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选择性激光烧结复合扫描路径的规划与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
激光扫描路径是选择性激光烧结系统 (SLS)的关键技术之一。针对目前常用激光扫描路径的缺陷 ,提出了基于轮廓环偏移与分区变向填充相结合的一种复合激光扫描路径规划方法。文章给出了这种激光扫描路径的轨迹生成过程、轮廓环的修整、环分组以及环偏移扫描与分区扫描之间的厚度确定方案。并对其中图形运算算法进行了优化。从模拟制造结果可以看到这种激光扫描路径规划方法能够克服其它扫描路径中的一些缺陷 相似文献
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选择性激光烧结主要成型材料的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了选择性激光烧结的原理以及特点,比较和分析了几种选择性激光烧结主要成型材料的特点和国内外的研究现状,展望了选择性激光烧结材料的展前景. 相似文献
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扫描方式是激光金属沉积成形(Laser metal deposition shaping,LMDS)制造过程中的关键技术,在分析现有扫描方式及其对成形质量和成形效率影响的基础上,指出现有扫描方式的缺陷,并提出一种基于层面轮廓优化单调区分解的分区平行扫描方式。该方式基于极值顶点可见性原理,对分层后的断面轮廓进行去除内环、非单调多边形的单调剖分等处理,可最大限度地减少分区数量,获得若干个单调子区域。针对各单调子区域采用适应性变间距平行路径填充,可减小扫描线的长度,并保证均匀致密性填充。试验表明这种扫描方式能够提高成形效率和成形质量。 相似文献
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选择性激光烧结工艺(selective laser sintering,SLS)加工中所产生的翘曲变形严重影响了成型件的加工精度和SLS技术的应用与推广。本文在研究SLS成型误差的基础上,分析造成SLS成型件翘曲的主要原因与产生的机理,构建了一种新的翘曲变形的力学模型。并以此模型为基础,分析了现有SLS扫描方式存在的不足,提出一种新的间隔式激光光栅扫描方式。通过实验验证,该扫描方式可以有效地降低SLS成型件的翘曲变形,提高SLS成型件的加工精度,而且能大大提高加工速度,降低加工能耗。 相似文献
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选择性激光烧结预热温度的自适应控制研究 总被引:4,自引:0,他引:4
SLS成形过程中 ,粉末预热温度是决定制件精度、强度的重要因素。当零件截面形状发生突然变化时 ,粉末预热温度需要随之变化 ,否则成形件将严重变形甚至不能使用。原有SLS设备采用人工干预实现变预热温度调节 ,劳动强度大且工艺参数不好控制。本文提出一种粉末预热温度的模型参考自适应控制方法 ,使预热温度随着具体切片几何形状变化而变化 ,真正实现生产过程的自动化、智能化。 相似文献
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选择性激光烧结 (SelectiveLaserSintering,SLS)是快速成形技术的一种 ,它是集CAD、CNC、激光以及材料科学于一体的新型技术。在整个成形过程中温度是影响制件精度、强度的重要因素之一。过去我们采取了PWM、PID等控制方法 ,但由于控制对象的纯滞后性效果都不明显 ,为此 ,我们采用了模糊控制方法 ,取得较好的效果。本文介绍华中科技大学HRPS—ⅢA系统的温度控制软硬件的开发。 相似文献
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纳米Al2O3/PS复合材料选区激光烧结成形域及力学性能 总被引:2,自引:0,他引:2
在前期研究确认激光功率P和扫描速度v对成形粉末NH1的选区激光烧结(Selective laser sintering,SLS)成形性具有显著性影响的基础上,重点研究P和v对NH1粉末的SLS成形性的影响,研究发现当P较小、v较快时,SLS烧结件结构不致密,强度较低;当P较高、v较慢时,SLS试件容易着火和翘曲变形;只有合理匹配P和v(即处在成形区内),才能直接制备出变形较小、密度较高的烧结件.同时对相同工艺条件下的Al2O3/PS纳米复合材料与纯聚苯乙烯SLS试件的缺口冲击吸收功进行比较,结果表明纳米复合材料的缺口冲击吸收功提高20%~50%,其最大值达到10.5 kJ/m2.利用场发射扫描式电子显微镜(FE-SEM)对NH1和纯PS(Polystyrene)粉SLS试件的断面进行微观结构分析,结果表明核壳式纳米Al2O3/PS复合粒子改善纳米氧化铝表面与聚苯乙烯极性的差异,纳米Al2O3在基体中分散性良好,且很好地起着增强增韧的效果. 相似文献
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在生产实际中,冶金厂烧结机台车在变速运动中工作,产生极大 内力,设备提前报废,所以需要匀速运动。为了实现台车直线匀速和变速有序的逻辑运动, 采用滚子和齿形传动的组合,可以将齿形设计成匀速齿、加速齿、复合齿来实现匀、变速逻 辑运动。给出了匀速齿形方程、加速齿形方程、复合齿形方程以及图形的绘制。已在计算机 上模拟实现了各种齿形及运动,并且已应用在中国燕山大学烧结机模型传动中。 相似文献
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选择性激光烧结工艺参数智能优化方法研究 总被引:6,自引:1,他引:6
将专家系统 (Expert System,ES)和神经网络 (Artificial Neural Network,ANN)结合起来以优化选择性激光烧结 (Selective L aser Sintering,SL S)快速成形工艺参数。根据 SL S的工艺特点 ,选择了一种适合 SL S工艺参数优化的 BP网络模型 ,并对其结构和有关参数的选取进行了详细的设计和讨论。在此基础上开发成功的神经网络专家系统已应用于 SL S制件收缩补偿系数的自动优化中 ,取得了良好的效果。 相似文献