DED熔丝增材制造，融速科技解决方案有哪些

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#制造 #科技

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融速科技是一家聚焦金属送丝增材制造领域的高新技术企业, 也是中国领先的金属增材制造解决方案提供商，拥有成熟的激光送丝增材和电弧增材技术，深耕增材装备、打印服务、增材软件三大核心业务板块。赋能工业生产超自动化，为航空航天、船舶重工、石油器械、核电水电、科研院所等领域用户提供优质的智能制造解决方案和专业的售前、售后服务。

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1、增材制造中的数据驱动解决方案：特征工程的重要性
assembly8low的博客
05-21 98
本文探讨了数据驱动方法在增材制造（AM）中的应用，特别是特征工程的重要性。文章详细分析了AM技术的七个主要类别、面临的挑战以及潜在的数据驱动解决方案，并系统总结了设计、工艺和后处理阶段的特征空间及工程化方法。同时讨论了数据准备中的挑战与机遇，包括开放存储库、基准测试支持、自动化数据处理、提高特征保真度以及知识转移的可能性。最后，文章强调了数据驱动模型在提升AM生产效率和质量方面的巨大潜力。
39、制造业自动化：从3D打印到系统规划的全面解析
tea88的博客
08-09 44
本文全面解析了制造业自动化与3D打印技术的发展与应用。从旧系统升级与第三方解决方案的比较，深入探讨了3D打印的原理、技术类型、材料选择及其在消费产品、医疗、航空航天等领域的广泛应用。同时，详细阐述了制造业自动化的关键步骤与设计要点，包括项目规划、团队组建、合作伙伴选择、系统集成与性能审计。文章还展示了3D打印与自动化协同发展的优势及未来趋势，涵盖技术创新与市场扩展方向，为企业实现高效、智能生产提供系统性指导。
融速科技3D打印科研专用装备，助力DED科研效率升级
AmReference的博客
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近年来，金属3D打印技术凭借快速成型、定制化个性化制造等优势，为科研院所、高等院校的研究提供了诸多便利，逐渐成为科研教育界的新宠。不过当前，科研人员在实际开展课题项目中，对金属3D打印技术的运用往往面临诸多挑战：融速科技科研专用产品 高效赋能DED科研效率面对上述挑战，作为金属增材送丝领域的领先者，融速科技打造了一系列增材制造设备、CAM软件、工艺监控软件、熔池监控相机等科研专用产品，为科研用户D...
法国海军成功测试激光能量沉积3D打印支持航母！国内解决方案有哪些
AmReference的博客
08-02 403
3D打印技术参考注意到，法国海军于近期成功验证了Meltio增材制造技术在公海实战演练中的应用。旗舰“戴高乐”号航空母舰面临不锈钢金属部件的紧急制造与修复任务，该舰依托Meltio的增材制造技术，成功制造出了合格的替换零件。此次验证过程中，法国海军工程师运用Meltio提供的3D打印技术，在陆上基地直接打印出不锈钢等材质的精密金属部件，这些部件不仅符合戴高乐号航空母舰的严苛标准，还极大地缩短了备件...
多激光/电弧、多模式同轴复合3D打印，重磅开源！国内增材制造技术继续突破...
AmReference的博客
04-30 507
4月28日，英尼格玛CML Hybrid技术在第八届全国增材制造青年科学家论坛正式发布。激光同轴复合技术Coaxial Multi-Laser Hybrid, 简称CML Hybrid，是以英尼格玛与南理工共同开发的多光束集成丝光同轴激光定向能量沉积技术为基础，结合英尼格玛自成立以来13年深耕电弧增材制造所积累的经验，开辟出的全球首创DED新技术开发方向。项目团队已公布开源决定，计划将共同开发的C...
DED 3D打印应用正在爆发！第二届国际定向能量沉积增材制造研讨会成功举办
AmReference的博客
11-10 287
11月7日，由中国工程建设焊接协会、特种车辆设计制造集成技术全国重点实验室、受控电弧智能增材技术工信部重点实验室指导，中国工程建设焊接协会增材制造专业委员会、格智学院（南京格智智能科技有限公司）、广州光亚法兰克福展览有限公司共同主办，由中国船舶集团汾西重工有限责任公司冠名的“第二届国际定向能量沉积增材制造前沿技术及应用研讨会”在南京空港温德姆酒店成功举办。本届研讨会于线上线下同步开启，吸引了近40...
24、金属增材制造中的扫描策略、疲劳裂纹与寿命预测研究
7z8x2c4v6b9的博客
09-19 53
本文系统研究了金属增材制造中的关键问题，包括LP-DED扫描策略对立方体表面粗糙度、残余应力和微观结构的影响，提出并分析了一种用于真空环境下疲劳裂纹扩展研究的新型圆柱试样，以及基于能量方法对选择性激光熔化样品在变幅加载下的疲劳寿命进行预测。研究表明，扫描策略显著影响部件性能，新型试样为环境敏感性疲劳研究提供了低成本新途径，而能量法结合Miner法则可有效保守预测疲劳寿命。研究成果在航空航天、核工业和模具制造等领域具有广泛应用前景，未来将聚焦于工艺优化、小裂纹检测及复杂载荷下的寿命预测深化研究。
26、激光增材制造：实现新材料概念的前沿技术
orange的博客
09-12 127
本文综述了激光增材制造技术的发展历程、主要工艺及其在航空航天、医疗和汽车等领域的应用。重点介绍了选择性激光熔化（SLM）和激光金属沉积（LMD）的工作原理与技术特点，分析了材料选择、工艺参数优化及缺陷控制等关键技术环节。文章还探讨了该技术在实现新材料设计、轻量化结构制造和高效生产方面的优势，并展望了未来在材料创新、工艺优化和应用拓展方面的潜力。
46、增材制造材料：类型、问题与解决方案
k8l9m0n的博客
08-24 54
