材料新突破:铝合金的高导热、高导电特点终于被3D打印盯上

铝合金和铜合金一直是3D打印行业备受关注的两种金属。其中,铜合金被关注的应用焦点在于它的高导热特点,而铝合金则被关注于强度属性,其本来的导热、导电的优异表现常被忽视。

3D打印技术参考注意到,中体新材于近日推出了兼具高导电、高导热以及良好机械性能的3D打印铝合金粉CNPC-Al0407,该铝合金粉通过优化材料配方和打印工艺,导电率超过50% IACS,导热系数高达200 W/m·K,在3D打印过程中展现出优异的流动性和成型性,能够实现复杂结构的高精度打印,适配主流SLM(选择性激光熔化)和EBM(电子束熔融)等3D打印技术。可推动航空航天、电子散热、新能源汽车等高端制造领域的增材制造创新应用。

粉末的物理特性对3D打印的成型性至关重要。其粒径、形状、成分、流动性及导热性能都将直接影响到零件成型的精度及强度等。以下为该粉末的应用领域、物理性能及成分检测结果:

可以看出该粉末具有较好的微观形貌、稳定的导热系数等,具有卓越性能,引领前沿应用,除此之外,还具有如下特性:

1. 高导电性:能满足精密电路、电磁屏蔽等场景需求,适用于导电连接件。

2. 高导热性:能够更高效地传导热量,降低设备工作温度,提升设备的稳定性和使用寿命,大幅提高系统的整体性能,适用于散热敏感型部件(如电子芯片散热器、LED冷却模组)。

3. 轻量化散热:高导热铝合金粉不仅具有优异的散热性能,较低密度铝合金通过灵活的3D打印设计,能够在航空航天、汽车电子等领域实现散热器的轻量化。

4. 低氧含量与高流动性:确保打印过程稳定,成型件致密度达99.95%以上,减少后续加工成本。

技术创新,赋能规模化大生产

该导热导电3D打印铝合金粉CNPC-Al0407采用了中体新材自主研发的先进AMP制粉工艺,实现了技术创新,不仅保证精确控制合⾦成分的⽐例,确保每⼀批产品的高性能稳定⼀致,还极大提⾼了⽣产效率,为工业化⼤规模生产应⽤提供了坚实基础。

与传统的VIGA、EIGA等气雾化方法相比,中体新材自研AMP生产线(新型雾化工艺)在3D打印金属粉末市场有显著优势:

1. 品质高,高球形度和流动性,卫星粉少,优化打印性能。

2. 成本更低,高效生产目标粒度。

3. 产量更高,可连续生产,生产周期比其他工艺更短,每条产线月产量可达15吨。

欢迎转发

欢迎加入硕博千人交流Q群:248112776

延伸阅读:

1.金属3D打印粉末厂商“新老势力”齐聚!推动国内增材制造行业新一轮发展

2.四目集成+1230万像素!先临三维OptimScan Q12打造计量级高精度蓝光三维扫描仪高效应用新体验

3.2025年一季度我国3D打印设备出口大涨!96.5万台与23.5亿元!双增超20%!

4.三帝科技助力“先进材料与铸造新技术论坛暨天津市第十届铸造学术年会”成功召开

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值