持续提高金属3D打印核心竞争力!苏州倍丰总结2023年度研发突破

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2023年,苏州倍丰智能在金属3D打印技术领域实现诸多突破。对于该公司而言,2023不仅是技术革新的一年,也是引领行业走向新高度的一年。从克服γ'-高温镍基合金3D打印的开裂难题到推出超大型打印设备SP1200和SP801,再到开发新型雾化制粉工艺,苏州倍丰智能的每项成就都在推动着整个金属3D打印行业的发展。这些技术突破充分展现了苏州倍丰对“金属3D打印全产业链”的深度投入和全面布局。通过关键技术的持续创新,推动整个产业链的发展和优化,致力于构建更加完善和高效的金属3D打印生态系统。

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01

显示工艺研发实力

突破γ'-高温镍基合金3D打印不开裂

γ'-高温镍基合金因其优异的高温性能和耐腐蚀性,在航空、汽车等行业具有广泛应用。但该材料在3D打印过程中极易开裂,限制了其应用范围。苏州倍丰智能的研发团队通过优化3D打印参数,成功控制了γ'相的析出速度并减少残余应力,显著降低材料开裂的风险,这一突破解决了长期存在行业难题,更多细节内容请关注倍丰后续公布。

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02

面向大尺寸制造

发布超大金属3D打印机

2023年,倍丰智能紧跟行业发展需求,发布超大尺寸金属3D打印机——SP1200,该装备的推出标志着苏州倍丰在超大尺寸金属3D打印设备方面的重大进步。其具备1200x600x1500mm的超大打印幅面和12个激光器,成形效率高达350cm³/h。此外,苏州倍丰独特的双构件仓设计减少了因冷却导致的停机等待时间,有效提高打印效率,这对于大规模生产尤为重要

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SP801大型金属3D打印机配备4激光全幅面打印系统,成形效率高达200cm³/h。双构建仓设计大幅减少了打印件冷却和清理所需的停机时间,进一步提高了生产效率。此外,SP801配置超长效过滤器,使其能够满足超长打印时间的制造需求。

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全链条布局

新型雾化制粉工艺量产

在金属3D打印中,粉末对最终打印的零件质量至关重要。2023年,苏州倍丰智能带来了自主研发的新型雾化制粉工艺,有效提升金属粉末的质量和一致性。这种工艺在生产出具有更好流动性、更均匀粒度分布金属粉末的同时,细粉收到率高达65%。

END

苏州倍丰智能科技有限公司有吴鑫华教授创立。吴鑫华教授系澳大利亚技术及工程院院士,三十年来致力于金属材料科学和增材制造的世界级科学家,在国内外培养了数位行业精英,并把先进的金属材料工艺和多年积累的增材制造经验带回国内。公司拥有完整的金属3D打印全产业链的解决方案,包括提供成熟及新型的金属原材料,制造从小型到超大型的金属打印装备及粉末前后处理的辅机系列,以及面向航空航天、地面燃机、核电能源、汽车等重点行业的打印研发业务。

公司拥有全球顶尖的金属3D打印技术和材料科学专家技术团队,长期致力于高温镍基合金、钛合金和铝合金材料在航空发动机、航空构件、通讯系统构件、医疗构件金属3D打印上的应用研究,拥有围绕金属3D打印工艺特殊要求的原材料成分开发、轻量化设计和复杂集成制造能力,在金属3D打印工艺参数数据库建立、产品质量控制能力和方案、构件无损检测方案,直至成品适航认证、装机使用的全过程方案和技术方面具有核心竞争力。

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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