摘要：本文以选区激光熔化(SLM)技术为对象，从认识论视角剖析其工艺参数(激光功率、扫描速度等)与零件性能(致密度、拉伸强度等)的因果认知困境。结合休谟因果问题、康德认知工具理论及佩尔因果阶梯，指出SLM 因果认知存在“参数耦合导致的不确定性”“模拟软件简化引发的理论脱节”“实验数据有限带来的归纳局限”三重边界；提出“AI 因果模型整合数据”“辩证思维衔接理论与实验”的突破路径，为SLM 工艺优化提供认知支撑，也丰富技术认识论的工程应用。

关键词：认识论；选区激光熔化(SLM)；增材制造；因果关系；认知边界

1. 引言

随着高端装备制造对复杂结构、高性能金属构件的需求激增，选区激光熔化（SLM）作为增材制造的核心技术，凭借近净成型、定制化程度高等优势，已成为航空航天发动机叶片、医疗植入体、精密机械零件等关键部件的主流制备手段。其技术核心在于通过调控激光功率、扫描速度等工艺参数，实现零件性能的精准匹配，但长期以来，工艺参数与致密度、拉伸强度等核心性能之间的因果关系，始终是制约技术升级的关键瓶颈[1，2]。

当前国内外相关研究多聚焦于实验数据归纳或数值模拟分析，虽已证实 SLM 参数存在显著的强耦合性，例如能量密度公式中激光功率 成型质量的联合影响，但这些研究多停留在 “现象关联” 层面，尚未 的深层逻辑[3，4]。与此同时，技术认识论作为专门探讨工程实践中认知规律、 生成机制的 哲学分支，已在机械制造、材料加工等领域展现出重要的理论指导价值，但将其与 SLM 技术深度结合，系统解析工艺参数-性能因果认知困境的跨学科研究，目前仍处于空白状态。

针对这一研究缺口，本文采用 “文献研究 + 跨学科分析” 的方法，以 “认识论经典理论→SLM 因果认知困境→多维度突破路径” 为核心逻辑线，将 SLM 技术中的工程问题上升至认知哲学层面进行审视。研究的核心创新在于，通过整合休谟因果问题、康德认知工具理论及佩尔因果阶梯等思想资源，精准定位 SLM 因果认知的核心边界，并提出兼具理论性与实践性的突破方案，既为 SLM 工艺优化提供全新的认知支撑，也为技术认识论在现代制造领域的工程应用丰富实证案例。

2. 核心理论与技术基础

2.1 认识论中的因果认知理论

经典层面，休谟提出“因果是习惯性联想”，指出经验归纳无法证实因果必然性[5]；康德认为“因果是先天认知范畴”，但认知受工具（如理论模型）约束[6]。现代层面，佩尔“因果阶梯”将认知分为“关联-干预-反事实”三级，为SLM 因果认知深度提供评估标准[7]。

2.2 SLM 技术的参数-性能关系

SLM 通过激光熔化金属粉末成型，核心参数为激光功率（P）、扫描速度（v）、扫描间距（h）、层厚（t），直接影响零件致密度、拉伸强度等性能。当前认知停留在“关联级”（如P 增大致密度上升），无法实现“干预级”认知（明确单一参数的独立影响），根源在于参数耦合与数据局限[8]。

3. SLM 工艺参数-性能的认知边界分析

3.1 因果不确定性：参数耦合的认知盲区

SLM 参数存在强耦合性（如能量密度与激光功率、扫描速度、扫描间距和层厚有关），单一参数变化的效果易被其他参数抵消。这正契合休谟“因果联想的局限性”—实验观察到的“参数-性能关联”无法排除干扰变量，导致因果关系模糊。

3.2 理论与实践脱节：认知工具的先天约束

SLM 数值模拟软件常简化假设（如忽略粉末颗粒不规则性、激光能量分布不均），模拟结果与实际性能偏差可达 5%-10% 。此现象印证康德“认知工具先验性”：工具的预设条件（如理想粉末形态）限定了认知范围，导致理论预测无法完全匹配实践。

3.3 归纳局限：实验数据的普遍性缺失

SLM 实验受设备型号、粉末批次影响显著——同一参数组合在不同设备上的性能偏差可达 8% ，有限实验数据无法推导普遍适用的因果规律，这正是归纳法“休谟问题”在工程中的体现；波普尔“证伪主义”进一步指出，经验归纳无法覆盖所有工况，必然存在认知漏洞。

4 认知边界的突破路径

4.1 技术路径：AI 因果模型深化认知

通过收集多设备、多批次 SLM 数据，构建大规模数据集以解决经验归纳有限性；借助贝叶斯网络分离参数耦合效应，或通过可解释机器学习识别“核心因果链”（如激光功率对致密度的独立影响），弥补传统实验的认知缺陷。

4.2 哲学路径：辩证思维补全认知

摒弃“唯模拟”或“唯实验”的单一认知模式，通过“模拟预测→实验修正→模型优化”的循环，逼近真实因果关系；同时引入材料科学（微观组织分析）、统计学（数据可靠性验证），补充跨学科认知维度，破解单一学科的认知局限。

4.3 实践验证：航空航天钛合金案例

以钛合金 SLM 构件疲劳寿命优化为例，通过AI 模型筛选“扫描速度-晶粒尺寸”核心参数，结合透射电镜观察微观组织，验证“扫描速度降低→晶粒细化→疲劳寿命提升”的因果关系；同时发现材料成分差异（如钛合金与铝合金）会改变参数-性能规律，需针对性调整认知框架，突破传统实验的认知模糊性。

5 结论与展望

本文明确 SLM 参数-性能因果认知的“不确定性、理论脱节、归纳局限”三重边界，提出“技术工具（AI 因果模型）+哲学思维（辩证与跨学科）”的协同突破路径。研究局限在于案例聚焦钛合金，对高温合金等材料的认知边界需进一步验证；未来可结合“数字孪生”技术构建SLM 全流程动态因果模型，推动技术认识论与增材制造的深度融合。

参考文献

[1] 黄卫东。金属增材制造技术现状与发展趋势 [J]. 中国材料进展，2020， 39 （1）： 1-10.

[2] 房泽臣。金属激光选区熔化工艺残余应力的多尺度研究 [D]. 南京：南京理工大学，2023.

[3] 刘勇，张海鸥，王桂兰。选区激光熔化工艺参数耦合对零件致密度的影响机制 [J]. 中国机械工程，2024，35 （10）： 1201-1208.学技术哲学研究，2023， 40 （4）： 89-95.

[4] 杨永强，李海权。选区激光熔化技术的研究进展与应用前景 [J]. 机械工程学报，2021， 57 （15）： 1-16.

[5] 李薇.从利己到社会效用：休谟道德哲学中的正义起源问题——基于《人性论》和《道德原理研究》文本的考察[J].世界哲学，2025，（05）：141-152.

[6] 余天放.超越反思的与前反思的：对康德自我意识理论的第三种解释[J].湖南大学学报（社会科学版），2025，39（05）：112-119.

[7]吴小安，俞沁元.大语言模型与因果之梯[J].自然辩证法通讯，2025，47（08）：10-19.

[8] 陈立佳，李阳，张洪潮。增材制造技术中的认识论问题初探 [J]. 自然辩证法研究，2022， 38 （7）： 36-41.