2026年7月19日，Junan Lin等在arXiv发表论文（2607.17438），提出LPBF双回路数据驱动控温策略。该方法仅需单层未控标定数据即可离线完成全部调参，无需反复试错。

双回路架构：内层为线性输出反馈快速回路（策略梯度优化控制器增益），在扫描过程中实时纠正熔池温度漂移；层间为温度轨迹优化+迭代学习控制前馈回路，利用前序层数据预判并抵消重复性热扰动。物理验证结果：相比贝叶斯优化调参基线，温度跟踪误差降低3.4%，激光功率约束违规减少47.5%。47.5%的约束违规减少意味着在复杂几何特征处激光功率不再频繁触顶，打印一致性显著改善。

Fabbaloo评价该方案为LPBF从"被动监测"迈向"实时纠偏"的关键一步。对粉末供应商的意义：更稳定的熔池温度控制→减少飞溅和孔隙→提高粉末有效利用率→减少因工艺不稳定导致的粉末批次被判定不合格的情况。

对粉末采购商的价值：①更稳定的打印工艺→粉末批次间微小差异导致的打印缺陷减少 ②粉末循环使用次数有望增加（当前LPBF粉末通常只能循环使用5-10次）③关注该技术的产业化进展（目前处于学术验证阶段）