中航迈特珠海航展与德国Formnext金属3D打印解决方案重要看点

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【洞见研报】中航迈特(金属增材制造材料及应用技术综合服务商,中航迈特粉冶科技（北京）有限公司)创投信息
06-10
中航迈特（金属增材制造材料及应用技术综合服务商）创投信息摘要。 中航迈特是一家金属增材制造材料及应用技术综合服务商，公司以液态金属雾化-近净成形技术为核心，开展增材制造、粉末冶金、粉末装备等业务，致力...
数字化肿瘤精准消融治疗系统解决方案.ppt
09-03
乐普迈特作为一家医疗科技公司，积极推广和应用IRE技术，其IRETA系统包括治疗主机、消融电极和治疗规划与评估系统。治疗主机能够安全稳定地输出跨尺度微纳秒复合高压脉冲，而消融电极设计独特，如双球囊电极，能够...
德国 Formnext 2025 3D打印展：中航迈特前沿材料技术重要看点
AmReference的博客
11-20 52
积极构建“AI+新材料”智能研发新模式，在新一代金属粉末材料开发领域，中航迈特通过高通量模拟计算与AI算法分析，实现了成分-工艺-性能的精准预测与快速迭代，大幅提升新材料研发效率与成功率。方案基于自主开发的MT-IN939镍基高温合金粉末，结合环光LPBF成形技术，提高了熔池稳定性，成形工艺窗口显著拓宽，可有效抑制开裂倾向，大幅提升构件表面质量与高温性能，为高温部件制造带去高一致性与高可靠性增材制造。通过“高性能材料+创新光路”深度融合，重塑高温合金增材制造加工路径，中航迈特将首次系统展示“
德国Formnext 2025 3D打印展，中航迈特重要看点
AmReference的博客
11-01 18
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中航迈特将在德国展出高轴金属3D打印解决方案，最高2.5米！
AmReference的博客
11-15 27
MT800H设备成形尺寸为835x835x1500mm(XxYxZ，不含基板)，Z向净成形高度为1500mm，标配10激光技术，可选配6光或8光方案，延续“成形+清粉+取件”三工位一体化紧凑布局、单/双向变速智能铺粉、非接触式缸体冷却系统及完善的激光器功率校准、振镜精校准以及多激光拼接等综合功能优势，最大成形效率达250cm3/h，满足目标应用市场主流部件制造需求。在成形后取件环节，与自动化清粉、取件功能协同，完成粉末循环闭环作业，操作人员全程无需接触粉末，确保全程安全连续生产。
德国Formnext 2025 3D打印展｜华曙高科看点
AmReference的博客
10-28 94
华曙高科此次参展的“Your Innovation Powerhouse”主题，核心在于以技术创新为支点，为航空航天、模具、汽车、医疗、消费品、3C电子电器等领域的产业化用户提供批量规模化生产解决方案，以推动增材制造实现产业化。从设备能耗优化、易损件寿命延长，到售后维护的高效响应，全方位为产业化用户压缩运维成本，实现降本增效。以“高效稳定”为核心，助力用户可实现可重复、稳定的样件生产，确保每一批次打印件的精度、性能保持高度一致，为用户的高端制造场景提供稳定一致的高品质保障。“量产定制、高效稳定、成本优化”
中航迈特携金属3D打印硬核方案，助力具身体智造升级
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08-11 146
金属3D打印设备突破传统加工方式限制，通过数字化模型即可实现不同规格构件的按需制造，极大缩短了机器人迭代周期，更可通过拓扑优化结构等设计，直接成形复杂的一体化结构，大幅减轻构件重量，使人形机器人制造高度自由化、动作及动态响应更敏捷，能耗效率显著提高。8月8日，2025世界机器人大会在北京经济技术开发区开幕，大会以“让机器人更智慧，让具身体更智能”为主题，200 余家国内外机器人相关企业及百余款新品汇聚，向全球呈现了一场机器人科技盛宴。，助力机器人结构制造更高效、更经济，赋能机器人行业智造升级。
中航迈特将携金属3D打印齿科解决方案亮相北京国际口腔展
AmReference的博客
06-07 64
并莅临中航迈特北京公司参观交流。高效赋能齿科行业数字化进程。第29届北京国际口腔展。北京 · 国家会议中心。诚邀您共襄口腔行业盛会。中航迈特金属3D打印。
中航迈特金属3D打印装备、主干材料及典型零部件产品亮相珠海航展
AmReference的博客
11-13 265
11月12日，全球瞩目的第十五届中国航展在广东珠海开幕，来自47个国家和地区的1022家企业参展，大国重器及一批代表世界先进水平的“高、精、尖”展品集中亮相。中航迈特首展首秀中国航展，为业界展示了众多优秀金属3D打印产品及解决方案，包括系列金属3D打印设备、高性能空天装备主干材料及空天零部件产品等，全方位展示了公司在航空航天金属3D打印领域的创新成果。赋能空天产业批量智造大尺寸多激光金属3D打印设...
