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Received：17 June 2025，
Revised：2025-10-27，
Published：20 June 2026
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激光粉末床熔融（LPBF）增材制造技术可实现复杂结构的一体化成形，显著提升材料利用率并缩短工艺路线，为高性能航空金属构件的设计与制造提供了新途径。然而，LPBF技术面临着成形效率低、工艺-质量稳定性差及构件性能难以突破锻造、铸造等传统工艺的关键挑战，本文阐述了近年来国内外在复杂构件成形装备技术（大幅面多激光协同加工、成形基板高温预热、双激光追随打印）、工艺-质量稳定性控制方法（熔池多物理参量的在线监测、数据驱动的智能化机器学习、辐照热源光束整形及其复合使用）及数值模拟预测手段（熔池温度场-速度场预测、晶粒形核-长大预测、构件应力应变预测）的研究进展。此外，针对LPBF在航空领域的工程应用瓶颈，提出了多激光工艺参数自适应调控、迁移学习驱动的跨材料工艺推广、多传感融合原位缺陷消除三个未来研究方向。
Laser powder bed fusion (LPBF) additive manufacturing technology enables the integrated forming of complex structures
significantly improving material utilization and shortening process routes
thus providing a new approach for the design and manufacturing of high-performance aviation metal components. However
LPBF technology faces critical challenges including low forming efficiency
poor process-quality stability
and difficulties in surpassing the mechanical performance of conventional processes such as forging and casting. This paper reviews recent domestic and international research progress in three aspects: forming equipment technology for complex components (large-area multi-laser collaborative processing
high-temperature preheating of build substrates
and dual-laser following printing)
process-quality stability control methods (online monitoring of multi-physical parameters of the melt pool
data-driven intelligent machine learning
and beam shaping of irradiation heat sources and their combined application)
and numerical simulation prediction methods (prediction of melt pool temperature and velocity fields
grain nucleation and growth prediction
and component stress-strain prediction). Furthermore
addressing the engineering application bottlenecks of LPBF in the aviation field
three future research directions are proposed: adaptive regulation of multi-laser process parameters
transfer learning-driven cross-material process transfer
and multi-sensor fusion in-situ defect elimination.
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