铜材3D打印重要指南:一篇看懂高导纯Cu/CuSn10/CuCrZr怎么选

电子通信、航空航天、能源装备......当下,各类高端装备的性能提升,离不开关键金属部件的持续优化。无论是提升导电导热性能,还是兼顾强度与耐腐蚀性,一切的创新都始于材料的精准适配。

凭借在铜3D打印领域的深厚积累与完善的工艺开发体系,希禾增材长期为行业提供三款成熟的绿激光增材制造解决方案:CuCuSn10CuCrZr。三种铜材分别面向高导热、耐腐蚀与高温性能等核心需求,为关键部件的设计与制造提供可靠支撑。

高纯铜粉末 | 导电导热的理想之选

希禾增材采用气雾化技术制备的高纯铜粉末,具备极高的纯度与极低氧含量(≤300ppm),确保打印部件具备接近理论值的导电导热性能。

  • 材料性能:

  • 致密度:≥99.8%(排水法)

  • 导电率:≥98.5%IACS(打印态);≈101.5% IACS(退火态)

  • 抗拉强度:240 MPa

  • 延伸率:30%

  • 热导率:390-400 W/(m·K)

  • 优势特点:

高纯度、低氧含量、粉末流动性良好(≤20s/50g),保证打印过程稳定,适用于高精度与复杂结构的成型。

  • 应用领域:

散热器、冷板、新能源汽车零部件、电子元件、高频感应线圈等

CuSn10 | 强韧耐蚀,美观耐用

CuSn10凭借10wt.%锡的添加,在保持良好导电性的同时,显著提升材料强度和弹性,尤其适合海洋工程及装饰类应用。

  • 材料性能:

  • 致密度:≥99.8%(排水法)

  • 抗拉强度:≥520 MPa

  • 屈服强度:≥330 MPa

  • 延伸率:≥28%

  • 热导率:50-60 W/(m·K)

  • 优势特点:

CuSn10粉末不仅具备优异的耐腐蚀性,还能良好适配厚层打印,实现高效率、低成本制造。

  • 应用领域:

珠宝、装饰品、海洋装备部件、耐磨结构件等

CuCrZr | 高温高强,综合性能之王

CuCrZr在高温环境下仍保持优异的导电性与力学性能,是高温、高负荷工况下的实力担当。

  • 材料性能:

  • 致密度:≥99.8%(排水法)

  • 导电率:≥90.0%IACS(热处理后)

  • 抗拉强度:510 MPa

  • 屈服强度:410 MPa

  • 延伸率:20%

  • 热导率:250-320 W/(m·K)

  • 优势特点:

高温下性能稳定,强度与导电性俱佳。

  • 应用领域:

火箭推力室、燃烧室、感应线圈、高强度连接器等。

三款铜材如何选?

特性

纯铜

CuSn10

CuCrZr

导热性

★★★★★

★★

★★★★

导电性

★★★★★

★★

★★★★

强度

★★★

★★★★

★★★★★

耐腐蚀性

★★★

★★★★★

★★★★

高温性能

★★

★★★

★★★★

应用案例

感应线圈、散热器、液冷板等

装饰品、海洋部件等

航空航天推力室、燃烧室等

在导电导热、结构强度及耐腐蚀性能等多重需求之间,材料的选择始终至关重要。希禾增材专注金属3D打印领域,依托完善的工艺体系与严格的质量管理,为不同应用场景提供成熟的解决方案。针对高反、难熔及常规金属材料的增材制造,公司绿光设备与打印工艺均经过长期验证,可实现高致密度、优异表面质量及稳定生产。#增材制造 #3D打印 

欢迎转发

延伸阅读:

1.国内这家航天公司使用3D打印和碳纤维等先进技术制造火箭!通过评审!

2.惠普增材制造获汽车OEM大单:“2026年开始每年生产10万个零部件”

3.总投资约10.18亿元!国内又一重大3D打印项目开建

4.81.37亿元,2.5万吨!2025年全球3D打印尼龙粉末市场报告

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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