ORGANIC项目旨在推动风能行业的可持续发展，通过生物智能制造技术解决传统风力涡轮机叶片的制造难题。该项目结合生物基可回收材料、生成设计和人工智能，利用大尺寸增材制造（3D打印）生产高性能涡轮叶片，提升结构效率、耐疲劳性和尺寸精度。通过AI驱动的过程优化和智能控制，ORGANIC提高了生产成功率、减少了材料浪费，并实现了更低的碳排放。此外，项目还为其他行业的制造提供了跨领域应用潜力，推动了3D打印技术在风能等可持续能源领域的创新应用。
随着欧洲对更可持续和高效能源解决方案的需求不断增长，由AIMEN技术中心协调的ORGANIC项目正在解决风能制造中的一个关键挑战：生产既可回收又具有工业可靠性的高性能涡轮叶片。通过将生物基材料、生成设计和人工智能结合在大格式增材制造（AM）中，该项目由来自8个欧洲国家的13个合作伙伴组成，旨在开发能够交付高质量组件的生物智能系统，同时克服材料耐久性、工艺稳定性和将复杂设计扩展到工业尺寸等技术难题。
该项目获得了Horizon Europe框架的资助，汇集了包括西班牙的金属研究协会（Asociación de Investigación Metalúrgica del Noroeste）、西班牙的Aeroblade、西班牙的包装、运输和物流技术研究所（Instituto Tecnológico del Embalaje, Transporte y Logística）、西班牙的Cartif基金会、德国的EIT Manufacturing Central GGMBH、英国的ICONIQ Innovation、荷兰的10XL BV、芬兰的Addcomposites Oy、芬兰的Tampereen Korkeakoulusatio SR、希腊的Ethnicon Metsovion Polytechnion、希腊的Core Innovation and Technology OE、卢森堡的Netcompany和瑞士的Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana等多国伙伴。
ORGANIC项目的目标是建立一个集成的生物智能生态系统，使得生物灵感能够在工业中得到应用，“我们的目标是建立一个能够使生物灵感具有工业相关性的集成生态系统，”ORGANIC项目协调员兼人工智能与数据分析研究员Andrea Fernández Martínez解释道。
重新思考风能增材制造
传统的增材制造（AM）往往能耗高、难以大规模生产像风力涡轮叶片这样的巨大组件，并且在可回收性上存在限制。尽管生物启发的3D打印在研究中得到了广泛探索，但大多数应用仍停留在小规模阶段。ORGANIC项目旨在解决这些挑战。
在材料方面，该项目验证了生物基、完全可回收的复合材料，作为常规聚合物的净零替代品。AI驱动的生成方法创造了超越传统格栅设计的生物启发结构，同时，大尺寸AM平台上的原位智能控制优化了制造过程。Gentelligence框架捕捉并利用过程-结构-性能-表现的知识，使得在生产周期中实现持续学习和改进。
这些方法的目标是制造具有高结构效率、耐疲劳性和尺寸精度的涡轮叶片。预计的好处包括更高的首次正确打印成功率、减少材料浪费、提高机械可靠性（在工业相关环境下进行TRL6级示范）以及增强可回收性并减少二氧化碳排放的循环材料策略。
“通过将设计、材料和工艺智能连接起来，ORGANIC项目不仅仅是模仿生物，而是创造真正的生物智能系统——具有适应性、可进化性，并能够为可持续能源应用提供高质量组件，”Fernández解释道。
生物基材料和生成设计
ORGANIC项目的一个核心创新是用生物基热塑性复合材料替代传统的核心材料——如PET、PVC和芭拉木——通过大尺寸增材制造形成格栅结构。Fernández解释道，以前的研究表明，纤维增强热塑性格栅材料在剪切强度上可以匹配或超越芭拉木，同时提供更好的刚度-重量比和更好的抗损伤能力。
尽管具体的数值标准仍在定义中，但材料选择在机械性能、热性能和环境性能与可回收性及生命周期影响之间达到了平衡。然而，工业化准备仍然是一个挑战，因为许多生物基复合材料在机械性能、热稳定性和纤维兼容性方面仍处于早期阶段。
