金属3D打印LEAP 71火箭发动机完成首次热火试验，AI在几分钟内完成设计|3d打印|leap|东风商业航天|发动机|火箭|热火试验|金属

2025年8月2日，南极熊获悉，激光3D打印机制造商Aconity3D成功开发并测试了一款低温气塞式火箭发动机，并首次通过了热点火测试。发动机完全由人工智能(AI)设计，并使用高性能航空航天铜合金(CuCrZr)以单一整体式组件的形式3D打印而成。

△低温气动尖峰火箭发动机。图片来自 Aconity3D。

LEAP 71发动机采用Aconity3D 的 AconityMIDI+ 系统制造，专门针对工业级激光粉末床熔合 (LPBF) 工艺进行了优化，并搭载了 IPG YLR 3000/1000 AM 激光器。清粉工艺由德国专家Solukon完成，关键的热处理则由弗劳恩霍夫激光技术研究所 (ILT)进行。英国谢菲尔德大学的 Race 2 太空团队负责测试前的准备和专家支持。

LEAP 71 和人工智能驱动的工程设计

Aconity3D 指出，设计方法的转变在这一进步中发挥了重要作用。LEAP 71发动机完全基于Noyron的概念化完成设计，Noyron 是由总部位于迪拜的工程公司LEAP 71开发的大型计算工程 AI 模型。与传统的迭代和人工驱动的设计流程不同，Noyron 仅用几分钟就自主生成了 5 kN 的 Kerolox 气塞式火箭发动机设计。

LEAP 71 的方法通过将物理、几何和性能约束转化为可执行算法，推动了工程技术的进步，使 AI 能够探索超越传统人类直觉的设计方案。这项创新使 AI 不再仅仅作为工具，而是能够独立地充当工程师——无需人工干预即可创建可用于生产的硬件几何结构。

△低温气动尖峰火箭发动机。图片来自 Aconity3D。

Aconity3D 指出，由于气塞式发动机采用非常规的“由内而外”结构，因此带来了巨大的工程挑战。这种设计无需使用大型真空喷嘴，从而提高了不同高度的效率，但也带来了制造和冷却方面的复杂性——这些问题一直以来都限制了应用。

增材制造演示

LEAP 71 3D打印发动机集成了一个内部再生冷却通道网络，用于循环液氧 (LOX) 和煤油，从而帮助控制燃烧室内的热量。在通道中，加热的煤油与气态氧结合并点燃，从而产生推力。

Aconity3D公司表示：“用CuCrZr 制造这种几何形状的单个整体组件，同时考虑到内部流路和热负荷，展示了 Aconity3D 先进增材制造系统的功能以及 AI 生成的设计在实际应用中的准备情况。”

继 5 kN 发动机测试成功后，目前研发工作正转向以甲烷和液氧为燃料的 20 kN 版本。虽然仍处于早期阶段，但这项工作为将 AI 辅助设计与先进的增材制造技术相结合，为提高火箭推进效率提供了一条潜在的发展方向。

数字化工具加速航空航天发展

Aconity3D 和 LEAP 71的 AI 设计的增材制造火箭发动机体现了更广泛的航空航天趋势：利用先进的数字工具加速推进创新。

6月，专注于先进火箭推进的股权融资初创公司New Frontier Aerospace (NFA)成功完成了“雷神之锤”（Mjölnir）火箭发动机的一系列热点火测试。发动机采用增材制造技术生产，采用全流量分级燃烧循环，是液体火箭推进中最高效的设计之一。这使得“雷神之锤”非常适合可重复使用的发射系统、高超音速飞行器和轨道转移平台。

今年5月，美国导弹系统承包商CoAspire和人工智能驱动的3D制造解决方案提供商Divergent Technologies宣布，根据与美国空军签订的合同，成功设计、生产并进行了快速适应型廉价巡航导弹（RAACM）的飞行测试。该项目从概念到试飞进展迅速，在10周内完成了机身、机翼和尾翼的初始交付。随后进行了地面测试，并在14周内成功完成了满足所有技术和操作要求的飞行测试。

计算工程技术为金属3D打印商业航天/液冷带来数字革命，集栈创始人专访

南极熊导读：商业航天、液冷领域等领域的高性能零件结构设计，非常复杂，传统工艺无法制造，只有3D打印技术才能胜任。如果从设计上进行优化突破，使得性能得以大幅提升，那么就可以发挥3D打印技术的优势，从而推动3D打印行业的发展。所以，南极熊特别进行了一场专业度非常高的采访，高到很多采访内容南极熊也未能完全理解。

在2025亚洲TCT展会聚光灯下，航空航天和能源板块的展台前持续聚集着专业观众——在展品不仅包含用于能源领域的具有仿生特征的热交换模组，也展出了航天领域许多的核心零部件。那么在设计端，如何结合增材制造实现这些复杂构型的打印设计呢？

