3D打印1:1精细复刻巴黎奥运会奖牌,为中国首金加冕!

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7月27日

在刚刚结束的巴黎奥运会

混合团体10米气步枪决赛中

中国选手盛李豪、黄雨婷

以16-12的成绩战胜韩国

为中国奥运代表团夺得首枚金牌

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为了纪念和庆祝中国运动员在巴黎奥运会中的闪耀时刻,铼赛智能(RAYSHAPE)作国内领先的3D打印企业运用其前沿3D打印技术,精心复刻巴黎奥运会奖牌。以科技之名,向中国奥运健儿致以最深的敬意。

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创意致敬

3D打印1:1复刻奖牌

每一枚奖牌的诞生,不仅是对运动员辉煌成绩的认可,亦是RAYSHAPE精湛技艺的一次生动展现。RAYSHAPE凭借自身3D打印硬实力拥有了一款特别的巴黎奥运会“周边”

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RAYSHAPE 3D打印复刻巴黎奥运会奖牌

象征法国 | 六边形宝石镶嵌 

原型奖牌的中间镶嵌了一块取自埃菲尔铁塔的原始建造材料。埃菲尔铁塔的原铁被切割成了一个六边形,铁塔金属元素位居奖牌中央,与上面的巴黎2024标识的浮雕交相辉映。

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RAYSHAPE 3D打印复刻巴黎奥运会奖牌

“光之城” | 巴黎光芒 

奖牌同一侧,细线从铁六边形周围以规则的间隔向外突出。这些线条是敲击而不是雕刻形成的,形成浮雕效果并迸发光芒,代表运动员们如同星光般璀璨的表现。

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原型奖牌背面融入1896年举办首届奥运的场地帕那辛纳克体育场,以及出现在前景的希腊胜利女神Nike,两侧则是雅典卫城与艾菲尔铁塔一并出现。

RAYSHAPE Edge E2专业级智造转型3D打印机,凭借其高精度、高稳定性、简单易用的特点,成为此次项目的技术核心。这款设备能够快速制作一系列具备上佳机械性能的功能样件,实现更为深度的测试和应用,完美匹配奥运奖牌1:1复刻的高精准、高稳定的印要求

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强强联合

精准再现繁复纹理

Edge E2 192 × 120mm的宽广打印幅面,生产效率得到了显著提升,能够同时制作更多的奥运奖牌。同时,34.4μm的尺寸精度与RYSHAPE高解析树脂材料的出色细节展现力,二者强强联合,奖牌表面上繁复的花纹得以被精准地再现——无论是奖牌背面古希腊胜利女神的优雅姿态,埃菲尔铁塔的雄伟轮廓,还是帕特农神庙那些精细入微的纹理,每一处细节都被生动呈现,栩栩如生。

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高解析树脂材料打印的巴黎奥运会奖牌

Edge E2的成型速度高达85 mm / 小时,实现了快速原型验证。即使面对紧迫的奥运赛事时间线,也能确保奖牌的准时交付。结合Edge E2与数据前处理软件ShapePanel的无缝协作,构建出一个高效的生产制作流程。这使得RAYSHAPE团队能够在维持高标准质量的同时,显著缩短生产周期。通过这种方式,RAYSHAPE团队成功将科技的力量转化为对中国奥运健儿的致敬,生动彰显了科技与体育精神的完美融合。

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巴黎奥运奖牌数据前处理

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交相辉映

科技创新理念&奥林匹克精神

RAYSHAPE始终秉持的科技创新理念,与奥林匹克精神交相辉映,这一刻,科技创新与体育梦想实现了完美的交汇与融合。我们诚邀每一位热爱体育和对科技探索充满热情的朋友们,共同为中国奥运健儿加油。

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展望未来,RAYSHAPE将在3D打印领域持续深耕,不断追求技术突破,期待与大家共同见证科技与体育相互赋能的精彩未来。

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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年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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