59、直接数字制造:成本估算、生命周期成本与未来展望

直接数字制造:成本估算、生命周期成本与未来展望

在当今制造业中,直接数字制造(DDM)技术正逐渐崭露头角,为产品制造带来了新的可能性。本文将深入探讨直接数字制造中的成本估算、生命周期成本以及未来发展趋势。

成本估算模型

在直接数字制造中,成本估算至关重要。其中,劳动力成本是一个重要组成部分。劳动力成本(L)等于劳动力费率(Cl,单位:美元/小时)乘以工人进行构建设置、移除制造零件、清洁零件和机器以及为下一次构建准备机器所需的时间(Tl),用公式表示为:
[L = C_{l} \cdot T_{l}]

而构建时间模型则是成本模型中的关键变量。构建时间(Tb)是零件尺寸、形状、构建中零件数量以及机器构建速度的函数。具体而言,构建时间是扫描或沉积时间(Ts)、层间过渡时间(Tt)和延迟时间(Te)的总和,即:
[T_{b} = T_{s} + T_{t} + T_{e}]

下面我们将分别详细介绍这三个时间的计算方法。

层间过渡时间(Tt)

层间过渡时间相对容易处理。在材料床或料槽中进行构建的过程,需要在层间重新涂覆或沉积更多材料;而其他过程则不需要重新涂覆,此时Tr为0。构建支撑结构的重新涂覆时间可能与构建零件时的重新涂覆时间不同,计算公式如下:
[T_{t} = L_{s} \cdot T_{ts} + L_{p} \cdot T_{tp}]
其中,Ls是支撑结构的层数,Tts是重新涂覆一层支撑结构的时间,Lp是构建零件的层数(Lp = bbz / LT),Ttp是零件层的重新涂覆时间,LT是层厚度。

扫描/沉积时间(Ts)

扫描/沉积时

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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