钛合金回收再生3D打印金属粉末!苏州倍丰取得新成果

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《2023年国内3D打印领域被广泛关注的十大重要事件》一文中,3D打印技术参考总结到,国内在废金属回收再制造为优质金属3D打印粉末方面有兴起之象。从未来的角度来说,资源日益减少和减少碳排放,均是大势所趋。由废旧金属再制造为优质金属粉末,很可能会成为今后几年增材制造行业关注的重要方向,其对推动金属3D打印技术的低成本应用具有重要意义。

3D打印技术参考注意到,苏州倍丰智能正在该方向重点研发,于2023年底取得了新成果。

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倍丰智能表示,其在TC4 回收料的雾化和3D打印中, 取得优异成果,这是在“金属3D打印全产业链”布局中的更进一步!苏州倍丰通过技术创新,正在构建更加完善高效的金属3D打印生态系统。

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经过第三方检测, 通过苏州倍丰新型雾化工艺制备的回收TC4粉末在粉末特征、粉末流动性、粉末化学成分和3D 打印样棒的拉伸性能等关键指标中均取得了优异的成绩,达到行业先进水平!

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使用TC4回收粉末打印的金属样棒

倍丰智能使用新型雾化制粉工艺,结合倍丰在增材制造原材料制备上多年产品开发和工程应用经验,突破了新料和回收料粉末颗粒球形度、杂质控制以及批次稳定性等技术难题。TC4回收料粉末在性能上与EIGA生产的粉末相媲美,这一点不仅证明了其技术的先进性,也显示了回收粉末在质量和性能方面达到了行业顶尖水平。

《粉末特征、流动性、松散密度监测结果》

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《样棒拉伸试验结果》

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对于大多数应用钛合金粉末的行业而言,传统钛合金粉末仍是成本高昂的原料。这一创新粉末回收再生技术将提升金属3D打印在成本方面的竞争力。将在航空、汽车、医疗等多个关键领域取得广泛应用,拓宽金属3D打印的行业应用范围。通过提升制造效率并促进新产品与解决方案的开发,苏州倍丰智能的技术正成为这些领域创新进步的重要推动力并树立可持续发展和环境保护新典范。

围绕“金属3D打印全产业链”,倍丰智能以创新技术持续推动金属3D打印行业前进。业务范围涵盖金属3D打印原材料粉末、小型到超大型金属3D打印机、金属粉末前后处理设备和金属构件先进打印服务。业务涉及金属3D打印生态系统各个环节,从材料制备到打印过程,再到先进打印工艺研发,力求在每一步中实现创新和优化。

注:本文内容来自苏州倍丰智能。

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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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