可拉伸金屬電路需結合剛柔特性，銀-彈性體復合粉末成為研究熱點。新加坡南洋理工大學開發的Ag-PDMS（聚二甲基硅氧烷）核殼粉末（粒徑10-20μm），通過SLS選擇性激光燒結打印的導線拉伸率可達300%，電阻變化<5%。應用案例包括：① 智能手套的3D打印觸覺傳感器，響應時間<10ms；② 可穿戴心電監測電極，皮膚貼合阻抗低至10Ω·cm2。挑戰在于彈性體組分（PDMS）的耐溫性——激光能量需精確控制在燒結銀顆粒（熔點961℃）而不碳化彈性體（分解溫度350℃），目前通過脈沖激光（脈寬10ns）將局部溫度梯度維持在10^6 K/m。金屬3D打印技術的標準化體系仍在逐步完善中。陜西冶金鈦合金粉末咨詢

高熵合金（HEA）憑借多主元（≥5種元素）的固溶強化效應，成為極端環境材料的新寵。美國HRL實驗室開發的CoCrFeNiMn粉末，通過SLM打印后抗拉強度達1.2GPa，且在-196℃下韌性無衰減，適用于液氫儲罐。其主要主要挑戰在于元素均勻性控制——等離子旋轉電極霧化（PREP）工藝可使各元素偏析度<3%，但成本超$2000/kg。近期，中國科研團隊通過機器學習篩選出FeCoNiAlTiB高熵合金，耐磨性比工具鋼提升8倍，已用于石油鉆探噴嘴的批量打印。云南鈦合金模具鈦合金粉末哪里買氣霧化法是生產高球形度金屬粉末的主流工藝。

人工智能正革新金屬粉末的質量檢測流程。德國通快（TRUMPF）開發的AI視覺系統，通過高分辨率攝像頭與深度學習算法，實時分析粉末的球形度、衛星球（衛星顆粒）比例及粒徑分布，檢測精度達±2μm，效率比人工提升90%。例如，在鈦合金Ti-6Al-4V粉末篩選中，AI可識別氧含量異常批次（>0.15%）并自動隔離，減少打印缺陷率25%。此外，AI模型通過歷史數據預測粉末流動性（霍爾流速）與松裝密度的關聯性，指導霧化工藝參數優化。然而，AI訓練需超10萬組標記數據，中小企業面臨數據積累與算力成本的雙重挑戰。

高純度銅合金粉末（如CuCr1Zr）在3D打印散熱器與電子器件中展現獨特優勢。銅的導熱系數（398W/m·K）是鋁的2倍，但傳統鑄造銅部件難以加工微流道結構。通過SLM技術打印的銅散熱器，可將芯片工作溫度降低15-20℃，且表面粗糙度可控制在Ra<8μm。但銅的高反射率（對1064nm激光吸收率5%）導致打印能量損耗大，需采用更高功率（≥500W）激光或綠色激光（波長515nm）提升熔池穩定性。德國TRUMPF開發的綠光3D打印機，將銅粉吸收率提升至40%，打印密度達99.5%。此外，銅粉易氧化問題需在打印倉內維持氧含量<0.01%，并采用氦氣冷卻減少煙塵殘留。 金屬3D打印可明顯減少材料浪費，提升制造效率。

碳纖維增強鋁基（AlSi10Mg+20% CF）復合材料通過3D打印實現各向異性設計。美國密歇根大學開發的定向碳纖維鋪放技術，使復合材料沿纖維方向的導熱系數達220W/m·K，垂直方向為45W/m·K，適用于定向散熱衛星載荷支架。另一案例是氧化鋁顆粒（Al?O?）增強鈦基復合材料，硬度提升至650HV，用于航空發動機耐磨襯套。挑戰在于增強相與基體的界面結合——采用等離子球化預包覆工藝，在鈦粉表面沉積200nm Al?O?層，可使界面剪切強度從50MPa提升至180MPa。未來，多功能復合材料（如壓電、熱電特性集成）或推動智能結構件發展。

金屬粉末的氧含量需嚴格控制在0.1%以下以防止脆化。陜西冶金鈦合金粉末咨詢

金屬玻璃因非晶態結構展現超”高“強度（>2GPa）和彈性極限（~2%），但其制備依賴毫米級薄帶急冷法，難以成型復雜零件。美國加州理工學院通過超高速激光熔化（冷卻速率達10^6 K/s），成功打印出鋯基（Zr??Cu??Al??Ni?）金屬玻璃齒輪，晶化率控制在1%以下，硬度達550HV。該技術采用粒徑<25μm的預合金粉末，激光功率密度需超過500W/mm2以確保熔池瞬間冷卻。然而，非晶合金的打印尺寸受限——目前比較大連續結構為10cm×10cm×5cm，且殘余應力易引發自發斷裂。日本東北大學通過添加0.5%釔（Y）細化微觀結構，將臨界打印厚度從3mm提升至8mm，拓展了其在精密軸承和手術刀具中的應用。