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:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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