摘要：增材制造 (AM) 是一种变革性的制造技术，能够根据 3D 建模数据逐层直接制造复杂部件。在 AM 应用中，功能梯度材料 (FGM) 的制造具有重要意义，因为它有可能提高多个行业的组件性能。FGM 是通过不同材料之间的梯度成分过渡制造的，从而能够设计具有位置相关机械和物理特性的新材料。本研究全面回顾了有关在 AM 中实施机器学习 (ML) 技术的已发表文献，重点介绍了基于 ML 的 FGM 制造工艺优化方法。通过对文献的广泛调查，本综述文章探讨了 ML 在解决 FGM 制造固有挑战中的作用，并涵盖了参数优化、缺陷检测和实时监控。本文还讨论了在 FGM 的 AM 制造中采用基于 ML 的方法的未来研究方向和挑战。