶段，团队通过部署多种传感技术，全面收集制造过程数据。项目负责人Reizábal表示：“可靠性是ORGANIC的核心目标。由于以往在大规模传感与自动控制领域的数据积累不足，我们采取了分阶段实施的策略。” AIMEN激光应用中心在试点阶段取得的成果，将为第二代打印头的设计提供关键依据，以确保具备更高的稳健性、可靠性，并满足工业化大规模部署的要求。
 

人工智能、数字孪生和持续优化

ORGANIC采用分层人工智能系统，结合强化学习(RL)和认知预测控制，持续优化增材制造 流程。打印前的强化学习(RL)代理会根据历史数据和可持续性KPI（例如能耗和构建时间）选择配置。打印过程中，校准强化学习(RL)代理会分析传感器数据，对模拟进行微调，从而提高预测准确性。打印后，长期强化学习(RL)循环会评估零件质量（孔隙率、尺寸精度和机械性能），并提出优化设置，供工程师验证并重新集成到系统中。同时，专门的人工智能驱动认知控制器将跟踪实时传感器数据，实时预测流程偏差，从而采取纠正措施。

研究人员表示：“在连续的周期中，这种多源集成将实现更准确的预测、更好的过程控制和更智能的设计选择，不断提高制造过程的可靠性和各代风力涡轮机叶片部件的结构性能。”

主要挑战包括有限的实际过程数据、与各种仿真工具的互操作性以及实时部署的复杂性。ORGANIC通过在AIMEN的开放试验线上收集多源数据、在Gentelligence数字框架内采用模块化方法（由资产管理外壳(AAS)和基于本体的流程知识支持）、以及在扩展到10XL大型演示器之前使用安全措施进行离线测试来解决这些问题。
 

从风力涡轮机到跨行业潜力

Fernández解释说，尽管不同行业对机械、热和耐久性的要求各不相同，但ORGANIC的生物智能增材制造方法具有跨行业应用的潜力。ORGANIC通过在CAx设计工具中集成标准化材料表征协议和结构化属性数据集来解决这一问题。生成式仿生晶格策略具有可扩展性，但必须满足特定行业的负载、几何形状和性能目标，而CAx工具的工艺-结构-属性-性能关系则确保了可追溯性。

大幅面增材制造技术（包括混合挤压、多材料沉积和原位监测）采用模块化设计，并在AIMEN的开放式试验线上进行分步验证，支持3D打印在新工业环境中的可扩展部署。

项目第一年侧重于基础成果而非全尺寸原型。项目里程碑包括一份关于生物智能增材制造的白皮书，预计将于2025年11月发布，其中将整合材料、设计、制造和人工智能控制等领域的方法。到年底，制造要求和数字架构将最终确定。Fernández说：“从那时起，ORGANIC系统将逐步推进alpha、beta和最终版本，直至项目结束时在完整的演示器中完成。”

总的来说，ORGANIC项目充分展示了生物基智能增材制造技术在大型高性能涡轮叶片制造中的应用潜力。该项目深度融合人工智能、生成式设计与可回收材料，为推动风电产业绿色升级提供了切实路径。