Husun与Optomec在中国推出Optomec 3D打印系统

Optomec与HusunTechnologyGroup达成合作,共同在中国推广OptomecLENS金属3D打印系统。Husun已在中国汽车、航空航天等行业建立客户群,此次合作将进一步拓展金属增材制造技术的应用。

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近日,增材制造系统开发商Optomec与3D打印设备提供商Husun Technology Group签署了合作协议,将在中国销售用于3D打印金属的Optomec LENS系统。

Husun与Optomec达成合作 在中国分销Optomec 3D打印系统

据悉,Husun在中国推广先进的工业3D打印解决方案,并已在汽车、航空航天和学术行业等领域建立了多元化的客户群。

“Optomec是金属3D打印领域的国际知名公司,我们很高兴与他们合作开发其全球发展战略,”Husun Technologies总经理Qiao女士说。“我们看到该地区金属增材制造技术的巨大市场机遇,通过扩大我们的销售和服务团队,以推动和支持LENS技术在中国的各种领域的应用。”

用于3D打印金属的Optomec LENS系统利用高功率激光的能量直接从粉末金属原料一次构建一层结构。LENS工艺可以完全建立新的金属部件或为现有的金属部件添加材料,从而实现更多的添加剂应用,例如修复、表面涂层和混合制造。

“我们很高兴与Husun合作,扩大LENS金属增材制造系统在中国的销售,”Optomec亚太区销售总监Pascal Pierra表示。“Husun团队在提供先进的工业制造解决方案方面拥有出色的业绩,包括设备、应用技术和售后支持。他们已经销售了两个LENS系统。”

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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