可拉伸金属电路需结合刚柔特性，银-弹性体复合粉末成为研究热点。新加坡南洋理工大学开发的Ag-PDMS（聚二甲基硅氧烷）核壳粉末（粒径10-20μm），通过SLS选择性激光烧结打印的导线拉伸率可达300%，电阻变化<5%。应用案例包括：① 智能手套的3D打印触觉传感器，响应时间<10ms；② 可穿戴心电监测电极，皮肤贴合阻抗低至10Ω·cm2。挑战在于弹性体组分（PDMS）的耐温性——激光能量需精确控制在烧结银颗粒（熔点961℃）而不碳化弹性体（分解温度350℃），目前通过脉冲激光（脉宽10ns）将局部温度梯度维持在10^6 K/m。金属3D打印技术的标准化体系仍在逐步完善中。陕西冶金钛合金粉末咨询

高熵合金（HEA）凭借多主元（≥5种元素）的固溶强化效应，成为极端环境材料的新宠。美国HRL实验室开发的CoCrFeNiMn粉末，通过SLM打印后抗拉强度达1.2GPa，且在-196℃下韧性无衰减，适用于液氢储罐。其主要主要挑战在于元素均匀性控制——等离子旋转电极雾化（PREP）工艺可使各元素偏析度<3%，但成本超$2000/kg。近期，中国科研团队通过机器学习筛选出FeCoNiAlTiB高熵合金，耐磨性比工具钢提升8倍，已用于石油钻探喷嘴的批量打印。云南钛合金模具钛合金粉末哪里买气雾化法是生产高球形度金属粉末的主流工艺。

人工智能正革新金属粉末的质量检测流程。德国通快（TRUMPF）开发的AI视觉系统，通过高分辨率摄像头与深度学习算法，实时分析粉末的球形度、卫星球（卫星颗粒）比例及粒径分布，检测精度达±2μm，效率比人工提升90%。例如，在钛合金Ti-6Al-4V粉末筛选中，AI可识别氧含量异常批次（>0.15%）并自动隔离，减少打印缺陷率25%。此外，AI模型通过历史数据预测粉末流动性（霍尔流速）与松装密度的关联性，指导雾化工艺参数优化。然而，AI训练需超10万组标记数据，中小企业面临数据积累与算力成本的双重挑战。

高纯度铜合金粉末（如CuCr1Zr）在3D打印散热器与电子器件中展现独特优势。铜的导热系数（398W/m·K）是铝的2倍，但传统铸造铜部件难以加工微流道结构。通过SLM技术打印的铜散热器，可将芯片工作温度降低15-20℃，且表面粗糙度可控制在Ra<8μm。但铜的高反射率（对1064nm激光吸收率5%）导致打印能量损耗大，需采用更高功率（≥500W）激光或绿色激光（波长515nm）提升熔池稳定性。德国TRUMPF开发的绿光3D打印机，将铜粉吸收率提升至40%，打印密度达99.5%。此外，铜粉易氧化问题需在打印仓内维持氧含量<0.01%，并采用氦气冷却减少烟尘残留。 金属3D打印可明显减少材料浪费，提升制造效率。

碳纤维增强铝基（AlSi10Mg+20% CF）复合材料通过3D打印实现各向异性设计。美国密歇根大学开发的定向碳纤维铺放技术，使复合材料沿纤维方向的导热系数达220W/m·K，垂直方向为45W/m·K，适用于定向散热卫星载荷支架。另一案例是氧化铝颗粒（Al?O?）增强钛基复合材料，硬度提升至650HV，用于航空发动机耐磨衬套。挑战在于增强相与基体的界面结合——采用等离子球化预包覆工艺，在钛粉表面沉积200nm Al?O?层，可使界面剪切强度从50MPa提升至180MPa。未来，多功能复合材料（如压电、热电特性集成）或推动智能结构件发展。

金属粉末的氧含量需严格控制在0.1%以下以防止脆化。陕西冶金钛合金粉末咨询

金属玻璃因非晶态结构展现超”高“强度（>2GPa）和弹性极限（~2%），但其制备依赖毫米级薄带急冷法，难以成型复杂零件。美国加州理工学院通过超高速激光熔化（冷却速率达10^6 K/s），成功打印出锆基（Zr??Cu??Al??Ni?）金属玻璃齿轮，晶化率控制在1%以下，硬度达550HV。该技术采用粒径<25μm的预合金粉末，激光功率密度需超过500W/mm2以确保熔池瞬间冷却。然而，非晶合金的打印尺寸受限——目前比较大连续结构为10cm×10cm×5cm，且残余应力易引发自发断裂。日本东北大学通过添加0.5%钇（Y）细化微观结构，将临界打印厚度从3mm提升至8mm，拓展了其在精密轴承和手术刀具中的应用。