5、增材制造技术的发展与分类

增材制造技术发展与分类解析

增材制造技术的发展与分类

1. 相关技术发展

1.1 打印技术

近年来,喷墨和液滴打印技术发展迅速。分辨率的提高和成本的降低,使得高分辨率(通常为多色)打印成为日常生活的一部分。材料处理能力和可靠性的提升也支持了分辨率的提高。最初,彩色墨水粘度低,在环境温度下送入打印头。现在,液滴形成腔室内可产生更高压力,从而能够打印高粘度甚至熔融材料。这意味着液滴沉积技术现在可用于打印光固化树脂、熔融树脂以及粉末系统的粘结剂。由于打印头是相对紧凑的设备,所有液滴控制技术都高度集成在其中,因此能够实现低成本、高分辨率、高吞吐量的增材制造技术。

1.2 可编程逻辑控制器

增材制造的输入CAD模型是使用标准计算机技术生成的大型数据文件。当这些文件进入增材制造机器后,会被简化为一系列需要传感器输入和执行器信号的工艺阶段。这种工艺和机器控制通常使用微控制器系统而非微处理器系统来实现。工业微控制器系统是可编程逻辑控制器(PLC)的基础,用于可靠地控制工业过程。使用基于现代PLC的构建模块来设计和制造工业机器(如增材制造机器),可以更轻松地协调和控制机器过程中的各个步骤。

1.3 材料

早期的增材制造技术基于现有的、为其他工艺开发的材料。然而,增材制造工艺有其独特性,这些原始材料并不适合新的应用。例如,早期的光固化树脂制成的模型易碎且易翘曲。激光粉末床熔融(LB - PBF)工艺中使用的粉末在机器内降解迅速,许多材料制成的零件强度较低。随着对该技术的深入理解,专门为增材制造工艺开发了材料。这些材料经过调整,更符合不同工艺的操作参数,能够生产出更好的零件。如今,零件更加精确、坚固且耐用。反过来,这些新材料也促使工艺进行调整,以生产更高温度

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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