面向增材制造的生态设计：知识驱动的技术框架与应用

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.002

中国机械工程 ›› 2026, Vol. 37 ›› Issue (4): 780-791.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.002

面向增材制造的生态设计：知识驱动的技术框架与应用

王亚男¹(), 彭涛¹^,²(), 熊异³, 王黎明⁴, 唐云龙⁵^,⁶, 唐任仲¹

^1.浙江大学机械工程学院, 杭州, 310058
^2.浙江大学全省增材制造技术与装备重点实验室, 杭州, 310058
^3.南方科技大学自动化与智能制造学院, 深圳, 518055
^4.山东大学机械工程学院, 济南, 250061
^5.莫纳什大学机械与航空工程系, 墨尔本, 3800
^6.莫纳什大学材料科学与工程系, 墨尔本, 3800

收稿日期:2025-06-16 出版日期:2026-04-25 发布日期:2026-05-11
通讯作者: 彭涛
作者简介:王亚男，女，1995年生，博士研究生。研究方向为机械产品生态设计、增材制造、全生命周期评估等。E-mail：leahwang@zju.edu.cn
彭涛*（通信作者），男，1984年生，副教授、博士。研究方向为绿色制造、智能制造系统、制造数据模型、3D打印技术、云制造等。E-mail：tao_peng@zju.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划(2024YFB3311202)

Eco-design for Additive Manufacturing： Knowledge-driven Framework and Applications

WANG Yanan¹(), PENG Tao¹^,²(), XIONG Yi³, WANG Liming⁴, TANG Yunlong⁵^,⁶, TANG Renzhong¹

^1.School of Mechanical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou，310058
^2.Zhejiang Key Laboratory of Additive Manufacturing Technology and Equipment，Zhejiang University，Hangzhou，310058
^3.School of Automation and Intelligent Manufacturing，Southern University of Science and Technology，Shenzhen，Guangdong，518055
^4.School of Mechanical Engineering，Shandong University，Jinan，250061
^5.Mechanical and Aerospace Engineering Department，Monash University，Melbourne，3800
^6.Materials Science and Engineering Department，Monash University，Melbourne，3800

Received:2025-06-16 Online:2026-04-25 Published:2026-05-11
Contact: PENG Tao

摘要/Abstract

摘要：

为了开发具有环境可持续性的增材制造零部件，明确了面向增材制造的生态设计（EcoDfAM）概念内涵及所需知识体系，并融合多种智能技术，提出了一种知识驱动的EcoDfAM技术框架，该框架共三层，即知识来源层、知识模型层、设计服务层。以金属粉床熔融制造的飞机机翼处液压系统阀体零件为例，对所提框架进行了应用分析与讨论，结果表明，所提的融合本体、机器学习、知识图谱等技术的框架能够有效整合EcoDfAM所需的多领域复杂专业知识，并通过灵活重用知识产生生态设计推荐方案。该研究可用于开发智能设计顾问系统，通过在不同设计阶段提供合适的知识指导设计师，有效提高增材制造零部件生态设计过程的效率和质量。

关键词: 生态设计, 面向增材制造的设计, 知识建模, 设计推荐

Abstract:

To support designers in developing environmentally sustainable components fabricated by additive manufacturing， the concept of eco-design for additive manufacturing（EcoDfAM） was clarified， and a body of knowledge required in EcoDfAM was constructed. A knowledge-driven EcoDfAM framework was proposed based on knowledge by integrating multiple intelligent technologies. This framework consisted of three layers： knowledge source layer， knowledge model layer， design application layer. Taking the valve body parts of a hydraulic system in the aircraft wing that were printed using the metal powder bed fusion technology as an example， the application analysis and discussion of the proposed framework were carried out. The results show that the framework integrating ontology， machine learning， knowledge graph may effectively integrate the complex multi-domain professional knowledge required by EcoDfAM， and generate eco-design recommendations through flexible reuse of knowledge. This study may be used to develop intelligent design advisor systems， providing appropriate knowledge feedback in different design stages to guide designers， effectively improving the efficiency and quality during the eco-design processes of parts fabricated by additive manufacturing.

