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教学特色与设计依据
按申报书第 4 节“实验教学特色”、3-1 三“实验系统的先进性”、3-4（4）“真实产业场景融入设计”与 3-7“实验结果与结论”整理。本页为静态说明，资料版本 2026-10-31。
五条教学特色
一条真实的工艺开发链，学生做的是工程师的事
实验不停留在演示参数如何影响熔池，而是要求学生在有限预算内为一台设备上的 IN718 零件找出“无缺陷、效率最高”的参数，并证明它足够稳健。从任务书、单道实验、窗口圈定、试制迭代到参数推荐，各环节都对应企业工艺开发的真实步骤，每一次“多试一次”都要付出预算代价。
用真实测量检验模型，让学生自己发现模型的边界
熔池模型先用 NIST 公开的工业设备实测数据校准，再在独立的验证集上检验。学生会看到传导模型在高能量输入时明显低估熔深，并在报告中写明这一局限。校准与验证分离、缺测不补零、判据逐条注明出处，培养学生“先验证、再使用”的科学态度。
人工智能是实验内容，不是附加的聊天窗口
高斯过程代理模型和贝叶斯优化直接参与寻优：学生看得到预测的不确定性和推荐依据，自主决定是否采纳，并在同等预算下与人工迭代比较效率。大模型助教只在关键步骤解释偏差、判据差异和推荐依据，不给答案。AI 建议与学生决定分开记录，学生学会把 AI 当作需要核验的协作者。
结果可重算、评价可追溯
所有计算由服务端按冻结版本重算，同一输入与种子结果一致，不信任浏览器上报的数值。24 步逐步赋分，分项和判定理由保留；正式考核提交后锁定，教师查看逐步证据确认成绩，客观分以冻结规则重算为准，不能人为改动；能力画像按六个维度写入学习记录，形成成长档案。
依托人工智能教育平台，易推广、可持续
账号、班级、任务下发、保存恢复、成绩册、学习记录和大模型接入复用平台公共能力，其他学校开课无需另建系统。后续可接入原位热成像、多道扫描、更多合金，以及学校或合作企业设备的历史打印数据，持续扩展实验内容。
实验系统的先进性
物理模型与智能方法结合解析模型 + 实测校准 + 代理模型
- 两种解析热源模型给出熔池尺寸
- 实测数据校准后生成工艺窗口
- 高斯过程代理模型与带可行性约束的贝叶斯优化是实验内容本身
- 学生看到预测均值、不确定性和推荐依据，再决定是否采纳
如实呈现模型局限让学生亲自发现失效区
- 解析模型只计导热，不含熔池流动和匙孔效应
- 高能量输入时会低估熔深
- 学生在验证集上亲自发现失效区并在报告中说明
- 判据结论只表示“在该模型与判据下”的可打印性，不等同于零件合格
依托人工智能教育平台运行公共能力集中维护、实验主体独立发布
- 账号、机构、教学班、任务下发与冻结
- 保存恢复、正式提交、成绩册
- 学习记录、能力画像和大模型接入
- 实验软件只负责实验本身，多校推广无需各校另建系统
伦理安全，可信可控数据采集 · 模型训练 · 实验运行 · 结果输出
- 只使用公开数据并按许可注明来源与修改
- 代理模型只用学生本人的试制记录训练
- 正式考核时关闭大模型
- AI 建议与学生决定分开记录
真数据
实测数据来自 NIST 公开发布的单道熔池测量数据集，按 1:1 离线转换入库；转换脚本、源文件哈希、许可声明与修改声明随数据文件一同保存，学生在第 8 步的导入界面上可直接看到 DOI、哈希与记录条数。
真仿真
熔池尺寸由 Rosenthal（1946）与 Eagar–Tsai（1983）两种公开发表的解析热源模型计算；吸收率由实测数据反演而非预设；虚拟试制叠加带种子的测量噪声，结果具有离散性而仍然完全可复现。
真交互
24 步每一步都要求学生完成实际输入、选择或读图标注后提交；参数范围、数据划分、判据选择、初始试验设计、人工选点、是否采纳推荐、稳健性候选与敏感性条件，都会改变后续计算与最终得分。
真实产业场景
