3D打印氧化铝陶瓷叉状样件

在功能陶瓷的研究与应用探索中,实验件往往承载着“验证思路、启发应用”的双重价值。图中展示的这款由氧化铝打印而成的分叉状样件,表面布满细密的点状纹理,整体形态类似枝状或分流管道——既是对陶瓷3D打印复杂成型能力的直观体现,也是科研人员进行仿生设计与功能拓展的重要载体。

这种形态并非单纯的造型尝试,而是指向潜在的应用逻辑:其分叉结构适合模拟流体在多通道中的分配与导引,能够在催化、过滤或微流控系统中发挥作用;粗糙化的表面特征则有利于生物细胞的黏附与生长,使其成为骨科再生研究的候选模型;同时,整体的中空与通道设计也为力学性能测试和多尺度结构优化提供了实验平台。可以说,这一类小巧却精妙的打印样件,不仅见证了数字化设计与高精度成型的深度融合,更提示了陶瓷在跨学科应用中的多样前景。

打印设备

打印设备ADT-3D-ZP-Printer-288-75

STL模型切片

打印过程

打印过程(光强为45mW/cm2,层厚0.05mm,调节曝光时间为1.5s,铺料速度为120mm/s)

烧结过程

烧结展示

烧结后成品展示

#增材制造 #3D打印 

欢迎转发

千人行业专家交流Q群:248112776

延伸阅读:

1.20余台3D打印设备齐发,三帝科技加速出海!

2.助力陶瓷3D打印科研与生产,这一整套解决方案难以拒绝!

3.干货总结:激光3D打印光束整形,光斑类型及熔化特点系统性介绍

4.国内3D打印行业8-9月融资非常火爆,16笔交易中最高达3.5亿!

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。
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