ORGANIC通过将详细的材料表征与生成的生物启发设计工作流和AI驱动的过程监控结合起来，解决了这一问题，包括基于LSTM的控制系统，以确保一个可靠的高性能材料-设计-制造链条。标准化的机械测试、与传统材料的基准比较以及在AIMEN的开放试点线和10XL设施示范中的验证，将确认在工业条件下的性能。
硬件创新：ORGANIC FGF打印头
增材制造复合材料的研究员Dr. Ander Reizábal López-Para强调，扩大到大尺寸组件——使用几公斤每小时的高性能或生物基复合材料——会显著改变材料行为并加大工艺可靠性的压力。对于ORGANIC项目而言，确保“首次正确”生产不仅是可取的，而是必不可少的：每一个大型部件必须在第一次打印时就正确无误，以避免浪费时间、能源和材料。
ORGANIC FGF打印头正面临这些挑战。它基于颗粒挤出系统，结合了先进的硬件、传感和控制技术。它能够为弱区域提供可变长度的纤维增强，并为快速、节能的层间粘接提供自适应温度控制。嵌入的压力和温度传感器、用于热监测的红外摄像头和用于层质量检测的轮廓仪提供了连续的实时数据。自X控制框架使得系统能够自我监测、优化和自动修正问题——始终在人工监督下进行。
在第一阶段，广泛的传感器收集了全面的过程数据。Reizábal表示：“可靠性是ORGANIC项目的核心目标。由于大规模传感和自X控制的前期数据有限，团队采用了一个多阶段的方法。”AIMEN激光应用中心的初步阶段将为第二代打印头的设计提供数据支持，确保其坚固性、可靠性，并为工业规模部署做好准备。
AI、数字孪生与持续优化
ORGANIC项目采用了一个分层的AI系统，结合了强化学习（RL）和认知预测控制，以持续优化增材制造过程。在打印之前，RL代理根据历史数据和可持续性关键绩效指标（如能源使用和构建时间）选择配置。在打印过程中，校准RL代理分析传感器数据以微调模拟，提高预测精度。打印后，长期RL循环评估部件质量——包括孔隙率、尺寸精度和机械性能，并提出优化设置供工程师验证并重新集成到系统中。同时，一个专门的AI驱动认知控制器将跟踪实时传感器数据并预测过程偏差，及时采取纠正措施。
Fernández和Angosto表示：“通过连续的周期，多源数据集成将实现更精确的预测、更好的过程控制和更智能的设计选择，持续提升制造过程的可靠性，并在多代风力涡轮叶片部件中提高结构性能。”
主要挑战包括实际过程数据有限、与多种仿真工具的互操作性以及实时部署的复杂性。ORGANIC项目通过在AIMEN开放试点线收集多源数据，采用模块化方法，结合Gentelligence数字框架，并通过资产管理外壳（AAS）和基于本体的过程知识来解决这些问题，进行离线测试并在扩展到10XL大规模示范前进行保障。
从风力涡轮机到跨行业潜力
Fernández解释道，尽管机械、热性能和耐久性要求在各行业之间有所不同，ORGANIC项目的生物智能增材制造方法在其他领域也具有跨行业应用潜力。ORGANIC通过标准化的材料表征协议和结构化的性能数据集成到CAx设计工具中，确保能够满足各行业特定的负载、几何形状和性能目标，CAx工具的过程-结构-性能-表现关系确保了可追溯性。
大尺寸增材制造技术——包括混合挤出、多材料沉积和原位监测——是模块化的，在AIMEN的开放试点线的逐步验证支持下，能够扩展到新的工业应用场景中。
在项目的第一年，重点是基础性成果而非全规模原型。关键里程碑包括预计在2025年11月发布的一篇关于生物智能增材制造的白皮书，将整合材料、设计、制造和AI驱动控制方面的方法。到年底，制造要求和数字架构将得到最终确认。“从那时起，ORGANIC系统将通过连续的Alpha、Beta和最终版本进行推进，直到项目结束时完成全示范，”Fernández表示。
风能研究中的3D打印
ORGANIC项目展示了如何通过生物智能增材制造技术，在结合AI、生成设计和可回收材料的同时，生产大型高性能的涡轮叶片。与此工作相辅相成
