31、低成本真空定制植入物制造装置及曲梁模态特性研究

低成本真空定制植入物制造装置及曲梁模态特性研究

低成本真空铸造装置用于定制植入物制造

在生物医学领域,Ti6Al4V钛合金凭借其高机械性能、出色的耐腐蚀性和生物相容性,成为应用最为广泛的材料。不过,钛合金也存在热反应性高、热导率低以及可加工性差等问题。而且,相较于铝合金和钢材等现有材料,钛合金及其制品的成本较高,这其中既包括原材料成本,也涵盖了因钛的反应性而需要在受控环境下进行加工的成本。因此,降低钛合金的成本成为当前研究的一个重要方向。

在实际进行实验装置搭建之前,研究人员对用于浇注熔融金属的锆砂模具性能进行了多方面研究,以确保整个过程具有较高的成本效益。锆砂之所以被选为主要的造型材料,是因为它是常见的耐火性极佳的铸造砂。锆砂的熔点高达2700K,具有良好的流动性、较高的热导率以及比石墨更好的尺寸稳定性。多年来,锆砂模具在黑色和有色金属铸造厂中得到应用,在生产厚壁优质铸件方面取得了不错的效果。

不同的研究者对锆砂模具与钛合金的相互作用进行了研究。Malone等人曾指出,熔融钛会与锆发生剧烈反应,但后来Lang等人的研究发现,使用硅酸钠作为粘结剂的锆砂捣实模具能够承受熔融钛的侵蚀。不过,用这种模具铸造厚度为12mm及以上的铸件时,会出现针孔和细节不佳的问题。Koch等人通过减少硅酸钠的使用量,在铸造最大尺寸为100mm立方体的铸件时取得了很好的效果。他们还尝试了多种模具涂料,发现以水或异丙醇为基料的氧化锆涂料能有效抑制金属与模具之间的反应。此外,膨润土作为粘结剂在锆砂捣实模具中使用时,能使砂粒成型良好并具有较高的干强度,在铸造150mm立方体尺寸的铸件时也有不错的表现。在最近的研究中,DMRL采用锆砂与CO₂造型法来铸造钛合金,其中硅酸钠作为粘结剂,通过CO₂气体硬化,反应过程中

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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