华科史玉升、李晨辉教授SiC陶瓷3D打印取得新突破

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近年来,航空航天制造领域对材料的要求不断提升。碳化硅(SiC)基陶瓷复合材料(CMC)因具有高比强、耐高温、低膨胀等众多优点,被广泛应用于航空航天、光伏电子、半导体等国家重大战略装备、核心支柱产业。但CMC-SiC属于高硬度、高脆性且各向异性的难加工新型材料,传统制造工艺存在复杂构件成形难、废品率高、工序长、成本高等诸多问题,复杂结构难以甚至无法制造,严重制约了其在高新技术领域的发展步伐。

3D打印技术参考注意到,华中科技大学材料科学与工程学院史玉升教授团队专注于增材制造材料、设备、工艺及软件的系统化研究。该团队李晨辉教授从事陶瓷材料研究20余年,自2013年开始聚焦于3D打印陶瓷材料的制备、成形、烧结全流程技术的开发、研究与技术服务。目前,李晨辉教授采用SLS增材制造+反应熔渗方法,在华曙高科403P系列设备上成功实现复杂碳化硅陶瓷零件打印和后续烧结工艺,取得重大突破。

3D打印碳化硅基陶瓷材料可以稳定做到抗弯强度≥250MPa,密度≥2.95g/cm³,可实现米级大型构件和毫米级精细结构的增材制造,并成功开发涵盖材料、工艺、后处理全套工艺技术,在某些重要领域取得实质性应用。

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8月28-30日,华曙高科即将亮相深圳Formnext+PM South China现场展示华曙高科碳化硅陶瓷、PEEK、PPS等新型材料增材制造解决方案和创新应用。华中科技大学李晨辉教授还将现场分享《SLS打印碳化硅工艺及其应用》主题演讲,欢迎莅临华曙B01展台现场交流!

3D打印碳化硅陶瓷典型应用

随着光伏电子、半导体行业的崛起,科技的发展对芯片的需求量日益剧增。李晨辉教授等人采用华曙SLS设备,可直接成形大跨距、小杆径等复杂精细结构SiC陶瓷构件,成形尺寸精度高(变形小于1%),满足半导体等领域对SiC构件高纯度要求,且纯度最高可达99.95%。

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在节能环保领域,SiC陶瓷构件可实现无焰充分燃烧,节约能源并减少排放,负载催化剂会大幅降低污染物分解温度,在低热值气体利用、废气处理和垃圾焚烧等领域有很大的应用前景。

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华曙高科SLS解决方案优势

作为工业级3D打印领航企业,华曙高科充分发挥自身在金属、高分子增材制造领域的技术优势,提供涵盖设备、材料、工艺、技术支持于一体的全产业链解决方案,助力高校科研用户在新材料、新应用等领域不断深入探索,不断实现碳化硅陶瓷等新型材料在不同应用领域的创新突破。

  • 材料范围广:对于材料适用性强,打印成功率高。

  • 多区温控专利技术:403P系列设备采用动态聚焦技术,同时配置华曙独创多区独立温控专利技术,热场十分均匀稳定,温差严格控制在±4℃以内,确保碳化硅基陶瓷材料烧结过程的稳定性和均匀性。

  • 深度开源:主要的温场和能量参数开放用户,适合科研培训和新材料的研发应用。

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碳化硅陶瓷制备技术的高速发展,使得其性能不断提高,这将进一步推动碳化硅市场的发展。3D打印技术作为高端装备制造领域的重要技术手段,始终致力于解决传统制造工艺提出的挑战,在实现陶瓷材料无模成形、缩减产品设计周期、精细陶瓷微结构等方面发挥着极其重要的作用。华曙高科也将持续技术创新,助力科研事业创造更大的价值和效益。

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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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