白皮书 | 直面工业级高温FDM 3D打印的技术难点与解决之道

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工业级高温FDM与普通FDM 3D打印在应用领域、生产能力、材料使用与性能、精度与稳定性以及成本与设备要求等方面存在显著差异。尤其是对于高性能材料的制造,普通消费级无力承担,还可能遇到一些烦恼:

  • 尺寸较大时,打印PC或ABS材料容易碰到翘曲变形而导致打印失败;

  • 打印机只能打印PLA这样的材料,而无法打印PEEK、PEI、PPSU等高性能材料的零部件;

  • 打印件机械性能强度低,只能用于外观件而非结构件

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在 FDM 3D打印过程中,打印温度是确保打印件质量和性能的核心要素。喷头温度、平台温度和腔室温度三者共同作用,但其中腔室温度对3D打印的影响尤为显著。随着制造业对大尺寸、高性能零件的需求日益增长,高温腔室3D打印技术正成为推动行业创新的关键力量。

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高性能材料和PC、ABS等工程材料通常具有较高的熔点,只有具备高腔温的3D打印机才能有效支持这些材料的打印过程。腔室温度维持在一个较高的温度水平,有助于提供一个稳定的热环境,这可以显著减少材料在冷却过程中的收缩和翘曲现象。特别是在打印大尺寸件时,这种较高的恒温环境的作用尤为关键,因为它有助于保持材料的一致性和减少热应力。同时,高温腔室能够显著提升打印件的机械性能(特别是Z向性能)。

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 高温腔室技术对大尺寸FDM 3D打印稳定成型的影响,实验对比高性能材料和工程材料高温腔室打印和无腔温打印的成型差异。


■ 通过PC、ABS、PC-ABS材料在不同腔温下的拉伸强度测试实验揭示高温腔室技术对打印件机械性能的影响。

■ 从市场需求和行业应用出发,介绍大尺寸打印的趋势、高性能材料打印需求增长以及零部件机械性能强度的要求

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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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