Key words: eco-design, design for additive manufacturing, knowledge modelling, design recommendation

中图分类号:

TH122

王亚男, 彭涛, 熊异, 王黎明, 唐云龙, 唐任仲. 面向增材制造的生态设计：知识驱动的技术框架与应用[J]. 中国机械工程, 2026, 37(4): 780-791.

WANG Yanan, PENG Tao, XIONG Yi, WANG Liming, TANG Yunlong, TANG Renzhong. Eco-design for Additive Manufacturing： Knowledge-driven Framework and Applications[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(4): 780-791.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://www.cmemo.org.cn/CN/10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.002

https://www.cmemo.org.cn/CN/Y2026/V37/I4/780

图/表 25

图1 EcoDfAM概念的三个维度

Fig.1 Three domain of the EcoDfAM concept

图2 EcoDfAM内涵说明图

Fig.2 The EcoDfAM implication

图3 EcoDfAM设计任务的场景空间

Fig.3 The scenario of EcoDfAM design task

图4 EcoDfAM知识需求示例

Fig.4 The illustration of EcoDfAM knowledge demand

表1 EcoDfAM分阶段知识需求特点

Tab.1 The characteristics of EcoDfAM knowledge demand in different phase

概念

设计

结构

设计

设计自由度中等（工艺/材料部分固化、定向结构创新、边界限定）

细节

设计

工艺约束规则、材料工艺参数库、强耦合分析优化模型

图5 EcoDfAM知识分类体系结构

Fig.5 The classification system architecture of EcoDfAM knowledge

图6 知识驱动的EcoDfAM技术框架

Fig.6 The knowledge-driven technological framework of EcoDfAM

图7 EcoDfAM知识库的三层逻辑架构

Fig.7 The three-layer logical architecture of EcoDfAM knowledge base

图8 生态设计推荐引擎的工作逻辑

Fig.8 The operation mechanical of eco-design recommendation engine

表2 不同来源的知识获取方式与技术

Tab.2 The knowledge acquisition method and technology from multiple sources

来源	结构	存在形式	获取方式	技术
数据库	结构化	显性	数据-知识映射	DM、R2RML
文本手册	非结构化	显性	三元组抽取	命名实体识别，DeepDive
专家	非结构化	隐性	专家访谈
案例	半结构化	隐性	知识挖掘	实体链接、规则挖掘

图9 基于相似性匹配技术的生态设计推荐流程

Fig.9 The workflow of eco-design recommendation based on similarity matching technology

图10 基于知识推理技术的生态设计推荐流程

Fig.10 The workflow of eco-design recommendation based on knowledge reasoning technology

图11 三通电磁液压阀的零件组成及阀体内部结构

Fig.11 The composition and internal structure of the three-way electromagnetic hydraulic valve prototype

图12 收集的多源异构知识示例注：CMD是累积能源需求，是一种描述能源消耗造成环境影响的指标

Fig.12 The examples of multi-source heterogeneous knowledge

图13 因素关联关系结构及跨域知识关联映射示意

Fig.13 The relationship structure and cross-domain knowledge mapping

表3 从设计手册中识别的关键术语

Tab.3 The key terminology identified from design guidelines

类	概念实体
设计概念类	材料类型，晶胞类型，胞体杆直径，胞体杆长度，体积分数，体心立方、面心立方
增材制造概念类	零件质量，屈服强度，最大变形
环境概念类	燃料排放，碳排放

图14 EcoDfAM的知识表示示意

Fig.14 The example of knowledge representation in EcoDfAM ontology

图15 从环境评估数据中抽取的知识示意

Fig.15 The example of knowledge extracted from environmental impact assessment dataset

