49、增材制造:从设计到后处理的全流程解析

增材制造:从设计到后处理的全流程解析

增材制造(AM)在现代制造业中扮演着越来越重要的角色,但从设计到最终成品,这一过程涉及诸多关键环节,每个环节都对最终产品的质量和性能有着重要影响。

设计阶段的关键考量

在增材制造的设计阶段,有几个方面需要特别关注。

零件布局

零件布局是一个重要的设计考虑因素。当零件放置得过于靠近时,一个零件的热量会影响附近零件的加热和冷却行为,进而影响精度和性能。有限元分析是一种有助于零件布局的工具,它可以帮助用户了解零件何时开始相互产生热影响。

构建方向

构建方向对任何零件来说都是一个重要的决策。它会影响零件的最终性能,因为所有增材制造工艺都会导致各向异性性能,如密度、强度和伸长率。构建方向还会影响表面光洁度,以及哪些表面可能会有明显的阶梯效应。此外,对于给定体积的零件,大多数增材制造工艺在Z轴方向上零件越高,构建时间就越长。同时,大而平的表面在X - Y平面上对齐时比倾斜于水平位置时更容易发生变形。

零件构建策略

考虑将几何形状合并在一起然后再分离,是否比单独创建每个样本更有效。例如,要在一次构建作业中生产大量狗骨样本,可以批量设计它们,然后通过水刀或电火花线切割(EDM)切割,这比单独构建要快。

支撑设计

在许多增材制造工艺中,如金属粉末床熔融(PBF)和体积光聚合(VPP),支撑是必不可少的。虽然可以在CAD系统中设计支撑,但使用专门的软件工具进行支撑设计通常更省时且经济高效。市场上有许多工具可以快速引导用户完成支撑设计过程,帮助他们为零件选择最佳的支撑和支撑策略。对于某些工艺,如使用特性良好材料的VPP,支撑可以完全自

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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