倍丰智能德国Formnext向国外展示先进金属3D打印解决方案
AmReference的博客
11-17 77
欢迎转发欢迎加入硕博千人交流Q群：248112776延伸阅读：1.汉邦激光将参加2024德国Formnext展，重要看点一览2.一迈智能将参加2024德国Formnext展，重要看点一览3.希禾增材将参加2024德国Formnext展，重要看点一览4.中航迈特珠海航展与德国Formnext金属3D打印解决方案重要看点...
倍丰智能引领金属3D打印新生态，德国Formnext增材制造展看点
AmReference的博客
11-18 210
在第15届珠海航展上，倍丰智能全面展示了其在金属3D打印产业链中的最新成果，其在高性能金属粉末、先进3D打印设备和打印工艺领域的最新突破。3D打印技术作为一种先进的制造技术，近年来在航空航天领域得到了广泛的应用。随着技术的不断成熟和材料科学的发展，3D打印技术在航空航天领域的应用前景广阔，有望为航空航天产业带来革命性的变革。倍丰高性能粉末 引领材料革新在金属粉末领域，倍丰智能现场展示了BF-T12...
M_51NET.exe（迈特安海康威视报警模块搜索工具）
10-29
迈特安海康威视报警模块搜索工具
精选资源
有色金属钴行业深度报告
03-20
寒锐钴业目前拥有利卡西迈特矿业 5000 金属吨氢氧化钴冶炼产能，1 万吨阴极铜冶炼产能，原料来自刚果民采矿。公司在刚果金科卢韦齐在建 5000 金属吨氢氧化钴，2 万吨阴极铜项目，目前项目已完成生活区土建工作，厂房...
迈特威视网络科技公司网站模板(橙色)
06-20
总结，迈特威视网络科技公司网站模板(橙色)是一个集视觉吸引力、功能性、易用性和安全性于一体的解决方案，旨在帮助公司在网络领域建立强大的在线形象，吸引潜在客户并促进业务发展。通过合理的布局、鲜明的色彩以及...
