11、CAD与快速成型技术的研究及未来发展趋势

CAD与快速成型技术发展趋势

CAD与快速成型技术的研究及未来发展趋势

1. 市场机遇与材料挑战

1.1 市场潜力

随着初始资本支出和财务风险的降低,将会有更多初创公司投身新产品开发。而且,随着更多国家变得富裕,其民众成为消费者,新的市场将不断涌现,为有能力提供相关产品的企业带来新机遇。同时,日益富裕的市场也将推动对高端定制产品的需求。

1.2 材料障碍与发展方向

增材制造(AM)大规模应用面临两大障碍:材料成本高和生产后性能相对较差,目前还难以与传统制造工艺(如注塑成型)所用材料竞争。例如,AM所用聚合物目前比传统制造所用聚合物贵约20 - 100倍。不过,随着AM机器的广泛使用以及研发的深入,有望降低材料成本,并使AM机器生产出性能不低于甚至优于传统制造方法的零件。像直接金属激光烧结(DMLS)和电子束熔化(EBM)等使用金属的AM工艺已经实现了这一点。

未来,复合材料将持续开发用于多材料AM机器,以制造出具有全新性能、传统制造工艺无法实现的产品。

1.3 各类材料的现状与挑战

  • 聚合物 :随着AM生产规模扩大,石油衍生聚合物需满足更严格的可回收环境要求。对于利用AM系统制造复合功能梯度材料(FGMs)的公司来说,分离这些材料进行回收再利用是个难题。此外,石油资源有限,预计到2030年世界石油需求将增长15%,需求很快可能超过开采能力,油价上涨将使石油转化为聚合物用于原型制作和消费产品变得不经济。因此,AM系统需要采用回收塑料和植物基生物聚合物。
  • 金属 :金属在AM工艺中已用于航空航天、赛车、牙科和医疗等
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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