FDM3D打印系列——创想三维打印机卡料修复

  大家好,我是阿赵。
  使用FDM3D打印机两年多了,不知道是我运气好,还是之前操作比较规范,我一直没有遇到卡料或者堵打印头的问题。但最近一次操作的失误,导致我出现了卡料的问题。
  这次的失误,是因为之前打印了ABS的材料,所以在切片软件里面设置了默认是ABS材料。后来换成PLA材料之后,我忘记把默认材料改回来。而ABS的打印温度是240摄氏度,但PLA的打印温度一般是195度左右,这样的操作,导致我的PLA材料卡在了打印头里面,既挤不出,又退不了料。
在这里插入图片描述

  在刚开始堵料的时候,我上网找了一些修复方法,比如加热到很高温度,然后再挤出材料,或者用堵料针来疏通打印口。这些方法我都试过了,并不能解决我的问题。
  我的打印机是创想三维的Sermoon v1 pro。于是我就找人工客服去咨询,客服发给我一个拆卸打印头的视频,告诉我可以自己操作一下。地址在这里,各位也可以参考一下:
Sermoon V1拆装挤出套件教程:
https://www.crealitycloud.cn/post-detail/62e0e739fc607a8ccd57b031
  于是我就跟着视频动手拆了,毕竟是第一次,心里面还是很害怕的。幸好创想三维的打印机拆起来不算很麻烦,工具总共只用了3个不同大小的六角匙,就搞定了。
  先把电源线卸掉,然后松掉顶上的4根螺丝,这个打印头就可以整个的拿下来了。在这里插入图片描述

  然后把打印材料的线剪短,就可以单独操作这个打印头:

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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