上海集栈科技创始人林一祎向南极熊透露："我们在2024年经历了‘8次火箭引擎7次成功点火’，我们正在致力于通过计算工程（Computational Engineering）技术将航天零部件设计迭代周期从年缩短至分钟级。"

这家位于上海的高科技软件企业，已协同国内外优秀企业和团队，对金属3D打印与计算工程的融合推向新高度作出努力。其与合作伙伴一起打造的计算工程AI大数据库，已积累了包含商业航天知识体系、热管理知识体系、火箭点火测试数据等数据，将赋能更多的商业航天企业设计研发体系升级。

一、从金融到航天：跨界创业的初心与决心

林一祎是一位年轻的女性创业者，她的创业故事充满了跨界与创新的色彩。在创业之前，林一祎在其他行业工作。然而，她对新技术和新产业的热爱促使她决定跨界进入实业领域。她敏锐地意识到，随着3D打印技术的快速发展，尤其是金属3D打印的产业化应用，一个全新的工业设计时代即将到来。

△南极熊专访视频

林一祎表示：“3D打印，特别是金属3D打印，现在已经有一些产业化的应用，它的前景非常好。另外，就涉及到我们公司的计算工程技术。它能够很好的设计、快速地迭代整个商业航天复杂零部件，比如说火箭的涡轮增压泵、转向阀这种非常复杂构件的设计迭代，可以助力整个商业航天在设计端的迭代速度，所以我对这块非常感兴趣。而且，觉得我们中国的商业航天接下来的前景也非常的好，希望能够在这一领域做出一点小小的贡献。“

二、根植商业航天：解构计算工程的赋能火箭设计背后的逻辑

在传统的航天器设计过程中，一个新的发动机结构可能需要长达一年的时间来完成设计、仿真、测试和优化。然而，上海集栈科技基于计算工程的智能算法，让这一过程缩短到几十分钟，极大地提高了火箭设计的迭代效率。

“计算工程的核心在于将数学函数写入计算机程序，让计算机自动生成结构。”林一祎解释道，这种方法不仅减少了人工计算的错误，还能快速调整设计方案，探索最优解。

上海集栈科技的计算工程技术在航天发动机设计中的三大应用：

(1) 优化热管理系统：最大化比表面积，最小化压损，提高换热效率。

(2) 迭代推进系统结构：将传统工程师的经验数据输入AI模型，实现高效优化。

(3) 自动生成仿生结构：通过数学建模，使发动机具备更高效的流体动力学特性。

"传统航天设计如同手工刺绣，我们的方法则是智能织布机。"林一祎用比喻阐释技术革新。以液氧煤油火箭发动机涡轮泵集成化设计为例：

维度

传统模式

计算工程模式

迭代周期
6-12个月
45分钟
设计变量有限参数
多任务参数制造验证
物理样机测试数字孪生+小批量试制验证

知识传承

工程师经验传承

结构化工程AI库

传统航天设计VS计算工程：设计范式的代际跨越

这种转变源于底层技术架构的革新。集栈科技将航天工程学、物理验证等数据代码化，构建了包含多个核心算法的航天、能源行业专用模块库。

当然，上海集栈科技不仅停留在理论阶段，还在实际测试中验证了计算工程设计的有效性。“2024年我们进行了8次点火测试，成功了7次。失败的那一次的材料是我们用铝合金进行非常前沿的探索，主要是为了获取材料的性能反馈，未来铝合金如果能用在商业航天上也是一个非常大的飞跃。”林一祎介绍，这些测试数据反哺到计算模型中，使得设计迭代更加精准高效。

在2024年8月的连续点火实验中，其中一体化气动塞式火箭发动机有着优良的表现，它具有外观简洁内部复杂、一体化、增重适中、优良热管理体系等优势，并且通过优质结构的设计迭代，提升了燃料的燃烧效率，使得燃料的需求量下降，抵消了由于结构而增加的重量。该结构设计思路：

(1) 计算工程允许工程师在几分钟内从抽象的输入规格（如推进剂类型、期望推力、压力状态包括不限于环境压力，目标出口压力，最大喷嘴膨胀，最大喷嘴直径等参数），从而重新计算等熵流动条件和火箭方程，直到找到合适的解，进而转换为可制造的发动机文件。

(2) 依据制造工艺设定最小壁厚。

(3) 进行集成化设计。

"我们正在一步步攻克铜合金打印、一体化设计、低成本研发、热管理等方面的挑战。"林一祎解释到。这将为商业航天降低研发成本、缩短研发周期、实现低成本设计制造带来优势。

