当你使用3D打印东西的时候，你会期望你在电脑屏幕上看到的图像会在3D打印机上完美地重现。但情况并非总是如此，尤其是涉及到更为复杂的工业金属印刷时。要完全控制3D打印对象所具有的材质属性是很困难的。
ORNL研究人员
人们错误地认为打印的东西和设计的东西是一样的，由于多种加热、融化和冷却原材料，这些都是相互关联的，而且本质上是相互依赖的，打印出的物品涉及到一种非常复杂的材料变化。
复杂的3D打印过程会影响诸如孔隙度、缺陷结构和非均匀微观结构等因素，这些都是影响零件最终性能的重要因素。如果任何东西都有一点点偏离，那最终得到的就不会像电脑上看到的一样。当涉及航空航天应用中使用的关键部件时，性能、材料、大小绝对是丝毫不差的，因此必须对每个部件进行全面的测试和检查。这增加了生产成本，限制了原材料制造的实际价值。
3D打印的物品
3D打印零件，过程是漫长和昂贵的，如果零件的几何形状发生变化，整个过程必须重新开始，以得到新的几何形状。为了在工业应用中广泛使用的原材料制造技术，为ORNL的制造演示设备提供线索。ORNL需要证明这一过程的能力，而不是单个零件。原材料制造的另一个主要挑战是残余应力和变形，在处理过程中，这些复杂的热循环会产生大量的内部残余应力，并且在一定程度上可能会有很大的变化，最终表现为扭曲。
有一种有效检测残余应力和缺陷的方法是通过中子分析在ORNL的高通量同位素反应堆和Spallation中子源中检测。这个过程可以在一个大的组件中显示出扭曲和孔隙度，而不需要把这个组件分开。中子可以很容易地通过金属，可以在一个制造样本中看到内部结构和特征。
任何零部件的差异能导致最终结果失误
为了充分利用信息中子分析提供的优势，研究人员需要彻底监测产生零件的条件。红外线摄像机记录了光束击中金属粉末时的精确温度，而其他仪器则监测打印室内的压力，打印表面的粗糙度，以及电源供应的变化，以及其他的信息。ORNL已经创建一项开源软件工具组合，帮助用户更好地了解添加剂制造流程的细微差别。这些工具可以用来证明机器是按预期运行的，并且生产出高质量的部件。一个跨学科的团队还通过结合材料科学、制造、数据分析、传感、建模、高性能计算和中子科学的专业知识，将物理现象和过程结果联系起来，从而将数据分析结果与背景相结合。
ORNL的目标是检查已得出的数据并找到将导致其类型的缺陷，微观结构或属性的一系列事件，能自动捕捉到这些信息，并将其输出为质量指标。这个过程可以让3D打印部件在关键的应用程序中使用，从而深入分析每一个可以直接投入服务的3D打印部件，这些部件是“天生合格的”。
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