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

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。

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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

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赋能空天产业批量智造

大尺寸多激光金属3D打印设备亮相

展会现场,中航迈特航空航天用中大尺寸高精密金属3D打印设备MT450代表出展,并于现场开展空天典型零部件打印

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MT450采用激光选区熔化SLM成形技术,标配4激光,最大零件成形尺寸为450×450×500mm,成型效率可达100cm³/h;以涡轮排气管打印为例,仅需127h便可完成,比常规传统工艺制造提速40%以上,成本降低30%以上;设备全幅面打印高效率、高稳定性、高精度,成形材料包括但不限于钛合金、不锈钢、模具钢、铝合金、高温合金等粉末,主要服务于航空航天等工业领域中大型零部件打印批产。

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面向航空航天制造需求,中航迈特开发有多款SLM金属3D打印设备,最大成形尺寸可达1550×1550×1350mm,可实现16/25激光定制,满足空天超大尺寸零件高精度、高强度、高标准打印要求

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高性能合金材料

为空天装备革新筑牢根基

金属3D打印零件的性能在很大程度上受制于打印材料的特性,中航迈特创新开发的高温合金、钛合金、高强铝合金及钢类合金等系列空天装备主干材料,材料纯净度高、球形度好、氧含量低,满足航空航天极限环境下对零件服役性能的高标准、高要求。

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本届航展,中航迈特GH4099、GH5188、IN939、X40等高温合金,TC4、TA15、Ti2AlNb、Ti55531等钛合金,AlMgErZr、AlSi10Mg等铝合金,30余种空天典型及新型合金材料重点亮相。

MT-GH5188 >>

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MT-IN939 >>

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MT-X40 >>

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MT-Ti31 >>

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MT-Ti2AlNb >>

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典型空天零部件产品

为空天装备升级提供更优解决方案

展会期间,中航迈特展出了系列金属3D打印零部件产品,如机匣、叶轮、换热器、喷注器、无人机机架等,系列部件具有内腔结构复杂、传统加工方法难以实现等特点。通过金属3D打印,系列部件性能、耐用性等得到大幅提升,成本大幅降低,充分展示了金属3D打印技术在航空、航天及低空产品设计自由度和生产效率中的典型应用。

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此外,中航迈特还展出了消费电子、生物医疗、汽车制造、模具等系列前沿创新应用零件,让专业观众更加直观深入地了解了金属3D打印技术。

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聚焦空天金属3D打印设备、材料及工艺一站式展览展示,中航迈特此次首秀航展获得了来自各界专业人士的广泛关注及认可;第十五届中国航展为期6天,截止11月17日,12号馆H12C8中航迈特展位期待观众莅临指导,为空天产业新技术、新应用的整体突破发展贡献力量。

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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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