图16 EcoDfAM知识图谱示意

Fig.16 The example of the EcoDfAM knowledge graph

表4 三个设计阶段的生态设计推荐结果

Tab.4 The eco-design recommendation in three design phases

阶段	生态设计需求			推荐结果
阶段	设计任务	AM技术	环境目标	推荐结果
概念	材料选择	PBF	降低原料碳排放	316L不锈钢
结构	壳体晶格结构设计	PBF，钢	提高轻量化水平	体心立方FCC
细节	层厚优化	AM250，316L钢	满足强度和表面质量前提下降低打印能耗	0.05 mm

图17 生态设计推荐结果分析

Fig.17 The results analysis of eco-design recommendation

图18 液压阀体的推荐方案与对照方案

Fig.18 The recommendation and comparison solutions of the hydraulic valve body

图19 碳排放环境指标的对比结果

Fig.19 The comparative results of carbon emission indicator

表5 增材制造三通电磁液压阀的碳排放环境可持续性评估结果

Tab.5 The carbon emission environmental impact assessment results of three-way electromagnetic hydraulic valves fabricated by AM

生命周期		材料选择任务		壳体晶格结构设计任务		层厚优化任务
生命周期		对照方案	推荐方案	对照方案	推荐方案	对照方案	推荐方案
原料获取	板材生产过程	7.63	5.08	4.58	3.92	3.92	3.92
原料获取	雾化制粉过程	65.88	7.75	6.99	5.97	5.97	5.97
零件制造	打印过程	417.19	147.48	133.13	113.73	113.73	95.78
零件制造	后处理过程	0.52	0.91	0.82	0.70	0.70	0.70
阀体服役	运行过程	0.53	1.56	1.41	1.20	1.20	1.20
回收处理	浪费处理过程	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01	<0.01

图20 采用增材制造技术开发可持续液压零部件的两种方式

Fig.20 The two approaches for the development of sustainable hydraulic valve body fabricated by AM

