“同幅面 • 双工艺”|西空智造推出“Laser Plus 鸳鸯版”LPBF锻打印设备

继西空智造于2024年4月首次推出激光粉末床锻打印设备以来,该技术在国内外引发广泛关注。工业级设备已成功应用于航空航天领域金属构件的增材制造,并获得行业高度认可。

为进一步推动激光粉末床锻打印技术的发展与应用,西空智造正式推出“Laser Plus 鸳鸯版”激光粉末床锻打印设备。该设备独创“同幅面 • 双工艺”模式,可在同一幅面内实现SLM增材成形与锻打印增材成形两种工艺试验,体现了“鸳鸯智造”的设计理念。

该设备面向科研单位,在新材料设计与开发、新工艺验证与研究、新应用拓展等方面提供了全新的技术平台,将有力驱动增材制造技术创新,赋能我国增材制造产业升级。

什么是锻打印?

激光选区熔化锻打印技术指在激光粉末床增材制造过程中利用强化激光逐层锻打熔融层,同时采用智能在线监控系统和路径规划算法实现成形过程中的应力控制和组织调控,抑制变形/开裂,降低内部缺陷,提升成形精度,实现复杂零部件的高性能制造。

技术优势

➡️ 显著改变成形质量

大幅降低零件表面粗糙度,降低未熔合等缺陷,改善内流道成形质量,实现无支撑/少支撑打印。

➡️ 主动调控残余应力

将拉应力转化为压应力,有效弥合微观热裂纹,防止成形件变形。

➡️ 大幅提升疲劳性能

通过激光冲击强化调控组织与应力状态,显著延长零件的疲劳寿命。

性能参数

该设备可实现以下应用:

➡️ 新材料研发

➡️ 新工艺开发

➡️ 新应用拓展

“Laser Plus 鸳鸯版”现已正式发布,西空智造现诚邀各高校、科研机构及制造企业垂询。为保障核心技术与知识产权安全,该公司表示将在合作前对意向单位的资质与技术背景进行必要调研,并需签署严格的保密协议。如有意向,可后台联系3D打印技术参考。#增材制造 #3D打印 

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### Flow3D 11.1 LPBF 熔池仿真模拟 示例代码 在Flow3D 11.1中进行LPBF熔池仿真模拟涉及到多个方面,包括设置热源、定义材料属性、配置边界条件等。下面提供一段Python脚本作为示例,展示如何利用Flow3D API创建基本的LPBF熔池仿真环境。 ```python import flow3d_api as fapi def setup_lpbf_simulation(): # 初始化项目并加载默认模板 project = fapi.Project() # 定义计算域尺寸 (单位:mm) domain_size = [10, 10, 5] project.set_domain_dimensions(domain_size) # 添加激光器设备及其参数 laser_power = 200 # W spot_diameter = 0.8 # mm scan_speed = 700 # mm/s laser_device = { 'power': laser_power, 'spot_diameter': spot_diameter, 'scan_speed': scan_speed } project.add_laser(laser_device) # 设置粉末层厚度和铺粉方向 powder_layer_thickness = 0.06 # mm spreading_direction = "X" project.configure_powder_bed(powder_layer_thickness, spreading_direction) # 配置材料特性 material_properties = { 'density': 7800, # kg/m³ 'specific_heat_capacity': 460, # J/(kg·K) 'thermal_conductivity': 15 # W/(m·K) } project.assign_material(material_properties) # 应用初始温度场分布 initial_temperature = 293.15 # K project.apply_initial_temperature(initial_temperature) # 运行前预览网格划分情况 mesh_quality_report = project.preview_mesh() return project, mesh_quality_report if __name__ == "__main__": sim_project, quality_report = setup_lpbf_simulation() print(f"Mesh Quality Report:\n{quality_report}") ``` 这段代码展示了如何初始化一个新的Flow3D工程实例,并对其进行必要的配置以适应LPBF工艺的需求[^1]。需要注意的是实际应用时还需要考虑更多细节因素,比如更精确地调整物理模型选项、导入实验数据校准输入参数等等。
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