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）
12-14
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制，构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架，并利用Matlab进行仿真验证，展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时，文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例，涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域，体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决非线性动态系统的实时控制问题，如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等；②帮助科研人员复现论文算法，开展NMPC相关创新研究；③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理，并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景，同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-14
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程，利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性，尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化，如智能仓储、无人机导航、工业巡检等；②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法，掌握UWB与IMU互补优势的技术路径；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注数据融合策略与滤波算法部分，同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验，以加深对定位系统性能影响因素的理解。
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）
12-14
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了模糊RBF神经网络在轨迹跟踪控制中的应用。通过构建模糊逻辑系统与RBF神经网络的融合模型，利用神经网络的自适应学习能力优化模糊规则和参数，提升控制系统对非线性动态环境的适应性和跟踪精度。文中详细介绍了算法设计流程、网络结构搭建、参数调整机制及仿真验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和控制理论知识，从事自动化、机器人、智能控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等系统的高精度轨迹跟踪控制；②为非线性系统控制提供融合智能算法的设计思路；③通过Matlab仿真掌握模糊神经网络与RBF网络的集成方法及参数调优技巧。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段分析算法实现细节，重点理解模糊系统与神经网络的接口设计、权值更新机制及仿真结果分析方法，同时可尝试在不同轨迹输入条件下进行实验，以加深对系统动态响应特性的理解。
基于Matlab的水声通信MIMO-OFDM系统仿真与实现
12-14
本系统基于MATLAB平台开发，适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本，并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，关键参数均可灵活调整，程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生，适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来，多输入多输出（MIMO）结构与正交频分复用（OFDM）机制被逐步整合到水声通信体系中，显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用，从而提升频谱使用效率；OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题，保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境，该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性，采用参数驱动方式，重要变量均设有明确注释，便于理解与后续调整。因此，该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台，学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术，具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时，系统具备良好的交互界面与可扩展架构，用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进，以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言，该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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！
基础电子中的交流电压测量装置的机理
最新发布
12-14
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 电赛基础算法模块 基础算法 [x] 队列，栈 [x] 快速排序算法 [] 查找算法 滤波算法 [] 递推滤波 [] 中值滤波 [] 限幅滤波 [x] 卡尔曼滤波（噪声滤波） [] 一阶惯性滤波 [] IIR 低通滤波(ARM DSP库) [] IIR 高通滤波(ARM DSP库) [] IIR 带通滤波(ARM DSP库) [] IIR 限波滤波(ARM DSP库) 数值算法 [] 简单方程求解 [] 简单方程组求解 [] 简单积分求解 几何算法 [] 点位置操作 [] 线段和直线操作 [] 点，线，面，位置判断 [] 角度求解 [] 多边形位置判断 [] 斜率计算 [] 曲率计算 [] 李萨如图形生成 DSP算法 [] FFT [] 数据波峰，波谷查找 控制算法 [X] PID算法 其他算法 [] 帧结构处理库 [] 按键事件处理库 [] OLED GUI
迈特莱布神经网络
10-22
Matlab 为神经网络的研究和应用提供了强大的支持，以下从多个方面介绍其相关知识： ### 神经网络工具箱 Matlab 提供了专门的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），它包含了各种预定义的神经网络模型，如前馈神经网络、递归神经网络等，以及一系列用于网络创建、训练和仿真的函数。例如，`newff` 函数可用于创建一个前馈神经网络，`train` 函数用于训练网络，`sim` 函数用于对训练好的网络进行仿真。以下是一个简单的示例代码： ```matlab % 创建输入和目标数据 x = [0 1; 1 0; 1 1; 0 0]'; t = [1 1 0 0]; % 创建一个前馈神经网络 net = newff(x, t, [2], {'tansig', 'purelin'}); % 训练网络 net = train(net, x, t); % 仿真网络 y = sim(net, x); ``` ### 神经网络的创建 在 Matlab 中创建神经网络，需要确定网络的类型、层数、每层的神经元数量以及激活函数等参数。以多层感知器（MLP）为例，可通过指定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量来创建网络。同时，还可以选择不同的激活函数，如 sigmoid 函数、ReLU 函数等，以适应不同的任务需求。 ### 神经网络的训练 训练神经网络是调整网络权重和偏置的过程，以使得网络的输出尽可能接近目标输出。Matlab 提供了多种训练算法，如梯度下降法、Levenberg - Marquardt 算法等。在训练过程中，需要选择合适的训练算法、学习率、训练次数等参数。例如，使用 `trainlm` 函数可以采用 Levenberg - Marquardt 算法进行训练： ```matlab net.trainFcn = 'trainlm'; % 设置训练函数为 Levenberg - Marquardt 算法 net = train(net, x, t); ``` ### 神经网络的评估 训练完成后，需要对神经网络的性能进行评估。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、准确率等。可以使用 `perform` 函数计算网络的性能指标： ```matlab mse = perform(net, t, y); % 计算均方误差 ``` ### 神经网络的应用 Matlab 中的神经网络可应用于多个领域，如模式识别、预测分析、控制系统等。例如，在图像识别中，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类；在时间序列预测中，可以使用递归神经网络（RNN）对未来数据进行预测。
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