以色列理工学院3D打印预组装涡轮喷气发动机

通常,燃气涡轮发动机包括压缩机、燃烧室和涡轮机。每个部件均采用不同的材料单独制造,并来自不同的供应商。这种复杂性增加了成本,并使供应链管理复杂化。

以色列理工学院团队认识到需要一种优先考虑简单性和效率的设计理念。通过将所有旋转部件融合到一个子组件中,将所有固定部件融合到另一个子组件中,他们创造了一个由单个整体转子和固定外壳组成的两件式发动机。


他们在EOS M290和M300设备上使用超级合金In718 3D打印了这两个部件。该技术使他们能够制造出传统方法无法实现的极其复杂的架构和拓扑。后处理步骤最少,只涉及清粉和热处理。


相关负责人表示,制造成本的组成非常少,包括打印过程、粉末、机器折旧等,只有传统制造成本的五分之一。此外,3D打印技术还允许分布式制造。

材质:Inconel 718
3D 打印技术:DMLS
机器:EOSM290 /EOSM300
尺寸:直径约 250 毫米
推力: 700 N
空气质量流量: 1.4 kg/s
转子转速: 50,000 RPM

该团队面临的主要技术挑战之一是在转子和壳体之间保持200μm的精确间隙,确保流体轴承的最佳性能。研究团队通过严格的模拟和建模来克服这一挑战。打印后,他们使用德国蔡司的扫描仪进行质量检查,并应用失真补偿保证所需的精度。

该项目通过简化的设计整合了组件,降低了成本,简化了工作流程,并支持分布式制造。这不仅仅是一项工程成就,而且是发动机设计和生产的潜在转变。

注:本文由3D打印技术参考创作,未经联系授权,谢绝转载。

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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,形成一种高效的混合测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际测效果分析,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混合神经网络测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事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解决各类时间序列测问题,如能源出力测、电力负荷测、环境数据测等;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测场景中验证效果。
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