2、加热构建平台与材料沉积数值研究

加热构建平台与材料沉积数值研究

在当今的制造业中,增材制造(AM)技术正发挥着越来越重要的作用。其中,熔融长丝制造(FFF)作为一种广泛应用的增材制造工艺,其构建平台的设计与材料沉积的数值研究对于提高零件质量至关重要。

加热构建平台的设计与开发
  1. 设计方法
    • 构建平台的开发目的主要有两个方面。一是改善基层与加热表面的附着力,帮助连续层之间更好地粘结。因为第一层在构建平台上的沉积对零件的成功制造至关重要,它是其他层的基础。如果构建平台不合适,可能会导致翘曲或沉积层在加工过程中与平台分离,进而导致零件制造失败和加工中断。二是在制造过程中为零件提供热量,使零件温度达到或超过材料的玻璃化转变温度,高效的热传递是关键。
    • 平台材料的选择对于层的粘附非常重要,特别是对于大尺寸、复杂零件和高收缩率材料。在当前研究中,铝材料被选为构建平台表面,因为它具有高导热性,能够提供均匀的加热效果,并且耐久性高。此外,每次制造后,使用铝制平台更容易移除制造好的零件。
    • 为了保持构建平台的均匀加热,需要使用不同的加热系统来避免表面出现冷点。对于大面积的平台,可控硅加热垫是一个不错的选择。硅酮加热器在铝板下方可以均匀加热,而且选择硅酮加热器的功率也很容易。硅垫加热器具有重量轻、加热快和可靠等优点,并且由于其良好的粘附质量,很容易与铝板安装在一起。不过,这些加热器需要交流电源才能运行,这是其最大的限制,因为电路需要与交流电源进行接地连接。
  2. 构建平台的开发
    • 组件构成
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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