Desktop Metal与SOLIDWORKS设计出新的3D设计软件

DesktopMetal与SOLIDWORKS合作推出LiveParts软件工具,旨在简化3D打印金属零件的设计过程,通过形态学原理和先进的模拟技术,快速生成轻便且坚固的零件。此工具无需用户具备增材制造背景即可使用。

昨日,金属3D打印机制造商Desktop Metal宣布与SOLIDWORKS达成合作,通过教育推进增材制造(DfAM)设计,重点是教育计划和开发先进的生成设计工具。

Desktop Metal与SOLIDWORKS合作推出新的3D设计软件

“对于每个人来说,制造金属零件并不是一件容易的事情。”达索系统公司首席执行官Gian Paolo Bassi在SOLIDWORKS World的新闻发布会上说。“每个3D打印金属的正确做法需要很多知识产权。我们之所以加强合作,是因为成功的3D打印-尤其是金属3D打印,正确的策略是与应用程序合作伙伴携手合作。这就是为什么我们一起努力,掌握金属3D打印的能力。如果您不知道自己做了什么,3D打印的部件可能不完全符合规范。设计和制造必须齐头并进。我们非常清楚这一点,这就是为什么我们要建立合作伙伴关系以及开发生成设计应用程序的原因。”

Desktop Metal预览了一款名为Live Parts的新软件工具,这是一种简化3D打印生成设计的新解决方案。它采用形态学原理和先进的模拟技术,在几分钟内即可塑造出坚固、轻便的部件。它通过GPU加速的多物理引擎实时自动生成设计。它使用户能够充分利用3D打印的所有优点,包括设计灵活性、材料和成本效益。用户不需要任何增材制造经验或知识就可以使用该工具,该工具可以生产具有复杂几何形状的功能部件。

Desktop Metal与SOLIDWORKS合作推出新的3D设计软件

“3D打印从设计开始。这是一个完整的生产周期,”Desktop Metal的首席技术官兼联合创始人Jonah Myerberg说。“我们在DM的唯一目标是使金属3D打印更容易获得...... 3D打印真正处于物理和数字世界的交叉点。它使设计师更接近完成的部分,可以说比传统工具更近一步。CAD设计师的生活环境与金属3D打印真正相连。”

Desktop Metal高级软件工程师Andy Roberts补充说:“我们正在尝试创造利用AM的部件,但工程师不知道这意味着什么。我们不希望工程师必须学习全新的技术来创建零件。在自然界,没有人勾画一棵树,设计一棵树,并把它放在适当的位置。一切从细胞的增长开始......随着细胞的增长,它正在实时适应环境。有趣的是,自然界没有任何事情发生在真空中。一切都在不断变化,不断发展。我们需要创建一个更自然的工具,可以自动生成这些部件。我们基本上已经建立了一个系统,在这个系统中我们创建零件。这是一个激进的方法:没有人试图这样做。这涉及很多仿生学。没有人说过,我们实际上创造了使细胞和动物自然生长的机制。”

从现在开始,所有SOLIDWORKS用户都可以使用Live Parts的早期版本并提供反馈。Live Parts并不是Desktop Metal和SOLIDWORKS合作的唯一方面,两家公司正在共同开展各种教育活动,包括金属3D打印认证和课程以及联合内容计划。他们还将在功能上进行合作,使用户可以从设计到3D打印获得全面的附加工作流程。

Desktop Metal与SOLIDWORKS合作推出新的3D设计软件

Bassi说:“从3D打印到材料科学的技术进步正在推动关键行业的巨大增长,尤其是在应用向生产转移的时候。与Desktop Metal等行业先驱合作,将帮助我们的客户开发专门用于增材制造的产品,使工程师和设计人员能够加速复杂和关键的设计应用。”

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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