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钢融化时，它的物理性质就会发生变化。持续的重新加热使其变得易碎。这意味着，你不能像用打印塑料物体一样，简单地建立一个用于3D打印钢材的结构。随着一层层的钢材被应用，它们会重新加热下面一层的钢材。如果这些钢材仅仅是最近才被应用，那么它们就会越来越弱。克服这一挑战意味着，要找出一种完全不同的印刷策略。由于不同的区域加热程度不同，钢铁必须以看似随机的模式来建造。由于打印机不再等待某一特定位置的钢材冷却，它的工作速度可以达到原来的两倍。
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事情变得更加复杂。根据定义，复杂的3D几何图形是定制的，因此很难提前知道机器在焊接不同部件时会有多大的困难。这是机器学习可以帮助的地方。MX3D使用的工业机器人已经安装了传感器，可以探测到被用来加热金属的电流、金属的热度以及焊接的具体位置。MX3D正在进行下一阶段的工作：将这些数据与机器学习算法结合起来，帮助机器人了解哪些焊接可能会带来问题，然后寻求办法实时解决这些问题，或者完全避免这些问题，来形成新的移动模式，让每一层都能正常地建立起来。“当你制作打印文件时，大问题将得到解决，”van der Velden解释道。“当你真正在打印的时候，机器就会识别出问题，然后快速构建出一个解决方案。”