这些测试主要应用于液氧煤油发动机，也已经探索液氧液氢、液氧甲烷等新型燃料，并且已经在进一步探索中大型发动机的结构，以适应不同航天任务的需求。

三、热管理与液冷结构：航天与算力的技术共振

计算工程在液冷系统中同样发挥了巨大作用。在上海集栈与易加三维联合展示的异形流道构件中，南极熊看到了到技术迁移的典型案例。例如，航天场景中的液氧甲烷燃料异性冷却通道，以及AI算力场景中的AI服务器相变液冷散热模组。

"两者都追求最大比表面积/最小压损的终极平衡。"林一祎指出。比如通过植入斐波那契数列，使其最新热交换器设计较传统设计在提升换热效率的基础上实现结构轻量化，并且可以进行快速设计迭代，这正是计算工程跨领域赋能的典范。

目前，高性能计算（HPC）和AI算力越来越火，服务器的功耗也越来越大，传统风冷已经无法满足需求，而液冷技术成为高端计算设备的关键解决方案。林一祎也指出，未来随着AI算力需求持续增长，计算工程将在数据中心、超级计算机等行业的冷却系统中扮演越来越重要的角色。

目前，上海集栈科技利用计算工程技术，在液冷零部件结构设计上已经实现了以下优化案例：

(1) 基于数学函数生成冷却结构，确保冷却液最大化接触散热表面，提高冷却效率。

(2) 优化液冷通道布局，减少液体流动阻力，实现最小的能量损耗。

(3) 仿生学优化热交换系统，例如借鉴自然界斐波那契数列的排列方式，提升换热效率。

四、跨行业启示：从太空到细胞，计算工程如何助力再生医学？

除了航天和液冷设备等太空应用案例，上海集栈科技还在再生医学领域进行了探索。林一祎介绍，计算工程可用于开发仿生结构，例如仿生血管支架设计、模拟肺泡、骨骼晶格等，大幅提高医学植入物的生物相容性。

具体的应用案例包括：

(1) 优化人工骨结构：通过晶格结构模拟松质骨和皮质骨，提高植入物的力学性能。结合3D打印，实现更轻量化、强度更高的植入材料。

(2) 模拟肺泡血管壁：采用泰森多边形算法模拟血管分布，提高人工器官的细胞生长能力。可用于生物芯片和类器官实验，帮助医学科研和药物测试。

(3) 开发生物分离结构：利用计算工程优化血清分离装置，提高分离效率，减少细胞损伤。

"肺泡仿生结构的跨尺度建模，与火箭喷注器设计存在惊人的算法共性。"这种技术迁移正在创造新的产业迭代思路与价值。

南极熊观察当计算工程遇见金属增材制造，商业航天正经历从"经验驱动"到"算法驱动"的范式革命。上海集栈科技的探索表明，通过构建"设计-制造-验证-优化"的数字闭环，中国商业航天完全可能在关键部件领域实现弯道超车。正如展台上那个闪耀着金属光泽的仿生流道构件——它既是数学公式的物化呈现，更是智能制造时代的航天宣言。

五、计算工程与AI的结合：推动3D打印

谈及当下发展火热的AI技术，林一祎表示，上海集栈科技的计算工程技术与DeepSeek等AI大模型有一定相通之处，但侧重点不同。诸如DeepSeek 一类的AI模型训练的是文本和图片数据，用于自然语言处理和图像生成。计算工程AI 训练的是工程经验、实验反馈数据和物理模型，用于设计迭代和结构优化。

上海集栈科技构建了一套独特的正向开发体系，通过计算工程技术，打破传统工程设计的局限，实现了从需求到制造的完整闭环生态。这一体系涵盖需求输入、多物理场耦合仿真/实测、增材工艺与材料适配、计算工程设计迭代、以及最终的验证测试，确保了设计与制造的无缝衔接。

计算工程生成结构的高度复杂性，例如三周期极小曲面（TPMS）等，使其在传统制造工艺中难以实现，而3D打印技术的兴起，为这一前沿技术提供了理想的制造手段。目前，上海集栈科技在多个领域利用金属3D打印，将计算工程设计转化为现实产品，包括：

(1) 航天发动机喷嘴

(2) AI算力服务器液冷散热器

(3) 再生医学植入物

(4) 工业级复杂流道结构

“我们打造的是工程AI平台，让计算机基于历史数据和边界条件，自主优化航天器、液冷系统及再生医学结构。”她说道。这种AI+工程计算的方式，使得企业能够在短时间内探索更广泛的设计可能性，大幅提高工业产品的创新速度。

上海集栈科技的正向开发体系，不仅仅是一个设计方法，更是一种全新的工业工程模式。它打破了传统设计与制造的割裂状态，实现了：从需求到产品的全流程数字化、从仿真到制造的高效闭环、从人工设计到AI优化的智能迭代。

未来，随着AI、3D打印、计算工程的融合加深，这种智能化设计-制造闭环模式将进一步解锁复杂结构的制造能力，甚至可能成为高端制造行业的主流设计方式或者标准范式。

结语：计算工程正引领工业设计新时代