通知!超快速且实惠的3D打印技术,探索生产级增材解决方案

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本月,行业巨头3D Systems获得一份约18亿元人民币的超级大单,以支持其“透明矫正器的间接制造”,有效期至2028年。

Figure 4技术是3D Systems推出的先进增材制造技术,它利用非接触式投影成型打印技术和高质量的塑料树脂,模块化和可扩展的制造解决方案,为用户提供从原型制造到生产的高效解决方案。该技术打印速度高达100毫米/小时,显著提高了生产效率。Figure4的设备机械系统结构使最终零件和材料成型质量更高,包括韧性、耐久性、耐高温性和弹性体性能的改善,它是适用于生产环境的高效且经济实惠的数字化制造解决方案。

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多喷头打印 (MJP) 则是一种喷墨式打印流程,使用压电打印头技术来逐层沉积光固化塑料树脂或铸造蜡质材料。MJP 用于构建部件、模型和拥有精密细节的模具,能够满足各种不同的应用需求。这些高分辨率打印机经济实用,使用可熔融或可分解的支撑材料让后处理变得简单。这也使移除支撑材料的操作实现了自动化,甚至能够彻底清理最脆弱的部分和复杂的内部腔体,而不造成任何损坏。

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35年前,3D Systems为制造业带来了3D打印的创新。今天,作为创新的增材制造解决方案合作伙伴,该公司为每一次互动带来创新、性能和可靠性,使客户能够创造前所未有的产品和商业模式。由于3D Systems提供独特的硬件、软件、材料和服务,每个特定应用的解决方案都由其应用工程师的专业知识提供支持,他们与客户合作,改变他们交付产品和服务的方式。3D Systems的解决方案适用于医疗和牙科、航空航天和国防、汽车和耐用品等医疗保健和工业市场的各种先进应用。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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