参考文献 22

[1]	PAULIUK S， HEEREN N， BERRILL P， et al. Global Scenarios of Resource and Emission Savings from Material Efficiency in Residential Buildings and Cars［J］. Nature Communications， 2021， 12： 5097.
[2]	KUMKE M， WATSCHKE H， VIETOR T. A New Methodological Framework for Design for Additive Manufacturing［J］. Virtual and Physical Prototyping， 2016， 11（1）： 3-19.
[3]	GRAZIOSI S， FALUDI J， STANKOVIĆ T， et al. A Vision for Sustainable Additive Manufacturing［J］. Nature Sustainability， 2024， 7（6）： 698-705.
[4]	YI L， GLATT M， SRIDHAR P， et al. An Eco-design for Additive Manufacturing Framework Based on Energy Performance Assessment［J］. Additive Manufacturing， 2020， 33： 101120.
[5]	TANG Y， MAK K， ZHAO Y F. A Framework to Reduce Product Environmental Impact through Design Optimization for Additive Manufacturing［J］. Journal of Cleaner Production， 2016， 137： 1560-1572.
[6]	AGRAWAL R. Sustainable Material Selection for Additive Manufacturing Technologies： a Critical Analysis of Rank Reversal Approach［J］. Journal of Cleaner Production， 2021， 296： 126500.
[7]	YANG S， MIN W， GHIBAUDO J， et al. Understanding the Sustainability Potential of Part Consolidation Design Supported by Additive Manufacturing［J］. Journal of Cleaner Production， 2019， 232： 722-738.
[8]	BIEDERMANN M， BEUTLER P， MEBOLDT M. Automated Design of Additive Manufactured Flow Components with Consideration of Overhang Constraint［J］. Additive Manufacturing， 2021， 46： 102119.
[9]	MANGLA S K， KAZANCOGLU Y， SEZER M D， et al. Optimizing Fused Deposition Modelling Parameters Based on the Design for Additive Manufacturing to Enhance Product Sustainability［J］. Computers in Industry， 2023， 145： 103833.
[10]	余隋怀，王鹏超，王磊，等. 基于知识工程的产品设计研究综述［J］. 机械工程学报， 2024， 60（13）： 216-234.
	YU Suihuai， WANG Pengchao， WANG Lei， et al. Research Review of Product Design Based on Knowledge Engineering［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2024， 60（13）： 216-234.
[11]	KIM S， ROSEN D W， WITHERELL P， et al. A Design for Additive Manufacturing Ontology to Support Manufacturability Analysis［J］. Journal of Computing and Information Science in Engineering， 2019， 19（4）： 041014.
[12]	MAYERHOFER M， LEPUSCHITZ W， HOEBERT T， et al. Knowledge-driven Manufacturability Analysis for Additive Manufacturing［J］. IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society， 2021， 2： 207-223.
[13]	SCHAECHTL P， GOETZ S， SCHLEICH B， et al. Knowledge-driven Design for Additive Manufacturing： a Framework for Design Adaptation［J］. Proceedings of the Design Society， 2023， 3： 2405-2414.
[14]	JEE H， WITHERELL P. A Method for Modularity in Design Rules for Additive Manufacturing［J］. Rapid Prototyping Journal， 2017， 23（6）： 1107-1118.
[15]	DIMASSI S， DEMOLY F， CRUZ C， et al. An Ontology-based Framework to Formalize and Represent 4D Printing Knowledge in Design［J］. Computers in Industry， 2021， 126： 103374.
[16]	BIEDERMANN M， BEUTLER P， MEBOLDT M. Automated Knowledge-based Design for Additive Manufacturing： a Case Study with Flow Manifolds［J］. Chemie Ingenieur Technik， 2022， 94（7）： 939-947.
[17]	PRADEL P， ZHU Z， BIBB R， et al. A Framework for Mapping Design for Additive Manufacturing Knowledge for Industrial and Product Design［J］. Journal of Engineering Design， 2018， 29（6）： 291-326.
[18]	Senvol \| Data to help companies implement additive manufacturing［EB/OL］. ［2025-02-04］. .
[19]	AGRAWAL R. Sustainable Design Guidelines for Additive Manufacturing Applications［J］. Rapid Prototyping Journal， 2022， 28（7）： 1221-1240.
[20]	KOKARE S， OLIVEIRA J P， GODINA R. Life Cycle Assessment of Additive Manufacturing Processes： a Review［J］. Journal of Manufacturing Systems， 2023， 68： 536-559.
[21]	堃腾. 加速制造变革：增材制造设计手册［R］. 上海：堃腾智能制造， 2023.
	Oqton. Design for Additive Manufacturing［R］. Shanghai： Oqton， 2023.
[22]	PENG T， WANG Y， ZHU Y， et al. Life Cycle Assessment of Selective-laser-melting-produced Hydraulic Valve Body with Integrated Design and Manufacturing Optimization： a Cradle-to-gate Study［J］. Additive Manufacturing， 2020， 36： 101530.

面向增材制造的生态设计：知识驱动的技术框架与应用

Eco-design for Additive Manufacturing： Knowledge-driven Framework and Applications

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 25

参考文献 22

相关文章 4

编辑推荐

Metrics

[1]	余昇, 何斌. 大语言模型驱动的产品低碳设计知识建模方法[J]. 中国机械工程, 2026, 37(4): 814-820.
[2]	徐江1;王海贤1;张克俊2. 基于贝叶斯网络的品牌风格语言知识建模方法[J]. 中国机械工程, 2013, 24(19): 2611-2616.
[3]	王有远, 王发麟, 乐承毅, 张丹平, 宗琪. 基于本体的多设计团队协同产品设计知识建模[J]. 中国机械工程, 2012, 23(22): 2720-2725.
[4]	彭卫平;王金尧;沈雷;吴庆鸣;. 人机协同工程装备方案设计知识建模与管理[J]. J4, 2008, 19(9): 0-1054.