中航迈特金属粉末产量再攀高峰,突破10万炉次,10000余吨!

近日,中航迈特迎来发展史上又一重要里程碑——金属粉末总生产炉次突破10万大关!伴随第10万炉次粉末产品的顺利下线,中航迈特已累计生产球形金属粉末产品10,000余吨,并广泛供应全球市场。

10年积淀

从技术突围到行业领跑

2015年11月,中航迈特开启航空航天粉末材料创业征程,十年间,科研团队先后突破多项粉末“卡脖子”关键技术,率先实现了高纯净熔炼雾化制粉技术多工艺路线自主可控,并打通材料循环再生技术,率先具备多种金属材料体系高质量、规模化制备能力,材料服务足迹遍布全球各个国家和地区,实现了从航空航天到生物医疗、汽车模具、消费电子等多个行业领域的拓展,市场占有率始终保持行业前列,逐步成长为具有全球影响力的中国金属3D打印材料品牌,并持续向“科技引领、绿色发展、世界一流的增材制造公司”扎实迈进。

原生工艺+再生技术

创新驱动行业可持续发展

十年淬炼,作为国内金属增材制造材料领域的技术尖兵,中航迈特先后攻克了AVI-VIGA/GA/EIGA/PREP/PA五大国际主流雾化制粉工艺;其中,AVI-EIGA/PA技术先后填补国内空白,AVI-VIGA技术引领粉末制备产业化重大突破,推动行业材料创新、收得率提升及用户使用降本增效。

国产新一代大容量

AVI-VIGA500

引领粉末产业化制备  >>

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工业级超高转速AVI-PREP4W

GH4099细粉收得率70%

产能成倍释放  >>

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突破工业级AVI-PA30

PA工艺从实验走向量产

TC细粉收得率≥50%  >>

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中航迈特率先布局金属3D打印粉末循环再生技术,通过多工艺路线融合创新,钛粉再生率达100%,粉末综合性能与原生雾化工艺粉性能一致,每年可为市场新增释放约1800吨优质钛合金细粉(0~53μm),为行业“双碳”目标及可持续发展提供绿色解决方案。

坚持创新驱动,中航迈特持续开展前沿粉末材料研制攻关“揭榜挂帅”,解决高温合金打印微裂纹等成形技术难题,研制成功MT-IN939/X40/GH5188/CM247LC等系列高温合金粉末,开发PREP工艺MT-TC11、MT-Ti65/MT-Ti2AlNb等钛合金粉末,研发国内首款核级制品用304L不锈钢增材粉末,打破国外技术封锁开发自主知识产权AIMgErZr高强铝合金粉末,高性能MT-CoCr01/Ti6Al4V01取得第三类医疗器械注册证等,在前沿材料研究、制备及应用方面始终走在行业前列。

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MT-GH5188

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MT-X40

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MT-IN939

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MT-Ti31

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MT-Ti65

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MT-Ti2AlNb

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MT-AlMgErZr

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MT-304L

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MT-AlMnErZr

200多个牌号+5000吨产能

多元化、规模化成行业标杆

聚焦应用需求,中航迈特构建了多元化金属粉末材料体系,从卓越耐高温性能的MT-GH4099/GH4169/GH3625/GH5188/IN939高温合金,到高比强度的MT-TC4/TC11/TA15/Ti65钛合金,再到高强轻质的MT-AIMgErZr/AlMnErZr铝合金及高性能的MT-18Ni300/304L/316L模具钢、不锈钢,涵盖9大金属类别、200余种粉末产品。 

目前,公司已集成/在建原生雾化及再生技术粉末产线40余条,综合年产能达5000吨,满足全球市场对高品质粉末的规模化需求。

10,000吨粉末制备

赋能千行百业增材制造

凭借万吨级高品质金属3D打印粉末的稳定制备,中航迈特金属材料已深度赋能全球增材制造场景,广泛应用于航空航天部件、骨科植入体、口腔牙冠、智能3C终端产品、金属精密模具、运动装备等复杂结构金属制品的高效制造。

MT-IN718

为中欧地平线航空科技项目

提供材料关键技术支持

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MT-CoCrMoW

助力纳通增材制造匹配式

人工膝关节假体获批上市

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成功研发国内首款核级制品用

MT-304L不锈钢增材粉末

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MT-AlMgErZr

入选国家工信部增材制造

典型应用场景名单

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MT-TC4等钛合金细粉

为手机、手表等3C行业

提供高强轻质材料支持

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MT-316L/AlSi10Mg等

为汽车、模具等行业

提供高性能材料支持

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每一炉高品质粉末的制备都是中国新材料产业发展的刻度,站在10年、100,000炉次、10,000吨粉末服务成绩的新坐标上,中航迈特将以技术自主化、材料多元化、产能规模化优势,充分发挥“AI+3D打印材料”、“特种合金+非标3D打印机”融合创新能力,持续突破材料极限,开源赋能,向全球用户提供高端金属3D打印“墨盒材料”,让“中国好材料”闪耀世界舞台。

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Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 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!
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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