51、增材制造后处理技术:提升质量与性能的关键

增材制造后处理技术:提升质量与性能的关键

增材制造(AM)作为一种先进的制造技术,在各个领域得到了广泛应用。然而,为了进一步提高AM零件的质量和性能,后处理技术显得尤为重要。本文将详细介绍多种增材制造后处理技术,包括离子束加工、磨料加工、放电加工、化学加工以及改善机械性能的非热和热技术等。

离子束加工(IBM)

离子束加工利用高能离子束蒸发工件材料,实现材料去除。这种方法特别适用于小部件加工,甚至可用于100nm级别的微打印。其优点众多,能产生高达1μm的高表面质量,可用于表面纹理加工,尤其在生物医学应用中,能通过纹理化表面促进细胞增殖和生长。此外,IBM能制造原子级清洁表面,有利于材料涂层和结合,常用于AM零件表征的样品制备,如扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)样品制备。不过,该方法设备昂贵,材料去除率较慢。

磨料加工

磨料加工是增材制造中常用的后处理方法,主要包括以下几种:
1. 水射流加工(WJM)
- 原理 :通过液压泵将水压力从4巴提高到3800巴,经蓄能器消除压力波动,使水以900m/s以上的速度从硬质喷嘴(通常为蓝宝石材质)射出。
- 应用 :主要用于切割,增大聚焦直径也可用于表面加工。适用于复合材料AM零件(如增强塑料)和陶瓷AM零件的后处理,还可去除金属粉末系统中轮廓的尖锐边缘,也用于生物医学和食品产品加工。
- 优缺点 :水的冷却作用可防止纤维破坏,但水流受不同材料影响会产生偏差,降低加工精度。
2.

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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