从工艺类型到打印参数,2024年3D打印机企业采购指南

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家用3D打印机在2023年增长发展迅速,拓竹、小米和安克创新的加入,让个人创客和小型工作室有了更多的选择,个人消费者在社交平台上将这些产品迅速推向热点。

因此,当企业进行3D打印机采购时,技术部门和采购部门在选型时会相比之前更难达成一致——和商用的专业级设备相比,家用设备只有一半甚至五分之一的价格。为此,我们一直以来尽力帮助用户去了解比较并且做出适合您的选择。

这本指南将帮助您明晰:

  • 您是否需要购买3D打印机?

  • 是否一台家用3D打印设备也能满足您工作室的需求?

  • 如何选择技术路线?

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手册将分步骤为您呈现关键步骤和要点,扫码即可获取电子版《2024年商用3D打印机买家指南》!

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1

确定技术路线

根据需要制件的树脂类型、表面质量、精度确定技术路线,通常为熔丝挤出、光固化成型和粉末烧结三种技术路线。

通常光固化的表面质量更高,但是树脂材料蠕变性影响较大,因此一般相较于其他两种热塑性工艺而言,其打印零件的尺寸精度、疲劳度、耐候性而言更差。

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熔丝挤出的表面粗糙度更高,通过碳纤维或其他添加改性材料能帮助其表面呈现磨砂质感;或者蒸汽平滑工艺进行改善。

2

考虑生产量和尺寸

在选择技术路线时,需要同步考虑生产量和产品成型尺寸,通常SLS的单件大小<光固化<熔丝挤出(当然对于百万级的大型的工业级光固化和尼龙烧结,不在此次讨论范围之内)。

批量生产而言 ,对于熔丝制造技术而言,无论是高速消费级、商用机型、还是工业直驱设备,其中DLP和连续光固化技术等产量更为显著…

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3

原材料种类和性能

不同的原材料,通过不同的工艺路径和技术的结果会有区别。制件的耐温、强度、韧性、柔软度、耐紫外、电气性能通常是我们考虑的,这也是家用设备和商用设备的显著区别。

通常商用打印机用更偏向使用ABS材料和类ABS的树脂,而PLA(聚乳酸)材料则是家用3D打印机普遍使用的材料,色彩丰富、价格低廉、易于成型、开放打印污染小;但是强度、耐温和耐候不能满足功能性件的测试。

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图│各类材料性能比较

4

成本控制

成本控制包括三块主要需要考虑,首先是打印系统的价格——使用光固化和尼龙烧结通常需要配套的后处理系统,所以应该合并考虑系统的固定投入。

其次是人工培训成本,熔丝挤出、光固化和尼龙烧结,熔丝挤出的使用可以说是易学难精,早期投入较低,但是若是希望打印高性能塑料或者PP等半结晶材料,需要一定的技术学习能力。

尼龙烧结相对学习成本居中,光固化早期的学习成本较高——模型在数据准备阶段的摆放、支撑和切片都需要一定的技术积累。

最后是材料和后续成本,主要是材料的开放性和兼容性决定,通常而言熔丝材料的开放性能更高,材料成本更低,光固化的树脂通常为半开放,尼龙烧结开放则更少一些。

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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