44、粉末材料在增材制造中的应用与特性

粉末材料在增材制造中的应用与特性

1. 纳米颗粒材料喷射技术(Nanoparticle MJT)

纳米颗粒材料喷射技术(Nanoparticle MJT)利用喷墨头将载液中的金属纳米颗粒液滴沉积。与粘结剂喷射技术(BJT)类似,该过程在低温(最高 300°C)下进行。纳米粉末悬浮在液体中并从墨盒转移,与大多数粉末床熔融(PBF)和定向能量沉积(DED)系统不同,操作人员不直接接触金属粉末,提高了过程安全性。粉末颗粒形状不规则,并非完全球形,这增加了构建部件的堆积和结合程度。与大多数增材制造工艺相比,沉积层更精细,可实现 2μm 的层厚,为微制造提供了卓越的表面光洁度。然而,该工艺仅限于供应商提供的专用材料原料,降低了用户定制粉末或购买“现货”原料的自由度。此外,需要进行熔炉循环以去除粘结剂并烧结颗粒,从而生产出全密度部件。在某些情况下,在 BJT 中打印填充纳米颗粒的粘结剂,可使生坯部件的整体颗粒负载更高,在烧结过程中整体收缩更小,尺寸精度更高。

2. 金属粉末零件制造

在基于粉末的金属增材制造中,即使粉末完全熔化,松散的粉末颗粒仍可能附着在零件表面,因此表面质量明显低于机加工零件。基于粉末的增材制造部件的表面质量取决于工艺参数、粉末颗粒大小和原料类型。由于金属粉末颗粒较小,容易氧化,因此通常使用氩气、氮气或真空等保护环境。

电子束熔炼(EBM)中粉末床的温度通常比激光粉末床熔融(LB - PBF)高得多。在构建每一层之前,电子束会散焦并扫描松散粉末,这导致粉末轻微粘结和烧结,为正在构建的部件提供更好的稳定性。但这也会导致粉末颗粒附着并形成结块,在重复使用粉末时需要更多的筛分。粉末烧结还会增加粉末的导电性,有助于电子流动,减少因磁斥力导致的负电荷积累和粉末

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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