11、航空航天用轻合金增材制造概述

航空航天用轻合金增材制造概述

1. 引言

增材制造(AM)是指通过逐层沉积材料来制造零件的一系列制造技术。如今,从聚合物到金属等各种材料的不同 AM 技术,已广泛应用于汽车、生物医学、航空航天等领域。这些应用的共同需求是在尽可能短的时间内,小批量生产定制化的高标准组件。

用于金属的 AM 技术基于原料的局部熔化。不同的 AM 技术在原料(粉末或线材)和熔化材料的热源(激光、电子束或电弧)方面存在差异,具体如下:
- 粉末床熔融(PBF):粉末均匀分布在打印板上,然后根据 CAD 文件进行熔化。
- 直接能量沉积(DED):粉末通过喷嘴沉积到需要的位置,并由激光源同时熔化。
- 电弧增材制造(WAAM):原料为线材,通过电弧熔化并局部沉积。

这些方法能够制造出机械性能与传统制造方法相当或更优、具有复杂优化几何形状的金属部件。此外,AM 还能减少制造时间、材料浪费和后处理工序,实现近净成形零件的生产。因此,AM 在航空航天工业中的应用日益广泛,铝(Al)、钛(Ti)和镁(Mg)等轻合金因其良好的机械性能和低密度,在其中发挥着重要作用。

在航空领域,AM 具有诸多特定优势,主要与拓扑优化(TO)以减轻重量以及维护、修理和大修(MRO)操作相关。为减轻飞机重量,TO 标准越来越多地应用于结构部件的设计和制造过程,这需要更强大的计算能力、更先进的软件、机器人在加工过程中的集成以及 AM 等新型制造技术。飞机行业的主要公司一直在探索通过 AM 生产更轻的内部零件、支架、铰链,甚至机身和机翼等部件的可能性。例如:
- RUAG 成功制造了一个天线支架,已获太空使用认证,重量从 1.6 千克降至 0.94 千克。
- 空客防务

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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