理光3D的铝合金粘结剂喷射3D打印创新应用

过去三年,理光3D一直在推动其铝合金粘结剂喷射3D打印技术的创新应用。在此期间,该公司在英国和日本的团队取得了重大进展,努力将该技术从演示推向规模化交付。据3D打印技术参考了解,理光3D将在Formnext 2025展示这项技术在逆变器、电机、散热器、热交换器等方面的应用。

理光铝粘结剂喷射技术近期主要进展包括:

➡️ 增强增材制造设计 (DfAM)功能,释放轻量化和散热效率的新潜力。

➡️ 更加明确的关注热管理应用,满足下一代电子产品、移动系统等的需求。

➡️ 新型粘结剂能够生产出强度更高的坯体,从而缩短清粉时间。

➡️ 混合制造兼容性,通过理光独特的连接技术实现——弥合增材方法和传统方法之间的差距。

这些进展表明了理光决心将铝合金粘结剂喷射3D打印技术从一项有前景的创新转变为可持续的、可大规模生产的制造工艺。

通过这些发展,理光与许多“概念验证”客户和散热器供应商合作,目前正在进行进一步的全面测试,推动实现大规模生产和“上市”。

2025年10月,理光公司在德国不来梅弗劳恩霍夫IFAM举办的第六届年度研讨会“烧结增材制造”中荣获第一名。获奖案例研究展示了创新型铝硅合金散热翅片(作为高效电动汽车逆变器液冷散热器的一部分),该翅片采用铝制双极结型晶体管 (BJT) 设计和生产,证明了该技术能够为高要求应用提供高性能、热优化的组件。CFD分析结果也获得了好评,表明其冷却效率超越了传统的铜板翅片。

理光表示,这一认可强化了他们的金属增材制造使命,通过粘结剂喷射实现铝部件的大规模生产,为更可持续的未来做出贡献。其目标是共同加速实现以下零部件的可扩展生产:

➡️ 逆变器 ➡️ 电机 ➡️ 散热器 ➡️ 热交换器

➡️ 冷却板  .....

无论开发的是电动汽车 (EV) 电池组、电源逆变器、电动机还是下一代消费电子产品,粘结剂喷射3D打印有潜力提供其他技术无法实现的热效率和紧凑的外形尺寸。#增材制造 #3D打印 

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:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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