航天级钛合金+3D打印+拓扑优化,铂力特高性能运动装备应用案例

随着骑行爱好者对装备性能要求的不断提高,如何在保证功能性的同时实现轻量化,已成为制造领域一个值得关注的问题。金属3D打印技术可以使产品兼顾高精度与结构强度,同时优化研制、生产效率,使复杂镂空设计快速落地,与萨玛仕在自行车领域的用户需求洞察形成协同,双方以“1+1>2”的创新能力,最终打造出这款兼具市场竞争力和用户体验的码表架,满足专业骑行装备对重量、强度和耐久性的严苛要求,实现了技术与场景的深度结合。

航天级钛合金+3D打印

轻量化与强度的平衡优化

作为自行车车把的关键配件,多功能码表架承担着集成骑行电子设备的核心功能。传统码表架普遍存在笨重、功能单一和安装繁琐的问题,而萨玛仕依托铂力特的金属增材制造技术,采用航天级钛合金材料,成功实现轻量化设计。单个码表架的重量仅约12克,相当于两枚一元硬币的重量总和,将整体质量严格控制在20克以下,大幅领先传统铝合金或钢制支架。

(萨玛仕3D打印钛合金多功能码表架)

强度校核+压力测试

为码表架可靠性验证护航

萨玛仕3D打印钛合金多功能码表架是使用BLT-Ti64材料打印。钛合金在保证结构强度的同时显著降低装备重量,确保轻量化设计下的安全性,优异的抗腐蚀性使其可以抵御雨水、汗液等日常侵蚀,产品寿命远超普通金属材料制造的产品。在生产验证过程中,每批成品均经过了严格的测试流程,包括100N的垂直压力测试和10万次高频振动试验。这些测试模拟了骑行过程中可能遇到的常规冲击和复杂路况,确保产品在实际使用中的稳定性和可靠性。在实际测验中,码表架还表现出高于产品设计规划的强度,能够承受最高达500N的向下压力而不产生明显塑性变形。

(萨玛仕3D打印钛合金多功能码表架)

多设备支持+空间布局优化

助力兼容整合新突破

萨玛仕3D打印钛合金多功能码表架是使用铂力特BLT-A320、BLT-A160设备打印。基于金属增材制造技术研发的码表架,其结构经过拓扑优化,可以有效提高车把区域设备安装空间的利用率。借助铂力特的一体化成形工艺,产品实现了码表、照明设备及影像采集装置的多功能集成,可适配Garmin、Wahoo 、Magene等市场主流码表产品,兼容性达到90%以上,为骑行者提供高度灵活的扩展能力。

在本次与萨玛仕的深度合作中,铂力特始终致力于推动增材制造在工业领域的应用,再次印证了3D打印技术在定制化、高性能运动装备领域的巨大潜力。未来,铂力特将与更多自行车行业伙伴协同创新,为运动装备的升级迭代提供可靠的技术支持,为骑行及其他运动领域注入更多科技活力,助力用户追求更高性能的体验。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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