18、粉末床熔融工艺的参数、能量与粉末处理

粉末床熔融工艺的参数、能量与粉末处理

1. 工艺参数概述

在粉末床熔融(PBF)工艺中,选择最优的工艺参数对于生产出令人满意的零件至关重要。这些参数大致可分为以下四类:
- 激光相关参数 :包括激光功率、光斑大小、脉冲持续时间、脉冲频率等。
- 扫描相关参数 :如扫描速度、扫描间距和扫描模式。
- 粉末相关参数 :涵盖颗粒形状、大小和分布、粉末床密度、层厚、材料特性等。
- 温度相关参数 :有粉末床温度、粉末进料器温度、温度均匀性等。

需要注意的是,这些参数大多相互依赖且相互影响。例如,所需的激光功率通常会随着材料熔点的升高和粉末床温度的降低而增加,同时也会因粉末床的吸收率特性而有所不同,而吸收率又受材料类型以及粉末的形状、大小和堆积密度的影响。

2. 扫描模式与应力积累

PBF 机器一般配备两个检流计(分别用于 x 轴和 y 轴运动)。扫描通常有两种模式,即轮廓模式和填充模式。在轮廓模式下,会扫描特定层的零件横截面轮廓,这主要是为了保证零件周边的精度和表面光洁度。其余的横截面则采用填充模式进行扫描,常见的填充模式是光栅扫描技术,即一个轴按激光扫描宽度逐步移动,另一个轴在正在成型的零件上连续来回扫描。有时填充区域会细分为条纹(每层依次扫描每个条纹并旋转条纹角度)或方块(每个方块单独处理),还会采用随机扫描来避免扫描产生的残余应力出现特定方向。对于金属零件,通常采用条纹或基于方块(棋盘格)的扫描策略;而对于聚合物和其他低温加工材料,一般采用简单的光栅图案对整个零件进行扫

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗标准化、K值距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究优化
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