本文系统介绍了增材制造中常用的复合材料类型，包括颗粒、纤维、纳米材料和金属填充长丝等，并分析了制造过程中常见的材料问题，如球化、匙孔、裂纹、分层和变形等。针对这些问题，提出了相应的应对策略，并通过流程图展示了问题处理逻辑。最后展望了增材制造在材料创新、工艺改进和应用拓展方面的未来发展方向，为提升增材制造部件的质量与性能提供了全面的技术参考。
36、增材制造：定向能量沉积与直接写入技术解析
lemon的博客
08-16 72
本文深入解析了增材制造中的定向能量沉积（DED）与直接写入（DW）技术。DED在新材料研发、金属结构修复、性能增强和近净形制造中展现出广泛应用，具备高材料利用率和灵活性，适用于大型金属部件的制造与再制造。DW技术则聚焦于微米至纳米级功能结构的构建，尤其在电子电路、生物医学和传感器领域具有独特优势。文章对比了连续挤出与液滴喷射等墨水分配方式，分析了喷嘴设计、运动控制和泵系统对工艺的影响，并探讨了DPN等高精度羽毛笔型工艺的特点与应用。最后展望了DED与DW在技术融合、材料创新、工艺优化及跨领域拓展方面的未来发
开启精细制造新纪元：桌面五轴加工中心的创新突破
zlycheng的博客
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本文介绍了桌面五轴加工中心的技术特点和创新优势。着重分析了设备在结构设计、智能控制、多材料加工等方面的突破性进展，展示了其在教育科研、创意设计、精细制造等领域的广泛应用前景。通过具体应用案例，验证了设备在提升加工精度和拓展制造可能性方面的重要价值。
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《2025游戏技术现状报告》解读Part 2：生成式AI已从“尝鲜”走向“必需”，70%的企业已经投入使用，汽车行业的代码AI应用率高达50%！文末下载完整版中文报告，抢先洞悉生成式AI的成熟之路。
【PLM实施专家宝典】离散制造企业仿真数据与流程管理（SPDM）及研发验证闭环实施方案：构建虚拟试错的数字化基座
「 CRDE智橙PLM」，让企业用得起，让团队用得起来。
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本文针对离散制造企业仿真业务“孤岛化”痛点，提出基于PLM的仿真数据与流程管理（SPDM）实施方案。通过构建仿真数据模型及sBOM与EBOM的谱系关联，打破设计与验证壁垒，实现从“经验试错”向“数字预测”的转型。方案强调流程标准化与自动化，确立“仿真驱动设计”闭环。SPDM不仅能降本增效、固化专家知识，更是构建AI研发与数字孪生基座、重塑企业研发基因的战略基础设施。
工业制造企业数字化转型实践：基于AIGC技术的社媒矩阵运营系统重构
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生成式软件制造--AI驱动的软件开发
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生成式软件制造的终极展望，是极大地降低软件创造的技术门槛和成本，将软件开发从一门高度专业化的手艺，转变为一种更普适的、基于意图的表达和创造活动。
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摘要：机器人运动控制学习路径分为四个阶段：1）打牢数学基础（线性代数、微积分、经典控制理论）和编程工具（Python/C++、MATLAB、ROS）；2）学习机器人运动学、动力学及传感器/执行器原理；3）深入控制算法（PID优化、现代控制、轨迹规划等）；4）通过仿真、硬件实践和开源项目实现系统集成。建议从简单套件入手，遵循"理论-仿真-实践"循环，逐步掌握让机器人精准运动的核心技能。
制造企业工业大数据平台建设方案
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智能制造企业正加速融合工业大数据技术，构建数字工厂镜像模型，通过MES系统优化生产管理，结合云计算三层架构实现数据高效处理。CPS与物联网的深度融合，形成智能互联的生产闭环。工业大数据建模方案运用机器学习算法，实现异常检测、预测性维修等功能，优化生产流程与客户管理。方案包含完整软件开发文档（需求分析、测试报告等）和建设方案（智慧城市、智慧医疗等技术方案），为企业数字化转型提供全面支持。
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了解EBOM、MBOM和采购BOM之间的转换环节、实现方式及参与人员，对于确保产品数据从设计到生产、再到采购的顺畅流动至关重要。下面这个流程图直观地展示了这一核心转换过程及各环节的关键负责部门。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;传递基础数据添加工艺信息采购部门审阅否是运行MRP工艺部门主导ERP系统自动设计部门创建EBOM工艺部门转换EBOM至MBOMMBOM审阅与确认是否通过评审?ERP系统生成采购BOM指导采购与生产。
从数据迷雾到智能决策：PDM如何重塑制造企业核心竞争力
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在竞争白热化的制造业环境中，企业常面临一系列隐形成本与效率黑洞：工程师30%的时间在寻找正确图纸版本，跨部门数据不一致导致15%的生产返工，新品上市时间因设计协同低效而延迟20%……这些数字背后，凸显出一个核心问题：缺乏对产品数据的系统化管理。产品数据管理（PDM）系统，正是为此而生的战略性工具。它不仅是文件存储库，更是企业研发数字化的中枢。以下是PDM带来的可量化效益分析。
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