实验还原增材制造企业和研究机构“新材料/新设备工艺参数开发”的真实工作任务。工程上，一种合金在一台设备上投产前，工艺工程师要先做单道扫描实验确定熔池尺寸，用模型和判据圈定工艺窗口，再在窗口内设计块体试样，经打印和金相检测确定致密度，迭代后形成工艺参数包，并验证参数对功率波动、粉末批次差异的稳健性。
任务书与边界条件
- 为一台 LPBF 设备上的 IN718 零件开发工艺参数，在无缺陷前提下使成形效率最高
单道实验与窗口圈定
- 熔池模型、实测校准、缺陷判据与功率—速度工艺窗口
试制迭代、稳健性验证与参数推荐
- 第 15—22 步块体试制迭代与稳健性验证
- 第 23—24 步工艺报告与参数推荐
试制预算和成本点对应企业的设备机时与材料消耗约束，迫使学生像工程师一样权衡“多试一次”的代价。实测数据取自 NIST 在工业设备（EOS M270、M290）和科研平台上的公开测量，材料选用航空发动机常用的 IN718 合金。
基础数据来源（表 2）
| 类别 | 内容 | 来源与处理 |
|---|---|---|
| 产业实践数据 | NIST 单道熔池实测数据：IN625、IN718 裸板单道激光扫描，250 道、70 个参数组，覆盖 EOS M270、EOS M290 和 NIST 增材制造测试平台（AMMT）三台设备，含熔深、熔宽及测量不确定度 | 数据集 doi:10.18434/mds2-2923，NIST 开放数据许可；离线 1:1 转换，保留源文件哈希与修改声明 |
| 学科知识数据 | IN718 材料参数（密度、导热系数、比热、液相线与固相线等），逐项登记出处；三类缺陷的两套公开判据，逐条核对原文 | Special Metals 数据手册 SMC-045；Sheikh 等（2023）判据综述及其引用原文 |
| 典型实验案例数据 | 首课案例 IN718 单道参考条件（EOS M290，285 W、960 mm/s、80 μm 光斑）、15×15 工艺窗口网格、三个探测点、试制预算与成本点 | 教学设定，界面单独标注 |
判据来源：Sheikh 等（2023），arXiv:2304.04113。热源模型来源：Rosenthal（1946）；Eagar、Tsai（1983）。
实验结果示例
首课案例（LP-CASE-IN718-001）一次运行示例，结论限于该模型与判据，不等同于真实零件或设备的质量判定。
同能量密度不等于同熔池
参考条件（285 W、960 mm/s）与功率、速度同时减半的条件（142.5 W、480 mm/s）体积能量密度相同，模型计算的熔池尺寸不同。
两种热源模型的差异
同一参数下，高斯热源把能量分布在光斑范围内，熔池比点热源模型更浅。学生须判断差异方向，而不是只抄读数。
校准与模型失效区
按“观测熔深/熔宽 ≤ 1.0 进入校准集”的规则，校准得到 η = 0.671（初值 0.39）。验证集熔宽 MAPE 31%、熔深 MAPE 54%，误差集中在匙孔模式区，且模型系统性低估熔深。
工艺窗口与判据选择
15×15 网格上窗口分为可打印、未熔合、球化、匙孔四区；三个探测点分别落入未熔合、匙孔和球化区。两套判据生成的窗口有 34 个网格结论不同，原因是两组匙孔判据的定义不同。
寻优、稳健性与敏感性
某次运行中同等配额下人工组最佳可行成形效率 2.1 mm³/s、AI 辅助组 2.52 mm³/s。换一组初始设计或决策，AI 辅助组同样会出现与人工组持平或不及人工组的情形，软件按实际数值判定而不预设结论。
综合结论
学生根据本人运行记录推荐一组工艺参数，说明其满足的约束、稳健性依据、模型局限以及对 AI 建议的取舍。
伦理安全，可信可控
数据采集
只使用公开数据并按许可注明来源与修改；不采集学生身份以外的个人信息，发送给大模型的上下文不含身份信息、教师参考解和原始数据文件。
模型训练
代理模型只用学生本人的试制记录训练，不混用他人数据。
实验运行
平台统一鉴权、额度与审计；正式考核时关闭大模型，客观分不依赖大模型输出，同一量规适用于所有学生。
结果输出
AI 建议与学生决定分开记录，学生须写明采纳或不采纳的理由。教学团队建立算法公平性评估与人工智能伦理审查机制。