马前教授团队最新:3D打印轻质/高效/铝合金超材料!

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开发具有中空通道的3D打印超材料是墨尔本理工大学马前教授团队的重要研究方向,并在钛合金空心支柱晶格(HSL)超材料方面取得重要研究进展,其表现出比实心支柱晶格 (SSL) 高得多的结构效率,拓展了轻质多功能金属材料的边界。但研究人员指出,所开发的钛合金超材料并非一直都是最佳的选择,因为钛合金粉末仍然很昂贵。

铝合金在机械强度、较低密度和降低成本之间提供了折衷,同时还具有高耐腐蚀性,从而也能成为超材料开发的重要备选材料。3D打印技术参考注意到,该课题组于近日新报道了复杂AlSi10Mg空心支柱晶格超材料的3D打印制备及其力学性能研究

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然而,由于三个基本原因,铝合金的激光粉末床熔融 (LPBF) 比Ti-6Al-4V等常见金属合金更具挑战性。首先,铝合金被观察到从高熔池温度到室温事存在大体积收缩;其次,高反射率和导热率需要更高的激光能量;此外,铝合金还具有低液相线温度(557°C),导致产生动态熔池。这些因素意味着AlSi10Mg很可能存在几何缺陷和粉末堵塞中空通道。

马前教授团队新发表的论文“AlSi10Mg hollow-strut lattice metamaterials by laser powder bed fusion”,研究了AlSi10Mg空心支柱晶格(HSL)的 LPBF可制造性及其机械性能。确定了高保真LPBF制造的AlSi10Mg空心支柱通道直径、壁厚和扫描策略

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(a) FCC 和 (b) FCC拓扑空心支柱晶格模型。(c) FCC_1B、(f) FCCZ_1B、(d) FCC_2B、(g) FCCZ_2B、(e) FCC_3B 和 (h) FCCZ_3B。蓝色代表空心支柱墙,而浅红色代表内部轮廓

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内部横截面的 μCT 表征,取自每个 AlSi10Mg 空心支柱晶格的第一晶胞层的中心

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 (a) 相对屈服强度和 (b) 相对弹性模量与相对密度:AlSi10Mg 空心支柱晶格与 Ti-6Al-4V、Inconel 625、SS316L、CoCr 和 AlSi10Mg 实心支柱晶格的比较

研究发现,使用简单高效的双边界扫描策略,可以通过LPBF技术制造具有高保真内部和外部轮廓以及可忽略不计的容留获粉末的复杂AlSi10Mg空心支柱晶格结构。然而,若要实现完整打印且不会残留粉末,最小壁厚为0.4毫米,最小内径为0.7毫米

压缩测试表明,所制造的AlSi10Mg空心支柱晶格结构(HSL)达到了Gibson-Ashby模型相对屈服强度的经验上限,与实体支柱晶格结构相当。而具有相当相对密度的Ti-6Al-4V、AlSi10Mg和SS316L的固体支柱晶格(SSL) 通常低于该上限。此外,空心支柱晶格在绝对密度低得多的情况下,绝对屈服强度、弹性模量均与实体支柱晶格相当,从而开发出了基于AlSi10Mg空心支柱晶格的具有轻质和高效结构的超材料

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研究团队3D打印的AlSi10Mg空心支柱晶格

此外,AlSi10Mg空心支柱晶格的屈服强度与此前报道的等效拓扑Ti-6Al-4V空心支柱晶格比较时,会观察到几乎完美的相关性,表明空心支柱晶格的高结构效率取决于拓扑结构而不是材料。考虑到材料成本低、耐腐蚀性好和密度低,AlSi10Mg空心支柱晶格有望找到良好的潜在应用。

潜在应用领域分析

铝合金超材料因其独特的性能和优势,在多个领域具有应用潜力。

首先,铝合金晶格超材料的高强度、轻质化特性使其成为航空航天领域的理想选择。它可以用于制造飞机、火箭和卫星的结构件,提高飞行器的整体性能和效率。

其次,在汽车制造中,铝合金晶格超材料的应用有助于提高汽车的性能和安全性。可以用于制造汽车的车身结构、底盘和悬挂系统,实现汽车的轻量化。

第三,在电子领域,由于铝合金晶格超材料具有良好的导电性和热导性能,在电子领域的应用逐渐增多。可以用于制造电子设备的散热器、导线和其他关键部件,进一步提高设备的散热性能,并增加其可靠性和稳定性。

第四,在高性能运动器材制造领域,铝合金晶格超材料的高强度、轻质化特性使其在高性能运动器材制造中备受青睐。例如,它可以用于制造自行车框架、高性能滑雪板、帆船桅杆等,提高器材的性能和耐用性。

第五,在微机电系统领域,铝合金晶格超材料在微机电系统领域也有广泛的应用。由于其微小的晶格结构和良好的机械性能,为微机电系统的发展提供有力支持。

需要注意的是,铝合金晶格超材料的具体应用还取决于其晶格结构、制备工艺以及性能优化等因素。随着科技的不断进步,铝合金晶格超材料的应用领域还将进一步拓展,为各个行业带来更多的创新和发展机遇。

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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,具备丰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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