从“合格”到“优选”!中体新材3D打印材料成功突围欧洲市场

德国Formnext展会期间,中国金属粉末材料的领军企业中体新材第五次参展,以其在高端制造领域的深度布局和持续创新,获得欧洲主流市场的高度认可。

经过多年潜心研发与市场开拓,中体新材德国子公司已稳步发展。面对欧洲市场对产品指标极端严苛的要求,中体新材凭借精准的成分控制、稳定的产品质量、以及专业的服务支持,成功通过多重考验,实现了从“合格供应商”到“优选合作伙伴”的关键升级。目前,公司多款合金材料已在赛车、顶级汽车工业及航空航天等高端制造领域完成严格的应用验证,并服务于稳定增长的客户群。

为积极响应欧洲市场对可持续发展的迫切需求,中体新材在此次展会上重点推出了全回收钛合金与铝合金材料。该系列产品依托循环经济理念,以显著的环保优势构建起差异化发展布局。

同时,该公司持续拓展特种材料产品线,集中展示了包括多种铜合金、特种钢、高温合金,以及钨、钼、铌等难熔金属和轻质难熔高熵合金在内的一系列先进材料。这些材料为航空航天、能源动力等需要在极端环境下工作的部件,以及高效散热等关键应用场景,提供了创新的材料解决方案,展现出应对未来复杂挑战的巨大潜力。

面对全球3D打印行业对金属粉末持续增长的需求,中体新材表示将通过持续的产能提升与技术迭代,为全球客户提供更优质、更丰富的材料选择,与行业共同成长。 

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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