相比传统工艺,3d打印机增材制造技术的优点有哪些?

人类在过去两千多年的时间里,生产力的发展,尤其是制造产品的手段可谓是发生了翻天覆地的变化。由最初的减材制造到等材制造,再到如今的增材制造,工艺上的持续精进让制造业成功实现了升级转型。那么相比传统生产工艺,3d打印机所运用的增材制造技术究竟有哪些优点呢?

3d打印机增材制造技术的优点

首先在成本投入层面,与传统生产工艺相比,增材制造技术的应用在时间成本、人力成本、材料成本等方面均有显著优势。例如对同一雕塑艺术品的制造,传统的雕刻工艺是在原材料的基础上进行减法操作,这种方式不仅会导致制作周期较长,且对于工作人员雕刻技术的依赖性较强,一旦失误便需从头来过。而采用3d打印机进行生产时,其所运用的增材制造技术会针对目标产品进行微分再积分处理,一键即可实现全流程打印,确保成型精度、速度的同时有效节约了人力成本的投入。且增材制造所采用的“加法形式”进一步减少了材料的浪费,使整体成本投入更低。

3d打印机增材制造技术的优点

联泰科技3d打印牙模

其次在成型品质方面,碍于工艺上的瓶颈及工作人员技术水平的不确定性,采用传统生产工艺造就而成的产品往往在精度及一致性方面差强人意,而增材制造技术的诞生则有效弥补了这一缺陷。通过点曝光、面曝光等形式完成的3d打印产品,其精度高达微米级,且数字化生产所带来的高度一致性有效取缔了人工生产的各类不确定因素,这也使得采用3d打印机制作而成的产品在品质方面有着传统工艺无法比拟的绝对优势。

3d打印机增材制造技术的优点

联泰科技3d打印产品

哲学中表示,事物发展的总趋势是波浪式前进、螺旋式上升的。这一理论也同样对标制造工艺的变化,增材制造技术的问世精准攻克了传统工艺的弊端,为制造业生产带来了全新的生命力。未来伴随着技术的不断进步,制造业的转型也将带给大家更多的惊喜。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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